mysql基础-- 一条请求执行多条SQL语句

最近做一个 数据库 初始化工具的时候发现了这个问题,就是在一个Statement中执行一条SQL语句的时候可以正确执行,如果同时执行多条,就会报SQL语法错误,伤透了脑筋。 经过网上查找,发现有两种解决办法: 1、最简单的办法,在MySQL的连接字符串中设置allowMultiQueries参数置为true。 2、在程序中对SQL语句以分号拆分成多条SQL语句,然后使用Statement的addBatch方法,最后executeBatch就行。 结论:第一种方式最简单。 希望对以后遇到此类问题的朋友有所帮助。 最近做一个数据库初始化工具的时候发现了这个问题,就是在一个Statement中执行一条SQL语句的时候可以正确执行,如果同时执行多条,就会报SQL语法错误,伤透了脑筋。
    经过网上查找,发现有两种解决办法:
    1、最简单的办法,在MySQL的连接字符串中设置allowMultiQueries参数置为true。
    2、在程序中对SQL语句以分号拆分成多条SQL语句,然后使用Statement的addBatch方法,最后executeBatch就行。
    结论:第一种方式最简单。

    希望对以后遇到此类问题的朋友有所帮助。


转自: http://www.2cto.com/database/201203/121568.html

### SQL语句执行过程详解 SQL语句执行是一个复杂的多阶段过程,在不同的数据库管理系统(如PostgreSQLMySQL、Oracle等)中,虽然具体实现细节有所不同,但总体逻辑基本一致。以下是SQL语句执行的主要阶段及其功能描述: #### 1. 客户端与服务器通信 当用户通过应用程序或命令行工具提交SQL语句时,客户端会将该请求发送至数据库服务器。这一阶段主要完成网络传输和协议交互的工作。 #### 2. 查询缓存(部分数据库支持) 某些数据库(如MySQL在8.0版本之前)会在接收到SQL语句后尝试匹配查询缓存。如果存在相同的查询结果,则直接返回缓存数据而无需进一步处理[^4]。然而需要注意的是,现代数据库逐渐弱化甚至移除了查询缓存机制,因为其维护成本较高且效果有限。 #### 3. SQL解析(Parsing) 在此阶段,数据库会对SQL语句进行语法分析和验证,确保其符合标准并能够被正确理解。这一步骤通常包括词法分析和语法分析两个子阶段: - **词法分析**:识别SQL字符串中的关键字、标识符、运算符等基本元素。 - **语法分析**:依据数据库定义的语言规则检查SQL结构是否合法。 例如对于`SELECT col_1, col_2 FROM Table_1 WHERE col_1 < 10;`这样的查询,解析器会确认表名`Table_1`是否存在以及列名`col_1`, `col_2`是否有效[^1]。 #### 4. 预处理 经过初步解析之后进入预处理阶段,此过程中数据库引擎将进一步校验对象权限、绑定变量值等内容,并构建内部表示形式以便后续操作使用[^2]。 #### 5. 查询重写与优化 为了提高性能,许多高级特性依赖于查询重写技术来简化原始表达式或者应用特定算法转换成更高效的替代方案;随后由查询优化器决定最佳策略以最小代价获得所需信息。常见的考虑因素包括索引利用情况、统计信息估计等等[^3]。 #### 6. 执行计划生成 基于前面所做的准备工作,此时会产生具体的物理执行路径——即所谓的“执行计划”。它明确了如何访问存储的数据文件、采用何种方式连接不同表格以及其他必要的计算步骤[^4]。 #### 7. 访问实际数据 按照既定规划开始真正触碰底层磁盘上的资料项,期间可能会涉及到锁定控制防止并发冲突等问题发生的同时读取/修改相应记录集[^1]。 #### 8. 结果组装与返回 最后收集所有满足条件的结果集合起来形成最终答复反馈给最初发起者那里去展示出来供查看用途所用[^2]。 ```sql -- 示例代码演示简单查询全过程模拟 EXPLAIN ANALYZE SELECT col_1, col_2, col_3, col_4, col_5 FROM Table_1 JOIN Table_2 USING (col_1) WHERE col_1 < 10 GROUP BY col_3 HAVING SUM(col_4) > 1000 ORDER BY col_5 DESC LIMIT 10; ``` 上述脚本可用于观察整个流程的实际表现状况,借助`EXPLAIN ANALYZE`命令可以让开发者深入了解每一步耗费的时间资源分布详情。 --- 相关问题
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