一、sql語句的執行步驟：

1）語法分析，分析語句的語法是否符合規范，衡量語句中各表達式的意義。

2）語義分析，檢查語句中涉及的所有數據庫對象是否存在，且用戶有相應的權限。

3）視圖轉換，將涉及視圖的查詢語句轉換為相應的對基表查詢語句。

4）表達式轉換， 將復雜的 SQL 表達式轉換為較簡單的等效連接表達式。

5）選擇優化器，不同的優化器一般產生不同的“執行計劃”

6）選擇連接方式， ORACLE 有三種連接方式，對多表連接 ORACLE 可選擇適當的連接方式。

7）選擇連接順序， 對多表連接 ORACLE 選擇哪一對表先連接，選擇這兩表中哪個表做為源數據表。

8）選擇數據的搜索路徑，根據以上條件選擇合適的數據搜索路徑，如是選用全表搜索還是利用索引或是其他的方式。

9）運行“執行計劃”

二、oracle 共享原理：

     ORACLE將執行過的SQL語句存放在內存的共享池(shared buffer pool)中，可以被所有的數據庫用戶共享。

當你執行一個SQL語句(有時被稱為一個游標)時，如果它和之前的執行過的語句完全相同，ORACLE就能很快獲得已經被解析的語句以及最好的執行路徑.。這個功能大大地提高了SQL的執行性能并節省了內存的使用。

三、oracle 語句提高查詢效率的方法：

1：where column in(select * from ... where ...);

2：... where exists (select 'X' from ...where ...);

第二種格式要遠比第一種格式的效率高。

在Oracle中可以幾乎將所有的IN操作符子查詢改寫為使用EXISTS的子查詢。

使用EXIST，Oracle系統會首先檢查主查詢，然后運行子查詢直到它找到第一個匹配項，

這就節省了時間Oracle系統在執行IN子查詢時，首先執行子查詢，并將獲得的結果列表存放在在一個加了索引的臨時表中。

避免使用having子句。HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾。

這個處理需要排序，總計等操作。如果能通過WHERE子句限制記錄的數目，那就能減少這方面的開銷。

四、SQL Select語句完整的執行順序： 

1、from子句組裝來自不同數據源的數據；

2、where子句基于指定的條件對記錄行進行篩選；

3、group by子句將數據劃分為多個分組；

4、使用聚集函數進行計算；

5、使用having子句篩選分組；

6、計算所有的表達式；

7、select 的字段；

8、使用order by對結果集進行排序。

SQL語言不同于其他編程語言的最明顯特征是處理代碼的順序。在大多數據庫語言中，代碼按編碼順序被處理。但在SQL語句中，第一個被處理的子句式FROM，而不是第一出現的SELECT。SQL查詢處理的步驟序號：

1  (8)SELECT  (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> 

2  (1)  FROM <left_table>  

3  (3) <join_type> JOIN <right_table> 

4  (2) ON <join_condition> 

5  (4) WHERE <where_condition> 

6  (5) GROUP BY <group_by_list> 

7  (6) WITH {CUBE | ROLLUP} 

8  (7) HAVING <having_condition> 

9 (10) ORDER BY <order_by_list>

以上每個步驟都會產生一個虛擬表，該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這些虛擬表對調用者(客戶端應用程序或者外部查詢)不可用。只有最后一步生成的表才會會給調用者。如果沒有在查詢中指定某一個子句，將跳過相應的步驟。

邏輯查詢處理階段簡介：

1、 FROM：對FROM子句中的前兩個表執行笛卡爾積(交叉聯接)，生成虛擬表VT1。

2、 ON：對VT1應用ON篩選器，只有那些使為真才被插入到TV2。

3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相對于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行將作為外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含兩個以上的表，則對上一個聯接生成的結果表和下一個表重復執行步驟1到步驟3，直到處理完所有的表位置。

