一条SQL语句的剖析

查询发了5个以上优质产品的会员数量

SQL> SELECT/*+ parallel(a 4)*/  DISTINCT
  2   count(a.Admin_Member_Id) over() AS admin_member_cnt
  3    FROM ENDSS.EN_WTO_PROD_WIDE_FATDT0 A
  4   WHERE A.IS_RIGHT_PROD = 'Y'
  5   GROUP BY a.admin_member_id HAVING COUNT(a.product_id) > 5;

 

ADMIN_MEMBER_CNT
----------------
            4902

 

剖析这条SQL语句 

第一步

SQL> SELECT/*+ parallel(a 4)*/
  2   a.Admin_Member_Id  AS admin_member_cnt
  3    FROM ENDSS.EN_WTO_PROD_WIDE_FATDT0 A
  4   WHERE A.IS_RIGHT_PROD = 'Y'
  5   GROUP BY a.admin_member_id HAVING COUNT(a.product_id) > 5;--按admin_member_id进行分组,查询出产品数>5的所有会员id

 

ADMIN_MEMBER_CNT
--------------------------------
cnkding
worldfone
hkthu
ecmonster
cnsunprince
cnwisecorp
vstarchina

 

 

第二步

SQL> SELECT/*+ parallel(a 4)*/
  2   count(a.Admin_Member_Id) over()  AS admin_member_cnt
  3    FROM ENDSS.EN_WTO_PROD_WIDE_FATDT0 A
  4   WHERE A.IS_RIGHT_PROD = 'Y'
  5   GROUP BY a.admin_member_id HAVING COUNT(a.product_id) > 5;--count() over()分析函数统计admin_member_id的数量。分析函数不会改变数据量,且分析函数是最后执行的。

 

ADMIN_MEMBER_CNT
----------------
            4902
            4902
            4902
            4902
            4902
            4902
            4902


 

第三步

SQL> SELECT/*+ parallel(a 4)*/  DISTINCT
  2   count(a.Admin_Member_Id) over() AS admin_member_cnt
  3    FROM ENDSS.EN_WTO_PROD_WIDE_FATDT0 A
  4   WHERE A.IS_RIGHT_PROD = 'Y'
  5   GROUP BY a.admin_member_id HAVING COUNT(a.product_id) > 5;--然后再去重

 

ADMIN_MEMBER_CNT
----------------
            4902

SQL语句的执行流程可以分为以下几个关键阶段,每个阶段在数据库系统中都有明确的任务和作用: ### 查询解析(Parsing) SQL语句首先会经过解析器(Parser)处理。解析器的主要任务是将SQL语句转换成一种内部表示形式,以便后续步骤(如优化和执行)能够处理。这一过程包括语法分析、语义检查以及权限验证[^2]。 - **语法分析**:确保SQL语句符合数据库的语言规范。 - **语义检查**:验证查询涉及的对象是否存在,并且用户具有相应的访问权限。 ### 查询优化(Optimization) 在解析完成后,优化器会介入。优化器的任务是生成一条高效的执行计划,以决定如何最好地检索或操作数据。这一步骤可能涉及索引选择、连接顺序优化等复杂逻辑。 如果该SQL语句之前已经被执行过,并且其执行计划仍然保留在缓存中,则可以直接跳过解析和优化阶段,直接使用现有的执行计划[^3]。 ### 执行计划生成与存储 当优化器确定了最佳执行计划后,这条SQL语句及其对应的执行计划会被存储在一个称为库缓存(library cache)的地方。这样做的好处是,当下次相同的查询再次出现时,就可以省略前面的解析和优化步骤,从而提高效率。 ### 查询执行(Execution) 执行器根据优化器生成的执行计划来调用存储引擎的API进行实际的数据读取或写入操作。存储引擎负责底层的数据管理,包括从磁盘读取数据、更新数据或将新数据插入到表中[^4]。 在此过程中,执行器可能会执行多种操作,例如: - 表连接(Join) - 数据排序(Order By) - 分组聚合(Group By) - 限制结果集大小(Limit) ### 结果返回与缓存(Result Return and Cache) 最后,查询的结果被返回给客户端。在MySQL 8.0之前的版本中,这些结果还可以被缓存,以便于未来相同查询更快地响应[^4]。 --- ### 示例代码:SQL语句执行流程模拟 以下是一个简单的Python示例,用于展示如何通过伪代码模拟SQL语句的执行流程: ```python class SQLExecutor: def parse_query(self, sql): print(f"Parsing query: {sql}") # 返回解析后的抽象语法树(AST) return {"type": "SELECT", "table": "users", "where": {"id": 1}} def optimize_plan(self, parsed_sql): print("Optimizing execution plan...") # 返回优化后的执行计划 return {"action": "SELECT", "from": parsed_sql["table"], "condition": parsed_sql["where"]} def execute_plan(self, execution_plan): print(f"Executing plan: {execution_plan}") # 模拟执行并返回结果 return [{"id": 1, "name": "Alice"}] def return_result(self, result): print("Returning result to client:") for row in result: print(row) # 创建执行器实例 executor = SQLExecutor() # 模拟SQL执行流程 sql = "SELECT * FROM users WHERE id = 1" parsed_sql = executor.parse_query(sql) execution_plan = executor.optimize_plan(parsed_sql) result = executor.execute_plan(execution_plan) executor.return_result(result) ``` --- ###
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