SQL基础概念以及SQL的执行方式
1. SQL入门
1.1. SQL语言功能
可以把 SQL 语言按照功能划分成以下的 4 个部分：
- DDL，英文叫做 Data Definition Language，也就是数据定义语言，它用来定义我们的数据库对象，包括数据库、数据表和列。通过使用 DDL，我们可以创建，删除和修改数据库和表结构。
- DML，英文叫做 Data Manipulation Language，数据操作语言，我们用它操作和数据库相关的记录，比如增加、删除、修改数据表中的记录。
- DCL，英文叫做 Data Control Language，数据控制语言，我们用它来定义访问权限和安全级别。
- DQL，英文叫做 Data Query Language，数据查询语言，我们用它查询想要的记录，它是 SQL 语言的重中之重。在实际的业务中，我们绝大多数情况下都是在和查询打交道，因此学会编写正确且高效的查询语句，是学习的重点。
SQL 大小写的问题：
- 表名、表别名、字段名、字段别名等都小写；
- SQL 保留字、函数名、绑定变量等都大写。
1.2. DB、DBS 和 DBMS 的区别是什么
DBMS 的英文全称是 DataBase Management System，数据库管理系统，实际上它可以对多个数据库进行管理，所以你可以理解为 DBMS = 多个数据库（DB） + 管理程序。
DB 的英文是 DataBase，也就是数据库。数据库是存储数据的集合，你可以把它理解为多个数据表。
DBS 的英文是 DataBase System，数据库系统。它是更大的概念，包括了数据库、数据库管理系统以及数据库管理人员 DBA。
这里需要注意的是，虽然我们有时候把 Oracle、MySQL 等称之为数据库，但确切讲，它们应该是数据库管理系统，即 DBMS。
1.3. 常用DBMS和类型
数据库类型：
- 关系型数据库：关系型数据库（RDBMS）就是建立在关系模型基础上的数据库，SQL 就是关系型数据库的查询语言。
- 键值型数据库：键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据，其中 Key 和 Value 可以是简单的对象，也可以是复杂的对象。Key 作为唯一的标识符，优点是查找速度快，在这方面明显优于关系型数据库，同时缺点也很明显，它无法像关系型数据库一样自由使用条件过滤（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找数据，就要遍历所有的键，这就会消耗大量的计算。键值型数据库典型的使用场景是作为内容缓存。Redis 是最流行的键值型数据库。
- 文档型数据库：文档型数据库用来管理文档，在数据库中文档作为处理信息的基本单位，一个文档就相当于一条记录，MongoDB 是最流行的文档型数据库。
- 搜索引擎：搜索引擎也是数据库检索中的重要应用，常见的全文搜索引擎有 Elasticsearch、Splunk 和 Solr。虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率，但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎的优势在于采用了全文搜索的技术，核心原理是“倒排索引”。
- 列式数据库：列式数据库是相对于行式存储的数据库，Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储（Row-based），而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O，适合于分布式文件系统，不足在于功能相对有限。
- 图形数据库：图形数据库，利用了图这种数据结构存储了实体（对象）之间的关系。最典型的例子就是社交网络中人与人的关系，数据模型主要是以节点和边（关系）来实现，特点在于能高效地解决复杂的关系问题。
SQL：
关系型数据库绝对是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分别是 Oracle、MySQL 和 SQL Server。
NoSQL：
NoSQL = No, SQL!
泛指非关系型数据库，键值型、文档型、搜索引擎、列式存储和图形数据库等都属于 NoSQL 阵营。
NoSQL 对 SQL 做出了很好的补充，它可以让我们在云计算时代，更好地使用数据库技术，比如快速读写，这样可以用低廉的成本，更方便进行扩展。
DBMS使用场景：
比如 Oracle 作为市场占有率最高的商用数据库软件，适合大型的跨国企业，而针对轻量级的桌面数据库，我们采用 Access 就可以了。对于免费开源的产品来说，可以选用 MySQL 或者 MariaDB。同时在 NoSQL 阵营中，我们也需要了解键值型、文档型、搜索引擎、列式数据库和图形数据库的区别。
2. SQL的执行方式
2.1. Oracle 中的 SQL 执行过程
SQL 在 Oracle 中的执行过程：
- 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。
- 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。
- 权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。
- 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。
- 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。
- 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。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。
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。
2.2. MySQL 中的 SQL 执行过程
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：
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，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。
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。
数据库的设计在于表的设计， 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。