4、 WHERE：對TV3應用WHERE篩選器，只有使為true的行才插入TV4。

5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表對TV4中的行進行分組，生成TV5。

6、 CUTE|ROLLUP：把超組插入VT5，生成VT6。

7、 HAVING：對VT6應用HAVING篩選器，只有使為true的組插入到VT7。

8、 SELECT：處理SELECT列表，產生VT8。

9、 DISTINCT：將重復的行從VT8中刪除，產品VT9。

10、ORDER BY：將VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表順序，生成一個游標(VC10)。

11、TOP：從VC10的開始處選擇指定數量或比例的行，生成表TV11，并返回給調用者。

Oracle中SQL語句執行過程中,Oracle內部解析原理如下:

　　1、當一用戶第一次提交一個SQL表達式時,Oracle會將這SQL進行Hard parse,這過程有點像程序編譯,檢查語法、表名、字段名等相關信息（如下圖），這過程會花比較長的時間，因為它要分析語句的語法與語義。然后獲得最優化后的執行計劃（sql plan），并在內存中分配一定的空間保存該語句與對應的執行計劃等信息。

　　2、當用戶第二次請求或多次請求時，Oracle會自動找到先前的語句與執行計劃，而不會進行Hard parse,而是直接進行Soft parse（把語句對應的執行計劃調出，然后執行）,從而減少數據庫的分析時間。

　　注意的是：Oracle中只能完全相同的語句，包大小寫、空格、換行都要求一樣時，才會重復使用以前的分析結果與執行計劃。

　　分析過程如下圖：

 對于大量的、頻繁訪問的SQL語句，如果不采用Bind 變量的方式，哪Oracle會花費大量的Shared latch與CPU在做Hard parse處理，所以，要盡量提高語句的重用率，減少語句的分析時間，通過了解Oracle SQL語句的分析過程可以明白Oracle的內部處理邏輯，并在設計與實現上避免。

在用JDBC或其它持久化數據(如Hibernate,JDO等)操作時，盡量用占位符（？）

ORACLE sql 的處理過程大致如下：

 1.運用HASH算法，得到一個HASH值，這個值可以通過V$SQLAREA.HASH_VALUE 查看

 2.到shared pool 中的 library cache 中查找是否有相同的HASH值，如果存在，則無需硬解析，進行軟解析

 3.如果shared pool不存在此HASH值，則進行語法檢查，查看是否有語法錯誤

 4.如果沒有語法錯誤，就進行語義檢查，檢查該SQL引用的對象是否存在，該用戶是否具有訪問該對象的權限

 5.如果沒有語義錯誤，對該SQL進行解析，生成解析樹，執行計劃

 6.生成ORACLE能運行的二進制代碼，運行該代碼并且返回結果給用戶

硬解析和軟解析都在第5步進行

硬解析通常是昂貴的操作，大約占整個SQL執行的70%左右的時間，硬解析會生成執行樹，執行計劃，等等。

當再次執行同一條SQL語句的時候，由于發現library cache中有相同的HASH值，這個時候不會硬解析，而會軟解析，

那么軟解析究竟是干了什么呢?其實軟解析就是跳過了生成解析樹，生成執行計劃這個耗時又耗CPU的操作，直接利用生成的執行計劃運行

該SQL語句。

下面摘抄eygle深入解析ORACLE 中關于SQL執行過程的描述

  1.首先獲得library cache latch,根據SQL的HASH_VALUE在library cache中查找是否存在此HASH_VALUE，如果找到這個HASH_VALUE，稱之為軟解析，Server獲得改SQL執行計劃轉向第4步，如果找不到共享代碼就進行硬解析。

  2.釋放library pool cache,獲得shared pool latch,查找并鎖定自由空間(在bucket 中查找chunk)。如果找不到，報ORA-04031錯誤。

  3.釋放shared pool latch,重新獲得library cache latch,將SQL執行計劃放入library cache中。

  4.釋放library cache latch,保持null模式的library cache pin/lock。

  5.開始執行。

Library cache latch可以理解為硬/軟解析的時候發生的，因為解析的時候會搜索library cache，所以會產生library cache latch

Library cache pin 是在執行的階段發生的。