雖然SQL是聲明式語言，我們可以像使用英語一樣使用它，不過在RDBMS（關係型數據庫管理系統）中，SQL的實現方式還是有差別的。今天我們就從數據庫的角度來思考一下SQL是如何被執行的。
關於今天的內容，你會從以下幾個方面進行學習：
- Oracle中的SQL是如何執行的，什麼是硬解析和軟解析；
- MySQL中的SQL是如何執行的，MySQL的體系結構又是怎樣的；
- 什麼是存儲引擎，MySQL的存儲引擎都有哪些？
Oracle中的SQL是如何執行的
我們先來看下SQL在Oracle中的執行過程：
從上面這張圖中可以看出，SQL語句在Oracle中經歷了以下的幾個步驟。
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語法檢查：檢查SQL拼寫是否正確，如果不正確，Oracle會報語法錯誤。
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語義檢查：檢查SQL中的訪問對象是否存在。比如我們在寫SELECT語句的時候，列名寫錯了，系統就會提示錯誤。語法檢查和語義檢查的作用是保證SQL語句沒有錯誤。
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權限檢查：看用戶是否具備訪問該數據的權限。
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共享池檢查：共享池（Shared Pool）是一塊內存池，最主要的作用是緩存SQL語句和該語句的執行計劃。Oracle通過檢查共享池是否存在SQL語句的執行計劃，來判斷進行軟解析，還是硬解析。那軟解析和硬解析又該怎麼理解呢？
在共享池中，Oracle首先對SQL語句進行Hash運算，然後根據Hash值在庫緩存（Library Cache）中查找，如果存在SQL語句的執行計劃，就直接拿來執行，直接進入“執行器”的環節，這就是軟解析。
如果沒有找到SQL語句和執行計劃，Oracle就需要創建解析樹進行解析，生成執行計劃，進入“優化器”這個步驟，這就是硬解析。
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優化器：優化器中就是要進行硬解析，也就是決定怎麼做，比如創建解析樹，生成執行計劃。
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執行器：當有了解析樹和執行計劃之後，就知道了SQL該怎麼被執行，這樣就可以在執行器中執行語句了。
共享池是Oracle中的術語，包括了庫緩存，數據字典緩衝區等。我們上面已經講到了庫緩存區，它主要緩存SQL語句和執行計劃。而數據字典緩衝區存儲的是Oracle中的對象定義，比如表、視圖、索引等對象。當對SQL語句進行解析的時候，如果需要相關的數據，會從數據字典緩衝區中提取。
庫緩存這一個步驟，決定了SQL語句是否需要進行硬解析。爲了提升SQL的執行效率，我們應該儘量避免硬解析，因爲在SQL的執行過程中，創建解析樹，生成執行計劃是很消耗資源的。
你可能會問，如何避免硬解析，儘量使用軟解析呢？在Oracle中，綁定變量是它的一大特色。綁定變量就是在SQL語句中使用變量，通過不同的變量取值來改變SQL的執行結果。這樣做的好處是能提升軟解析的可能性，不足之處在於可能會導致生成的執行計劃不夠優化，因此是否需要綁定變量還需要視情況而定。
舉個例子，我們可以使用下面的查詢語句：
SQL> select * from player where player_id = 10001;
你也可以使用綁定變量，如：
SQL> select * from player where player_id = :player_id;
這兩個查詢語句的效率在Oracle中是完全不同的。如果你在查詢player_id = 10001之後，還會查詢10002、10003之類的數據，那麼每一次查詢都會創建一個新的查詢解析。而第二種方式使用了綁定變量，那麼在第一次查詢之後，在共享池中就會存在這類查詢的執行計劃，也就是軟解析。
因此我們可以通過使用綁定變量來減少硬解析，減少Oracle的解析工作量。但是這種方式也有缺點，使用動態SQL的方式，因爲參數不同，會導致SQL的執行效率不同，同時SQL優化也會比較困難。
MySQL中的SQL是如何執行的
Oracle中採用了共享池來判斷SQL語句是否存在緩存和執行計劃，通過這一步驟我們可以知道應該採用硬解析還是軟解析。那麼在MySQL中，SQL是如何被執行的呢？
首先MySQL是典型的C/S架構，即Client/Server架構，服務器端程序使用的mysqld。整體的MySQL流程如下圖所示：
你能看到MySQL由三層組成：
- 連接層：客戶端和服務器端建立連接，客戶端發送SQL至服務器端；
- SQL層：對SQL語句進行查詢處理；
- 存儲引擎層：與數據庫文件打交道，負責數據的存儲和讀取。
其中SQL層與數據庫文件的存儲方式無關，我們來看下SQL層的結構：
