❶ sql语句执行过程详解
SQL语句执行过程详解
一条sql，plsql的执行到底是怎样执行的呢？
一、SQL语句执行原理：
第一步:客户端把语句发给服务器端执行当我们在客户端执行 select 语句时,客户端会把这条 SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的
进程来处理这语句。也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生
的一些 SQL 语句发送给服务器端。虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器
上的进程作用事不相同的。服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过,有个问题需
要说明,就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说,在客户端连接上服务器后,在客户
端与服务器端都会形成一个进程,客户端上的我们叫做客户端进程;而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步:语句解析
当客户端把 SQL 语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句进行解析。同理,这个解析的工作,
也是在服务器端所进行的。虽然这只是一个解析的动作,但是,其会做很多“小动作”。
1. 查询高速缓存(library cache)。服务器进程在接到客户端传送过来的 SQL 语句时,不
会直接去数据库查询。而是会先在数据库的高速缓存中去查找,是否存在相同语句的执行计划。如果在
数据高速缓存中,则服务器进程就会直接执行这个 SQL 语句,省去后续的工作。所以,采用高速数据缓
存的话,可以提高 SQL 语句的查询效率。一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取
数据效率要高,另一方面,也是因为这个语句解析的原因。
不过这里要注意一点,这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了
提高查询效率,会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在,可以提高客户端应用软
件的查询效率。但是,若其他人在服务器进行了相关的修改,由于应用软件数据缓存的存在,导致修改的
数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出,应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存
不是一码事。
2. 语句合法性检查(data dict cache)。当在高速缓存中找不到对应的 SQL 语句时,则服
务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对 SQL 语句的语法进行检查,看看其是否合乎
语法规则。如果服务器进程认为这条 SQL 语句不符合语法规则的时候,就会把这个错误信息,反馈给客
户端。在这个语法检查的过程中,不会对 SQL 语句中所包含的表名、列名等等进行 SQL 他只是语法
上的检查。
3. 语言含义检查(data dict cache)。若 SQL 语句符合语法上的定义的话,则服务器进程
接下去会对语句中的字段、表等内容进行检查。看看这些字段、表是否在数据库中。如果表名与列名不
准确的话,则数据库会就会反馈错误信息给客户端。所以,有时候我们写 select 语句的时候,若语法
与表名或者列名同时写错的话,则系统是先提示说语法错误,等到语法完全正确后,再提示说列名或表名
错误。
4. 获得对象解析锁(control structer)。当语法、语义都正确后,系统就会对我们需要查询
的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性,防止我们在查询的过程中,其他用户对这个对象的结构发
生改变。
5. 数据访问权限的核对(data dict cache)。当语法、语义通过检查之后,客户端还不一定
能够取得数据。服务器进程还会检查,你所连接的用户是否有这个数据访问的权限。若你连接上服务器
的用户不具有数据访问权限的话,则客户端就不能够取得这些数据。有时候我们查询数据的时候,辛辛苦
苦地把 SQL 语句写好、编译通过,但是,最后系统返回个 “没有权限访问数据”的错误信息,让我们气
半死。这在前端应用软件开发调试的过程中,可能会碰到。所以,要注意这个问题,数据库服务器进程先
检查语法与语义,然后才会检查访问权限。
6. 确定最佳执行计划 ?。当语句与语法都没有问题,权限也匹配的话,服务器进程还是不会直接对
数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则,对这条语句进行优化。不过要注意,这个优化是有
限的。一般在应用软件开发的过程中,需要对数据库的 sql 语言进行优化,这个优化的作用要大大地大
于服务器进程的自我优化。所以,一般在应用软件开发的时候,数据库的优化是少不了的。当服务器进程
