📢 最新动态(2025年7月)
Oracle 23c近期优化了SQL执行引擎,进一步提升了复杂查询的解析效率,尤其是在分布式环境下,执行计划生成速度提升了15%!如果你还在用老版本,是时候考虑升级啦~
当你敲下一行SQL语句并按下回车时,Oracle数据库背后发生了什么?🤔 让我们一步步拆解这个“魔法”过程!
🔹 语法检查:Oracle先看看你的SQL“长得对不对”,比如SELECT * FOM employees
(拼写错误)会被当场拒绝❌。
🔹 语义检查:确认表、列是否存在,权限是否足够,如果你查询不存在的列,会收到经典的ORA-00904: invalid identifier
。
🔹 生成解析树:把SQL转换成数据库能理解的树状结构。
💡 冷知识:硬解析(Hard Parse)会消耗大量CPU,软解析(Soft Parse)则直接复用缓存,性能差10倍以上!
这是Oracle的“最强大脑”🧠!它会:
employees
表有100万行还是10行) 📌 举个栗子:
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 100;
优化器可能选择:
✅ 走customer_id
索引(如果选择性高)
❌ 全表扫描(如果索引失效或数据量极小)
优化器产出的“作战地图”🗺️,
| Id | Operation | Name |
|----|-------------------|------------|
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES |
(这个计划不太妙,全表扫描警告!⚠️)
真正的“干活”阶段💪:
SELECT
),从内存(Buffer Cache)或磁盘读取数据 INSERT/UPDATE/DELETE
),还会涉及UNDO(回滚)和REDO(重做)日志 📤 数据打包发回客户端,你终于看到了查询结果!如果是百万级数据,可能分批返回(避免内存爆炸💥)。
EXPLAIN PLAN
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE salary > 10000; SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
输出示例:
Plan hash value: 123456789
| Id | Operation | Name | Rows | Cost |
|----|------------------|------------|------|------|
| 0 | SELECT STATEMENT | | 200 | 150 |
| 1 | INDEX RANGE SCAN | EMP_SAL_IDX| 200 | 150 |
(这里走的是薪资索引,优秀!👍)
V$SQL
SELECT sql_id, executions, elapsed_time/1000000 "秒", sql_text FROM v$sql WHERE sql_text LIKE '%employee%';
你会看到:
AWR
报告(历史分析)适合DBA分析高峰期性能问题📈,包含:
db file sequential read
表示索引扫描等待) 1️⃣ 绑定变量:避免硬解析!
-- 糟糕写法(每次都是新SQL) SELECT * FROM emp WHERE id = 100; SELECT * FROM emp WHERE id = 101; -- 优秀写法(复用执行计划) SELECT * FROM emp WHERE id = :v_id;
2️⃣ 更新统计信息:
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('HR', 'EMPLOYEES');
3️⃣ 索引别乱加:索引也占空间,写操作会变慢!
SQL在Oracle中的旅程就像外卖订单🍔:
1️⃣ 你下单(发送SQL)
2️⃣ 平台检查订单合法性(解析)
3️⃣ 选择最快配送路线(优化器)
4️⃣ 骑手取餐(执行)
5️⃣ 送到你家(结果返回)
下次遇到慢查询,记得用EXPLAIN PLAN
看看“配送路线”是否合理哦! 🚦
本文由 熊宜春 于2025-07-30发表在【云服务器提供商】,文中图片由(熊宜春)上传,本平台仅提供信息存储服务;作者观点、意见不代表本站立场,如有侵权,请联系我们删除;若有图片侵权,请您准备原始证明材料和公证书后联系我方删除!
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