1. SQL入門

1.1. SQL語言功能

可以把 SQL 語言按照功能劃分成以下的 4 個部分：

1. DDL，英文叫做 Data Definition Language，也就是數據定義語言，它用來定義我們的數據庫對象，包括數據庫、數據表和列。通過使用 DDL，我們可以創建，刪除和修改數據庫和表結構。
2. DML，英文叫做 Data Manipulation Language，數據操作語言，我們用它操作和數據庫相關的記錄，比如增加、刪除、修改數據表中的記錄。
3. DCL，英文叫做 Data Control Language，數據控制語言，我們用它來定義訪問權限和安全級別。
4. DQL，英文叫做 Data Query Language，數據查詢語言，我們用它查詢想要的記錄，它是 SQL 語言的重中之重。在實際的業務中，我們絕大多數情況下都是在和查詢打交道，因此學會編寫正確且高效的查詢語句，是學習的重點。

SQL 大小寫的問題：

1. 表名、表別名、字段名、字段別名等都小寫；
2. SQL 保留字、函數名、綁定變量等都大寫。

1.2. DB、DBS 和 DBMS 的區別是什么

DBMS 的英文全稱是 DataBase Management System，數據庫管理系統，實際上它可以對多個數據庫進行管理，所以你可以理解為 DBMS = 多個數據庫（DB） + 管理程序。

DB 的英文是 DataBase，也就是數據庫。數據庫是存儲數據的集合，你可以把它理解為多個數據表。

DBS 的英文是 DataBase System，數據庫系統。它是更大的概念，包括了數據庫、數據庫管理系統以及數據庫管理人員 DBA。

這里需要注意的是，雖然我們有時候把 Oracle、MySQL 等稱之為數據庫，但確切講，它們應該是數據庫管理系統，即 DBMS。

1.3. 常用DBMS和類型

數據庫類型：

1. 關系型數據庫：關系型數據庫（RDBMS）就是建立在關系模型基礎上的數據庫，SQL 就是關系型數據庫的查詢語言。
2. 鍵值型數據庫：鍵值型數據庫通過 Key-Value 鍵值的方式來存儲數據，其中 Key 和 Value 可以是簡單的對象，也可以是復雜的對象。Key 作為唯一的標識符，優點是查找速度快，在這方面明顯優于關系型數據庫，同時缺點也很明顯，它無法像關系型數據庫一樣自由使用條件過濾（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找數據，就要遍歷所有的鍵，這就會消耗大量的計算。鍵值型數據庫典型的使用場景是作為內容緩存。Redis 是最流行的鍵值型數據庫。
3. 文檔型數據庫：文檔型數據庫用來管理文檔，在數據庫中文檔作為處理信息的基本單位，一個文檔就相當于一條記錄，MongoDB 是最流行的文檔型數據庫。
4. 搜索引擎：搜索引擎也是數據庫檢索中的重要應用，常見的全文搜索引擎有 Elasticsearch、Splunk 和 Solr。雖然關系型數據庫采用了索引提升檢索效率，但是針對全文索引效率卻較低。搜索引擎的優勢在于采用了全文搜索的技術，核心原理是“倒排索引”。
5. 列式數據庫：列式數據庫是相對于行式存儲的數據庫，Oracle、MySQL、SQL Server 等數據庫都是采用的行式存儲（Row-based），而列式數據庫是將數據按照列存儲到數據庫中，這樣做的好處是可以大量降低系統的 I/O，適合于分布式文件系統，不足在于功能相對有限。
6. 圖形數據庫：圖形數據庫，利用了圖這種數據結構存儲了實體（對象）之間的關系。最典型的例子就是社交網絡中人與人的關系，數據模型主要是以節點和邊（關系）來實現，特點在于能高效地解決復雜的關系問題。

SQL：

關系型數據庫絕對是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分別是 Oracle、MySQL 和 SQL Server。

NoSQL：

NoSQL = No, SQL!

泛指非關系型數據庫，鍵值型、文檔型、搜索引擎、列式存儲和圖形數據庫等都屬于 NoSQL 陣營。

NoSQL 對 SQL 做出了很好的補充，它可以讓我們在云計算時代，更好地使用數據庫技術，比如快速讀寫，這樣可以用低廉的成本，更方便進行擴展。

DBMS使用場景：

比如 Oracle 作為市場占有率最高的商用數據庫軟件，適合大型的跨國企業，而針對輕量級的桌面數據庫，我們采用 Access 就可以了。對于免費開源的產品來說，可以選用 MySQL 或者 MariaDB。同時在 NoSQL 陣營中，我們也需要了解鍵值型、文檔型、搜索引擎、列式數據庫和圖形數據庫的區別。

2. SQL的執行方式

2.1. Oracle 中的 SQL 執行過程

SQL 在 Oracle 中的執行過程：

1. 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。
2. 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。
3. 權限檢查：看用戶是否具備訪問該數據的權限。
4. 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么理解呢？
5. 在共享池中，Oracle 首先對 SQL 語句進行 Hash 運算，然后根據 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。
6. 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。
7. 優化器：優化器中就是要進行硬解析，也就是決定怎么做，比如創建解析樹，生成執行計劃。
8. 執行器：當有了解析樹和執行計劃之后，就知道了 SQL 該怎么被執行，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，數據字典緩沖區等。庫緩存這一個步驟，決定了 SQL 語句是否需要進行硬解析。為了提升 SQL 的執行效率，我們應該盡量避免硬解析，因為在 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。

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，不足之處在于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。

2.2. MySQL 中的 SQL 執行過程

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：

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，SQL 層的結構：

1. 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，因為查詢緩存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就拋棄了這個功能。
2. 解析器：在解析器中對 SQL 語句進行語法分析、語義分析。
3. 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。
4. 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 查詢并返回結果。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。

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 的存儲引擎采用了插件的形式，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：

1. InnoDB 存儲引擎：它是 MySQL 5.5 版本之后默認的存儲引擎，最大的特點是支持事務、行級鎖定、外鍵約束等。
2. 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，占用資源少。
3. Memory 存儲引擎：使用系統內存作為存儲介質，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。
4. NDB 存儲引擎：也叫做 NDB Cluster 存儲引擎，主要用于 MySQL Cluster 分布式集群環境，類似于 Oracle 的 RAC 集群。
5. Archive 存儲引擎：它有很好的壓縮機制，用于文件歸檔，在請求寫入時會進行壓縮，所以也經常用來做倉庫。

數據庫的設計在于表的設計， 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。