的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后,就会将这条 SQL 语句与执行计划保存到数据高速缓存
(library cache)。如此的话,等以后还有这个查询时,就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤,
而直接执行 SQL 语句,提高 SQL 语句处理效率。
第三步:语句执行
语句解析只是对 SQL 语句的语法进行解析,以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意
思。等到语句解析完成之后,数据库服务器进程才会真正的执行这条 SQL 语句。这个语句执行也分两
种情况。
一是若被选择行所在的数据块已经被读取到数据缓冲区的话,则服务器进程会直接把这个数据传递
给客户端,而不是从数据库文件中去查询数据。
若数据不在缓冲区中,则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据,并把这些数据放入到数据缓冲
区中(buffer cache)。
第四步:提取数据
当语句执行完成之后,查询到的数据还是在服务器进程中,还没有被传送到客户端的用户进程。所以,
在服务器端的进程中,有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给
用户端进程,从而完成整个查询动作。从这整个查询处理过程中,我们在数据库开发或者应用软件开发过
程中,需要注意以下几点:
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在,在
客户端是不存在的。只有如此,才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据
相关的规则,防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存,由于跟数据库缓存不是一码事
情,所以,应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率,但是,却打破了数据一致性的要求,有时候
会发生脏读、错读等情况的发生。所以,有时候,在应用软件上有专门一个功能,用来在必要的时候清除
数据缓存。不过,这个数据缓存的清除,也只是清除本机上的数据缓存,或者说,只是清除这个应用程序
的数据缓存,而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分 SQL 语句都是按照这个处理过程处理的。我们 DBA 或者基于 Oracle 数据库的
开发人员了解这些语句的处理过程,对于我们进行涉及到 SQL 语句的开发与调试,是非常有帮助的。有
时候,掌握这些处理原则,可以减少我们排错的时间。特别要注意,数据库是把数据查询权限的审查放在
语法语义的后面进行检查的。所以,有时会若光用数据库的权限控制原则,可能还不能满足应用软件权限
控制的需要。此时,就需要应用软件的前台设置,实现权限管理的要求。而且,有时应用数据库的权限管
理,也有点显得繁琐,会增加服务器处理的工作量。因此,对于记录、字段等的查询权限控制,大部分程
序涉及人员喜欢在应用程序中实现,而不是在数据库上实现。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
DBCC FREEPROCCACHE
从过程缓存中删除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目
SQL语句中的函数、关键字、排序等执行顺序:
1. FROM 子句返回初始结果集。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到 GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外,HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式;
7. 使用 order by 对结果集进行排序。
8. 查找你要搜索的字段。
二、SQL语句执行完整过程：
1.用户进程提交一个 sql 语句:
update temp set a=a*2，给服务器进程。
2.服务器进程从用户进程把信息接收到后,在 PGA 中就要此进程分配所需内存,存储相关的信息,如在会
话内存存储相关的登录信息等。
3.服务器进程把这个 sql 语句的字符转化为 ASCII 等效数字码,接着这个 ASCII 码被传递给一个
HASH 函数,并返回一个 hash 值,然后服务器进程将到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,服务器进程将使用这条语句已高速缓存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析过的版本来执行。
4.如果不存在,服务器进程将在 CGA 中,配合 UGA 内容对 sql,进行语法分析,首先检查语法的正确性,接
着对语句中涉及的表,索引,视图等对象进行解析,并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，并根据
