SQL：一种熟悉又陌生的编程语言，你了解他吗？

DBA的发展可分为“运维DBA->开发DBA->数据架构师…”。如果只能完成数据库的运维类工作，无疑是技能的欠缺，也是对各人未来发展不利。况且，随着Paas云的逐步推广，对于数据库的运维需求越来越少，对于优化、设计、架构的要求越来越多。因此，SQL优化是每个DBA必须掌握的技能。

现在优化有工具了，很简单的!

的确现在有些工具可以为我们减少些优化分析工作，会自动给出一些优化建议。但是，作为DBA来讲，不仅要知其然，还要知其所以然。况且，数据库优化器本身就是一个非常复杂的组件，很难做到完全无误的优化，这就需要人工的介入，分析。

优化不就是加索引嘛，这有啥!

的确，加索引是一个非常常用的优化手段，但其不是唯一的。且很多情况下，加了索引可能导致性能更差。后面，会有一个案例说明。

四、SQL仍然很重要!

我们通过一个示例，说明一下理解SQL运行原理仍然很重要。

这是我在生产环境碰到的一个真实案例。Oracle数据库环境，两个表做关联。执行计划触目惊心，优化器评估返回的数据量为3505T条记录，计划返回量127P字节，总成本9890G，返回时间999:59:59。

从执行计划中可见，两表关联使用了笛卡尔积的关联方式。我们知道笛卡尔连接是指在两表连接没有任何连接条件的情况。一般情况下应尽量避免笛卡尔积，除非某些特殊场合。否则再强大的数据库，也无法处理。这是一个典型的多表关联缺乏连接条件，导致笛卡尔积，引发性能问题的案例。

从案例本身来讲，并没有什么特别之处，不过是开发人员疏忽，导致了一条质量很差的SQL。但从更深层次来讲，这个案例可以给我们带来如下启示：

开发人员的一个疏忽，造成了严重的后果，原来数据库竟是如此的脆弱。需要对数据库保持一种"敬畏"之心。

电脑不是人脑，它不知道你的需求是什么，只能用写好的逻辑进行处理。

不要去责怪开发人员，谁都会犯错误，关键是如何从制度上保证不再发生类似的问题。

五、SQL优化法则

下面我们来看看常见的优化法则。这里所说的优化法则，其实是指可以从那些角度去考虑SQL优化的问题。可以有很多种方式去看待它。下面列举一二。

这里来自阿里-叶正盛的一篇博客里的一张图，相信很多人都看过。这里提出了经典的漏斗优化法则，高度是指我们投入的资源，宽度是指可能实现的收益。从图中可见，“减少数据访问”是投入资源最少，而收益较多的方式;“增加硬件资源”是相对投入资源最多，而收益较少的一种方式。受时间所限，这里不展开说明了。

这是我总结的一个优化法则，简称为“DoDo”法则。

第一条，“Do Less or not do!”翻译过来，就是尽量让数据库少做工作、甚至不做工作。

怎么样来理解少做工作呢?比如创建索引往往可以提高访问效率，其原理就是将原来的表扫描转换为索引扫描，通过一个有序的结构，只需要少量的IO访问就可以得到相应的数据，因此效率才比较高。这就可以归纳为少做工作。

怎么样来理解不做工作呢?比如在系统设计中常见的缓存设计，很多是将原来需要访问数据库的情况，改为访问缓存即可。这样既提高了访问效率，又减少了数据库的压力。从数据库角度来说，这就是典型的不做工作。

第二条，“If must do,do it fast!”翻译过来，如果数据库必须做这件事件，那么请尽快做完它。

怎么样来理解这句话呢?比如数据库里常见的并行操作，就是通过引入多进程来加速原来的执行过程。加速处理过程，可以少占用相关资源，提高系统整体吞吐量。

六、SQL 执行过程

SQL的执行过程比较复杂，不同数据库有一定差异。下面介绍以两种主流的数据库(Oracle、MySQL)介绍一下。

用户提交了一条SQL语句

数据库按照SQL语句的字面值计算出一个HASH值

根据HASH值，判断一下在数据库缓冲区中是否存在此SQL的执行计划。

如果不存在，则需要生成一个执行计划(硬解析过程)，然后将结果存入缓冲区。

如果存在的话，判断是否为相同SQL(同样HASH值的语句，可能字符不相同;即使完全相同，也可能代表不同的语句。这块不展开说了)

确认是同一条SQL语句，则从缓冲区中取出执行计划。

将执行计划，交给执行器执行。

结果返回给客户端。

客户提交一条语句

现在查询缓存查看是否存在对应的缓存数据，如有则直接返回(一般有的可能性极小，因此一般建议关闭查询缓存)。

交给解析器处理，解析器会将提交的语句生成一个解析树。

预处理器会处理解析树，形成新的解析树。这一阶段存在一些SQL改写的过程。

改写后的解析树提交给查询优化器。查询优化器生成执行计划。

执行计划交由执行引擎调用存储引擎接口，完成执行过程。这里要注意，MySQL的Server层和Engine层是分离的。

最终的结果有执行引擎返回给客户端，如果开启查询缓存的话，则会缓存。

七、SQL优化器

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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