- 查詢緩存：Server如果在查詢緩存中發現了這條SQL語句，就會直接將結果返回給客戶端；如果沒有，就進入到解析器階段。需要說明的是，因爲查詢緩存往往效率不高，所以在MySQL8.0之後就拋棄了這個功能。
- 解析器：在解析器中對SQL語句進行語法分析、語義分析。
- 優化器：在優化器中會確定SQL語句的執行路徑，比如是根據全表檢索，還是根據索引來檢索等。
- 執行器：在執行之前需要判斷該用戶是否具備權限，如果具備權限就執行SQL查詢並返回結果。在MySQL8.0以下的版本，如果設置了查詢緩存，這時會將查詢結果進行緩存。
你能看到SQL語句在MySQL中的流程是：SQL語句→緩存查詢→解析器→優化器→執行器。在一部分中，MySQL和Oracle執行SQL的原理是一樣的。
與Oracle不同的是，MySQL的存儲引擎採用了插件的形式，每個存儲引擎都面向一種特定的數據庫應用環境。同時開源的MySQL還允許開發人員設置自己的存儲引擎，下面是一些常見的存儲引擎：
- InnoDB存儲引擎：它是MySQL 5.5版本之後默認的存儲引擎，最大的特點是支持事務、行級鎖定、外鍵約束等。
- MyISAM存儲引擎：在MySQL 5.5版本之前是默認的存儲引擎，不支持事務，也不支持外鍵，最大的特點是速度快，佔用資源少。
- Memory存儲引擎：使用系統內存作爲存儲介質，以便得到更快的響應速度。不過如果mysqld進程崩潰，則會導致所有的數據丟失，因此我們只有當數據是臨時的情況下才使用Memory存儲引擎。
- NDB存儲引擎：也叫做NDB Cluster存儲引擎，主要用於MySQL Cluster分佈式集羣環境，類似於Oracle的RAC集羣。
- Archive存儲引擎：它有很好的壓縮機制，用於文件歸檔，在請求寫入時會進行壓縮，所以也經常用來做倉庫。
需要注意的是，數據庫的設計在於表的設計，而在MySQL中每個表的設計都可以採用不同的存儲引擎，我們可以根據實際的數據處理需要來選擇存儲引擎，這也是MySQL的強大之處。
數據庫管理系統也是一種軟件
我們剛纔瞭解了SQL語句在Oracle和MySQL中的執行流程，實際上完整的Oracle和MySQL結構圖要複雜得多：
如果你只是簡單地把MySQL和Oracle看成數據庫管理系統軟件，從外部看難免會覺得“晦澀難懂”，畢竟組織結構太多了。我們在學習的時候，還需要具備抽象的能力，抓取最核心的部分：SQL的執行原理。因爲不同的DBMS的SQL的執行原理是相通的，只是在不同的軟件中，各有各的實現路徑。
既然一條SQL語句會經歷不同的模塊，那我們就來看下，在不同的模塊中，SQL執行所使用的資源（時間）是怎樣的。下面我來教你如何在MySQL中對一條SQL語句的執行時間進行分析。
首先我們需要看下profiling是否開啓，開啓它可以讓MySQL收集在SQL執行時所使用的資源情況，命令如下：
mysql> select @@profiling;
profiling=0代表關閉，我們需要把profiling打開，即設置爲1：
mysql> set profiling=1;
然後我們執行一個SQL查詢（你可以執行任何一個SQL查詢）：
mysql> select * from wucai.heros;
查看當前會話所產生的所有profiles：
你會發現我們剛纔執行了兩次查詢，Query ID分別爲1和2。如果我們想要獲取上一次查詢的執行時間，可以使用：
mysql> show profile；
當然你也可以查詢指定的Query ID，比如：
mysql> show profile for query 2;
查詢SQL的執行時間結果和上面是一樣的。
在8.0版本之後，MySQL不再支持緩存的查詢，原因我在上文已經說過。一旦數據表有更新，緩存都將清空，因此只有數據表是靜態的時候，或者數據表很少發生變化時，使用緩存查詢才有價值，否則如果數據表經常更新，反而增加了SQL的查詢時間。
你可以使用select version()來查看MySQL的版本情況。
總結
我們在使用SQL的時候，往往只見樹木，不見森林，不會注意到它在各種數據庫軟件中是如何執行的，今天我們從全貌的角度來理解這個問題。你能看到不同的RDBMS之間有相同的地方，也有不同的地方。
相同的地方在於Oracle和MySQL都是通過解析器→優化器→執行器這樣的流程來執行SQL的。
但Oracle和MySQL在進行SQL的查詢上面有軟件實現層面的差異。Oracle提出了共享池的概念，通過共享池來判斷是進行軟解析，還是硬解析。而在MySQL中，8.0以後的版本不再支持查詢緩存，而是直接執行解析器→優化器→執行器的流程，這一點從MySQL中的show profile裏也能看到。同時MySQL的一大特色就是提供了各種存儲引擎以供選擇，不同的存儲引擎有各自的使用場景，我們可以針對每張表選擇適合的存儲引擎。
內容來自極客時間專欄《SQL必知必會》，作者陳暘，清華大學計算機博士，如果這篇文章幫你理順了Oracle和MySQL執行SQL的過程，歡迎你把它分享給你的朋友或者同事。