ORACLE 选用的优化模式以及数据字典中是否存在相应对象的统计数据和是否使用了存储大纲来生成一个
执行计划或从存储大纲中选用一个执行计划,然后再用数据字典核对此用户对相应对象的执行权限,最后生成
一个编译代码。
5.ORACLE 将这条 sql 语句的本身实际文本、HASH 值、编译代码、与此语名相关联的任何统计数据
和该语句的执行计划缓存在 SHARED POOL 的 library cache中。服务器进程通过 SHARED POOL 锁存
器(shared pool latch)来申请可以向哪些共享 PL/SQL 区中缓存这此内容,也就是说被SHARED POOL 锁存
器锁定的 PL/SQL 区中的块不可被覆盖,因为这些块可能被其它进程所使用。
6.在 SQL 分析阶段将用到 LIBRARY
CACHE,从数据字典中核对表、视图等结构的时候,需要将数据
字典从磁盘读入 LIBRARY
CACHE,因此,在读入之前也要使用LIBRARY
CACHE 锁存器(library cache
pin,library cache lock)来申请用于缓存数据字典。 到现在为止,这个 sql 语句已经被编译成可执行的代码了,
但还不知道要操作哪些数据,所以服务器进程还要为这个 sql 准备预处理数据。
7.首先服务器进程要判断所需数据是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,则直接获取该数据,同时根据
LRU 算法增加其访问计数;如果 buffer 不存在所需数据,则要从数据文件上读取首先服务器进程将在表头部
请求 TM 锁(保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构),如果成功加 TM 锁,再请求一些行级锁(TX
锁),如果 TM、TX 锁都成功加锁,那么才开始从数据文件读数据,在读数据之前,要先为读取的文件准备好
buffer 空间。服务器进程需要扫面 LRU list 寻找 free db buffer,扫描的过程中,服务器进程会把发现的所有
已经被修改过的 db buffer 注册到 dirty list 中, 这些 dirty buffer 会通过 dbwr 的触发条件,随后会被写出到
数据文件,找到了足够的空闲 buffer,就可以把请求的数据行所在的数据块放入到 db buffer 的空闲区域或者
覆盖已经被挤出 LRU list 的非脏数据块缓冲区,并排列在 LRU list 的头部,也就是在数据块放入 DB
BUFFER 之前也是要先申请 db buffer 中的锁存器,成功加锁后,才能读数据到 db buffer。
8.记日志 现在数据已经被读入到 db buffer 了,现在服务器进程将该语句所影响的并被读
入 db buffer 中的这些行数据的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息从 PGA 逐条的写入 redo log
buffer 中。在写入 redo log buffer 之前也要事先请求 redo log buffer 的锁存器,成功加锁后才开始写入,当
写入达到 redo log buffer 大小的三分之一或写入量达到 1M 或超过三秒后或发生检查点时或者 dbwr 之前
发生,都会触发 lgwr 进程把 redo log buffer 的数据写入磁盘上的 redo file 文件中(这个时候会产生log file
sync 等待事件)
已经被写入 redofile 的 redo log buffer 所持有的锁存器会被释放,并可被后来的写入信息覆盖,
redo log buffer是循环使用的。Redo file 也是循环使用的,当一个 redo file 写满后,lgwr 进程会自动切换到
下一 redo file(这个时候可能出现 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是归档模式,归档进
程还要将前一个写满的 redo file 文件的内容写到归档日志文件中(这个时候可能出现 log file
switch(archiving needed)。
9.为事务建立回滚段 在完成本事务所有相关的 redo log buffer 之后,服务器进程开始改写这个 db buffer
的块头部事务列表并写入 scn,然后 包含这个块的头部事务列表及 scn 信息的数据副本放入回滚段中,将
这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像“,这个”前映像“用于以后的回滚、恢复和一致性读。(回滚段可以
存储在专门的回滚表空间中,这个表空间由一个或多个物理文件组成,并专用于回滚表空间,回滚段也可在其它
表空间中的数据文件中开辟。
10.本事务修改数据块 准备工作都已经做好了,现在可以改写 db buffer 块的数据内容了,并在块的头部写
入回滚段的地址。
11.放入 dirty list 如果一个行数据多次 update 而未 commit,则在回滚段中将会有多个“前映像“,除了第
一个”前映像“含有 scn 信息外,其他每个“前映像“的头部都有 scn 信息和“前前映像”回滚段地址。一个
update 只对应一个 scn,然后服务器进程将在 dirty list 中建立一
