SQL 语句在Oracle中执行流程

我们下面从数据库的角度来思考一下SQL是如何被执行的，主要分析当下比较流行的两个数据库：Oracle和MySQL。首先来看Oracle中的SQL是如何执行的，关于MySQL中的SQL是如何执行的请查看极客笔记发布的另外一篇文章：MySQL中的SQL是如何执行的。

我们先来看下SQL在Oracle中的执行过程：

从上面这张图中可以看出，SQL语句在Oracle中经历了以下的几个步骤。

1. 语法检查：检查SQL拼写是否正确，如果不正确，Oracle会报语法错误。

2. 语义检查：检查SQL中的访问对象是否存在。比如我们在写SELECT语句的时候，列名写错了，系统就会提示错误。语法检查和语义检查的作用是保证SQL语句没有错误。

3. 权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。

4. 共享池检查：共享池（Shared Pool）是一块内存池，最主要的作用是缓存SQL语句和该语句的执行计划。Oracle通过检查共享池是否存在SQL语句的执行计划，来判断进行软解析，还是硬解析。那软解析和硬解析又该怎么理解呢？

   软解析：在共享池中，Oracle首先对SQL语句进行Hash运算，然后根据Hash值在库缓存（Library Cache）中查找，如果存在SQL语句的执行计划，就直接拿来执行，直接进入“执行器”的环节，这就是软解析。

   硬解析：如果没有找到SQL语句和执行计划，Oracle就需要创建解析树进行解析，生成执行计划，进入“优化器”这个步骤，这就是硬解析。

5. 优化器：优化器中就是要进行硬解析，也就是决定怎么做，比如创建解析树，生成执行计划。

6. 执行器：当有了解析树和执行计划之后，就知道了SQL该怎么被执行，这样就可以在执行器中执行语句了。

共享池是Oracle中的术语，包括了库缓存，数据字典缓冲区等。我们上面已经讲到了库缓存区，它主要缓存SQL语句和执行计划。而数据字典缓冲区存储的是Oracle中的对象定义，比如表、视图、索引等对象。当对SQL语句进行解析的时候，如果需要相关的数据，会从数据字典缓冲区中提取。

库缓存这一个步骤，决定了SQL语句是否需要进行硬解析。为了提升SQL的执行效率，我们应该尽量避免硬解析，因为在SQL的执行过程中，创建解析树，生成执行计划是很消耗资源的。

你可能会问，如何避免硬解析，尽量使用软解析呢？在Oracle中，绑定变量是它的一大特色。绑定变量就是在SQL语句中使用变量，通过不同的变量取值来改变SQL的执行结果。这样做的好处是能提升软解析的可能性，不足之处在于可能会导致生成的执行计划不够优化，因此是否需要绑定变量还需要视情况而定。

举个例子，我们可以使用下面的查询语句：

SQL> select * from player where player_id = 10001;

你也可以使用绑定变量，如：

SQL> select * from player where player_id = :player_id;

这两个查询语句的效率在Oracle中是完全不同的。如果你在查询player_id = 10001之后，还会查询10002、10003之类的数据，那么每一次查询都会创建一个新的查询解析。而第二种方式使用了绑定变量，那么在第一次查询之后，在共享池中就会存在这类查询的执行计划，也就是软解析。

因此我们可以通过使用绑定变量来减少硬解析，减少Oracle的解析工作量。但是这种方式也有缺点，使用动态SQL的方式，因为参数不同，会导致SQL的执行效率不同，同时SQL优化也会比较困难。