虽然 SQL 是声明式语言，我们可以像使用英语一样使用它，不过在 RDBMS（关系型数据库管理系统）中，SQL 的实现方式还是有差别的。今天我们就从数据库的角度来思考一下 SQL 是如何被执行的。
关于今天的内容，你会从以下几个方面进行学习：
- Oracle 中的 SQL 是如何执行的，什么是硬解析和软解析；
- MySQL 中的 SQL 是如何执行的，MySQL 的体系结构又是怎样的；
- 什么是存储引擎，MySQL 的存储引擎都有哪些？
Oracle 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。
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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。
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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。
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权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。
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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？
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。
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。
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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。
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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。
MySQL 中的 SQL 是如何执行的
Oracle 中采用了共享池来判断 SQL 语句是否存在缓存和执行计划，通过这一步骤我们可以知道应该采用硬解析还是软解析。那么在 MySQL 中，SQL 是如何被执行的呢？
首先 MySQL 是典型的 C/S 架构，即 Client/Server 架构，服务器端程序使用的 mysqld。整体的 MySQL 流程如下图所示：
你能看到 MySQL 由三层组成：
- 连接层：客户端和服务器端建立连接，客户端发送 SQL 至服务器端；
- SQL 层：对 SQL 语句进行查询处理；
- 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。
其中 SQL 层与数据库文件的存储方式无关，我们来看下 SQL 层的结构：
- 查询缓存：Server 如果在查询缓存中发现了这条 SQL 语句，就会直接将结果返回给客户端；如果没有，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。
- 解析器：在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。
- 优化器：在优化器中会确定 SQL 语句的执行路径，比如是根据全表检索，还是根据索引来检索等。
- 执行器：在执行之前需要判断该用户是否具备权限，如果具备权限就执行 SQL 查询并返回结果。在 MySQL8.0 以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。
你能看到 SQL 语句在 MySQL 中的流程是：SQL 语句→缓存查询→解析器→优化器→执行器。在一部分中，MySQL 和 Oracle 执行 SQL 的原理是一样的。
与 Oracle 不同的是，MySQL 的存储引擎采用了插件的形式，每个存储引擎都面向一种特定的数据库应用环境。同时开源的 MySQL 还允许开发人员设置自己的存储引擎，下面是一些常见的存储引擎：
- InnoDB 存储引擎：它是 MySQL 5.5 版本之后默认的存储引擎，最大的特点是支持事务、行级锁定、外键约束等。
- MyISAM 存储引擎：在 MySQL 5.5 版本之前是默认的存储引擎，不支持事务，也不支持外键，最大的特点是速度快，占用资源少。
- Memory 存储引擎：使用系统内存作为存储介质，以便得到更快的响应速度。不过如果 mysqld 进程崩溃，则会导致所有的数据丢失，因此我们只有当数据是临时的情况下才使用 Memory 存储引擎。
- NDB 存储引擎：也叫做 NDB Cluster 存储引擎，主要用于 MySQL Cluster 分布式集群环境，类似于 Oracle 的 RAC 集群。
- Archive 存储引擎：它有很好的压缩机制，用于文件归档，在请求写入时会进行压缩，所以也经常用来做仓库。
需要注意的是，数据库的设计在于表的设计，而在 MySQL 中每个表的设计都可以采用不同的存储引擎，我们可以根据实际的数据处理需要来选择存储引擎，这也是 MySQL 的强大之处。
数据库管理系统也是一种软件
我们刚才了解了 SQL 语句在 Oracle 和 MySQL 中的执行流程，实际上完整的 Oracle 和 MySQL 结构图要复杂得多：
如果你只是简单地把 MySQL 和 Oracle 看成数据库管理系统软件，从外部看难免会觉得“晦涩难懂”，毕竟组织结构太多了。我们在学习的时候，还需要具备抽象的能力，抓取最核心的部分：SQL 的执行原理。因为不同的 DBMS 的 SQL 的执行原理是相通的，只是在不同的软件中，各有各的实现路径。
既然一条 SQL 语句会经历不同的模块，那我们就来看下，在不同的模块中，SQL 执行所使用的资源（时间）是怎样的。下面我来教你如何在 MySQL 中对一条 SQL 语句的执行时间进行分析。
首先我们需要看下 profiling 是否开启，开启它可以让 MySQL 收集在 SQL 执行时所使用的资源情况，命令如下：
mysql> select @@profiling;
profiling=0 代表关闭，我们需要把 profiling 打开，即设置为 1：
mysql> set profiling=1;
然后我们执行一个 SQL 查询（你可以执行任何一个 SQL 查询）：
mysql> select * from wucai.heros;
查看当前会话所产生的所有 profiles：
你会发现我们刚才执行了两次查询，Query ID 分别为 1 和 2。如果我们想要获取上一次查询的执行时间，可以使用：
mysql> show profile；
当然你也可以查询指定的 Query ID，比如：
mysql> show profile for query 2;
查询 SQL 的执行时间结果和上面是一样的。
在 8.0 版本之后，MySQL 不再支持缓存的查询，原因我在上文已经说过。一旦数据表有更新，缓存都将清空，因此只有数据表是静态的时候，或者数据表很少发生变化时，使用缓存查询才有价值，否则如果数据表经常更新，反而增加了 SQL 的查询时间。
你可以使用 select version() 来查看 MySQL 的版本情况。
总结
我们在使用 SQL 的时候，往往只见树木，不见森林，不会注意到它在各种数据库软件中是如何执行的，今天我们从全貌的角度来理解这个问题。你能看到不同的 RDBMS 之间有相同的地方，也有不同的地方。
相同的地方在于 Oracle 和 MySQL 都是通过解析器→优化器→执行器这样的流程来执行 SQL 的。
但 Oracle 和 MySQL 在进行 SQL 的查询上面有软件实现层面的差异。Oracle 提出了共享池的概念，通过共享池来判断是进行软解析，还是硬解析。而在 MySQL 中，8.0 以后的版本不再支持查询缓存，而是直接执行解析器→优化器→执行器的流程，这一点从 MySQL 中的 show profile 里也能看到。同时 MySQL 的一大特色就是提供了各种存储引擎以供选择，不同的存储引擎有各自的使用场景，我们可以针对每张表选择适合的存储引擎。
内容来自极客时间专栏《SQL 必知必会》，作者陈旸，清华大学计算机博士，如果这篇文章帮你理顺了 Oracle 和 MySQL 执行 SQL 的过程，欢迎你把它分享给你的朋友或者同事。
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