条指向此 db buffer 块的指针(方便 dbwr 进程可以找到 dirty list 的 db buffer 数据块并写入数据文件中)。
接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块,重复前一数据块的动作,数据块的读入、记日志、建
立回滚段、修改数据块、放入 dirty list。当 dirty queue 的长度达到阀值(一般是 25%),服务器进程将通知
dbwr 把脏数据写出,就是释放 db buffer 上的锁存器,腾出更多的 free db buffer。前面一直都是在说明
oracle 一次读一个数据块,其实 oracle 可以一次读入多个数据块(db_file_multiblock_read_count 来设置一
次读入块的个数)
说明:
在预处理的数据已经缓存在 db buffer 或刚刚被从数据文件读入到 db buffer 中,就要根据 sql 语句
的类型来决定接下来如何操作。
1>如果是 select 语句,则要查看 db buffer 块的头部是否有事务,如果有事务,则从回滚段中读取数据;如
果没有事务,则比较 select 的 scn 和 db buffer 块头部的 scn,如果前者小于后者,仍然要从回滚段中读取数据;
如果前者大于后者,说明这是一非脏缓存,可以直接读取这个 db buffer 块的中内容。
2>如果是 DML 操作,则即使在 db buffer 中找到一个没有事务,而且 SCN 比自己小的非脏
缓存数据块,服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁,加锁成功才能进行后续动作,如果不成功,则要
等待前面的进程解锁后才能进行动作(这个时候阻塞是 tx 锁阻塞)。
用户 commit 或 rollback 到现在为止,数据已经在 db buffer 或数据文件中修改完
成,但是否要永久写到数文件中,要由用户来决定 commit(保存更改到数据文件) rollback 撤销数据的更改)。
1.用户执行 commit 命令
只有当 sql 语句所影响的所有行所在的最后一个块被读入 db buffer 并且重做信息被写入 redo log
buffer(仅指日志缓冲区,而不包括日志文件)之后,用户才可以发去 commit 命令,commit 触发 lgwr 进程,但不
强制立即 dbwr来释放所有相应 db buffer 块的锁(也就是no-force-at-commit,即提交不强制写),也就是说有
可能虽然已经 commit 了,但在随后的一段时间内 dbwr 还在写这条 sql 语句所涉及的数据块。表头部的行锁
并不在 commit 之后立即释放,而是要等 dbwr 进程完成之后才释放,这就可能会出现一个用户请求另一用户
已经 commit 的资源不成功的现象。
A .从 Commit 和 dbwr 进程结束之间的时间很短,如果恰巧在 commit 之后,dbwr 未结束之前断电,因为
commit 之后的数据已经属于数据文件的内容,但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由
于 commit 已经触发 lgwr,这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后,由 smon 进程根据重做日
志文件来前滚,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改写入数据文件)。
B.如果未 commit 就断电了,因为数据已经在 db buffer 更改了,没有 commit,说明这部分数据不属于数
据文件,由于 dbwr 之前触发 lgwr 也就是只要数据更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在数据文件上的修改
都会被先一步记入重做日志文件,实例重启后,SMON 进程再根据重做日志文件来回滚。
其实 smon 的前滚回滚是根据检查点来完成的,当一个全部检查点发生的时候,首先让 LGWR 进程将
redo log buffer 中的所有缓冲(包含未提交的重做信息)写入重做日志文件,然后让 dbwr 进程将 db buffer 已
提交的缓冲写入数据文件(不强制写未提交的)。然后更新控制文件和数据文件头部的 SCN,表明当前数据库
是一致的,在相邻的两个检查点之间有很多事务,有提交和未提交的。
像前面的前滚回滚比较完整的说法是如下的说明:
A.发生检查点之前断电,并且当时有一个未提交的改变正在进行,实例重启之后,SMON 进程将从上一个
检查点开始核对这个检查点之后记录在重做日志文件中已提交的和未提交改变,因为
dbwr 之前会触发 lgwr,所以 dbwr 对数据文件的修改一定会被先记录在重做日志文件中。因此,断电前被
DBWN 写进数据文件的改变将通过重做日志文件中的记录进行还原,叫做回滚,
B. 如果断电时有一个已提交,但 dbwr 动作还没有完全完成的改变存在,因为已经提交,提交会触发 lgwr
进程,所以不管 dbwr 动作是否已完成,该语句将要影响的行及其产生的结果一定已经记录在重做日志文件中
了,则实例重启后,SMON 进程根据重做日志文件进行前滚.
实例失败后用于恢复的时间由两个检查点之间的间隔大小来决定,可以通个四个参数设置检查点执行的频
率:
Log_checkpoint_interval:
决定两个检查点之间写入重做日志文件的系统物理块(redo blocks)
的大小,默认值是 0,无限制。
log_checkpoint_timeout:
两 个 检 查 点 之 间 的 时 间 长 度（秒）默 认 值 1800s。
fast_start_io_target:
决定了用于恢复时需要处理的块的多少,默认值是 0,无限制。
fast_start_mttr_target:
直接决定了用于恢复的时间的长短,默认值是 0,无限制(SMON 进程执行的前滚
和回滚与用户的回滚是不同的,SMON 是根据重做日志文件进行前滚或回滚,而用户的回滚一定是根据回滚段
的内容进行回滚的。
在这里要说一下回滚段存储的数据,假如是 delete 操作,则回滚段将会记录整个行的数据,假如是 update,
则回滚段只记录被修改了的字段的变化前的数据(前映像),也就是没有被修改的字段是不会被记录的,假如是
insert,则回滚段只记录插入记录的 rowid。 这样假如事务提交,那回滚段中简单标记该事务已经提交;假如是
回退,则如果操作是 delete,回退的时候把回滚段中数据重新写回数据块,操作如果是 update,则把变化前数据
修改回去,操作如果是 insert,则根据记录的 rowid 把该记录删除。
2.如果用户 rollback。
则服务器进程会根据数据文件块和 DB BUFFER 中块的头部的事务列表和 SCN 以及回滚段地址找到
回滚段中相应的修改前的副本,并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个
“前映像”,服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址,一直找到同一事务下的最早的
一个“前映像”为止。一旦发出了 COMMIT,用户就不能rollback,这使得 COMMIT 后 DBWR 进程还没有
全部完成的后续动作得到了保障。到现在为例一个事务已经结束了。
说明:
TM 锁:
符合 lock 机制的,用于保护对象的定义不被修改。 TX 锁:
这个锁代表一个事务,是行
级锁,用数据块头、数据记录头的一些字段表示,也是符合 lock 机制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 算法。
❷ SQL控制语句
Open 方法 (ADO Recordset)
打开游标。
语法
recordset.Open Source, ActiveConnection, CursorType, LockType, Options
参数
Source 可选，变体型，计算 Command 对象的变量名、SQL 语句、表名、存储过程调用或持久 Recordset 文件名。
ActiveConnection 可选。变体型，计算有效 Connection 对象变量名；或字符串，包含 ConnectionString 参数。
CursorType 可选，CursorTypeEnum 值，确定提供者打开 Recordset 时应该使用的游标类型。可为下列常量之一（参阅 CursorType 属性可获得这些设置的定义）。
常量 说明
AdOpenForwardOnly （默认值）打开仅向前类型游标。
AdOpenKeyset 打开键集类型游标。
AdOpenDynamic 打开动态类型游标。
AdOpenStatic 打开静态类型游标。
LockType 可选。确定提供者打开 Recordset 时应该使用的锁定（并发）类型的 LockTypeEnum 值，可为下列常量之一（参见 LockType 属性可获得详细信息）。
常量 说明
AdLockReadOnly （默认值）只读 — 不能改变数据。
AdLockPessimistic 保守式锁定（逐个） — 提供者完成确保成功编辑记录所需的工作，通常通过在编辑时立即锁定数据源的记录。
AdLockOptimistic 开放式锁定（逐个） — 提供者使用开放式锁定，只在调用Update 方法时才锁定记录。
AdLockBatchOptimistic 开放式批更新—用于批更新模式（与立即更新模式相对）。
Options 可选，长整型值，用于指示提供者如何计算 Source 参数（如果它代表的不是 Command 对象），或从以前保存 Recordset 的文件中恢复 Recordset。可为下列常量之一（参见 CommandType 属性可获得该列表中前五个常量的详细说明）。
常量 说明
adCmdText 指示提供者应该将 Source 作为命令的文本定义来计算。
adCmdTable 指示 ADO 生成 SQL 查询以便从在 Source 中命名的表中返回所有行。
adCmdTableDirect 指示提供者更改从在 Source 中命名的表中返回所有行。
adCmdStoredProc 指示提供者应该将 Source 视为存储过程。
adCmdUnknown 指示 Source 参数中的命令类型为未知。
adCmdFile 指示应从在 Source 中命名的文件中恢复保留（保存的）Recordset。
adAsyncExecute 指示应异步执行 Source。
adAsyncFetch 指示在提取 Initial Fetch Size 属性中指定的初始数量后，应该异步提取所有剩余的行。如果所需的行尚未提取，主要的线程将被堵塞直到行重新可用。
adAsyncFetchNonBlocking 指示主要线程在提取期间从未堵塞。如果所请求的行尚未提取，当前行自动移到文件末尾。
❸ SQL语句是什么意思
以下摘自网络 SQL基本语句 来自：SQL编程技巧
掌握SQL四条最基本的数据操作语句：Insert，Select，Update和Delete。
练掌握SQL是数据库用户的宝贵财 富。在本文中，我们将引导你掌握四条最基本的数据操作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较操作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是精通SQL了。
在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表（如图1所示）。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据操作语言（DML）语句进行处理。
SQL中有四种基本的DML操作：INSERT，SELECT，UPDATE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。
INSERT语句
用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中。例如，要将雇员John Smith的记录插入到本例的表中，可以使用如下语句：
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','John','1980-06-10',
'Los Angles',16,45000);
通过这样的INSERT语句，系统将试着将这些值填入到相应的列中。这些列按照我们创建表时定义的顺序排列。在本例中，第一个值“Smith”将填到第一个列LAST_NAME中；第二个值“John”将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推。
我们说过系统会“试着”将值填入，除了执行规则之外它还要进行类型检查。如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中），系统将拒绝这一次操作并返回一个错误信息。
如果SQL拒绝了你所填入的一列值，语句中其他各列的值也不会填入。这是因为SQL提供对事务的支持。一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性。如果事务的某一部分失败，则整个事务都会失败，系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态。
回到原来的INSERT的例子，请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来，而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别。为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误。记住，在SQL中逗号是元素的分隔符。
同样要注意输入文字值时要使用单引号。双引号用来封装限界标识符。
对于日期类型，我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy-mm-dd），但是在系统中可以进行定义，以接受其他的格式。当然，2000年临近，请你最好还是使用四位来表示年份。
既然你已经理解了INSERT语句是怎样工作的了，让我们转到EMPLOYEES表中的其他部分：
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Bunyan','Paul','1970-07-04',
'Boston',12,70000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('John','Adams','1992-01-21',
'Boston',20,100000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','Pocahontas','1976-04-06',
'Los Angles',12,100000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','Bessie','1940-05-02',
'Boston',5,200000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Jones','Davy','1970-10-10',
'Boston',8,45000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Jones','Indiana','1992-02-01',
'Chicago',NULL,NULL);
在最后一项中，我们不知道Jones先生的工薪级别和年薪，所以我们输入NULL（不要引号）。NULL是SQL中的一种特殊情况，我们以后将进行详细的讨论。现在我们只需认为NULL表示一种未知的值。
有时，像我们刚才所讨论的情况，我们可能希望对某一些而不是全部的列进行赋值。除了对要省略的列输入NULL外，还可以采用另外一种INSERT语句，如下：
INSERT INTO EMPLOYEES(
FIRST_NAME, LAST_NAME,
HIRE_DATE, BRANCH_OFFICE)
VALUE(
'Indiana','Jones',
'1992-02-01','Indianapolis');
这样，我们先在表名之后列出一系列列名。未列出的列中将自动填入缺省值，如果没有设置缺省值则填入NULL。请注意我们改变了列的顺序，而值的顺序要对应新的列的顺序。如果该语句中省略了FIRST_NAME和LAST_NAME项（这两项规定不能为空），SQL操作将失败。
让我们来看一看上述INSERT语句的语法图：
INSERT INTO table
[(column { ,column})]
VALUES
(columnvalue [{,columnvalue}]);
和前一篇文章中一样，我们用方括号来表示可选项，大括号表示可以重复任意次数的项（不能在实际的SQL语句中使用这些特殊字符）。VALUE子句和可选的列名列表中必须使用圆括号。
SELECT语句
SELECT语句可以从一个或多个表中选取特定的行和列。因为查询和检索数据是数据库管理中最重要的功能，所以SELECT语句在SQL中是工作量最大的部分。实际上，仅仅是访问数据库来分析数据并生成报表的人可以对其他SQL语句一窍不通。
SELECT语句的结果通常是生成另外一个表。在执行过程中系统根据用户的标准从数据库中选出匹配的行和列，并将结果放到临时的表中。在直接SQL（direct SQL）中，它将结果显示在终端的显示屏上，或者将结果送到打印机或文件中。也可以结合其他SQL语句来将结果放到一个已知名称的表中。
SELECT语句功能强大。虽然表面上看来它只用来完成本文第一部分中提到的关系代数运算“选择”（或称“限制”），但实际上它也可以完成其他两种关系运算—“投影”和“连接”，SELECT语句还可以完成聚合计算并对数据进行排序。
SELECT语句最简单的语法如下：
SELECT columns FROM tables;
当我们以这种形式执行一条SELECT语句时，系统返回由所选择的列以及用户选择的表中所有指定的行组成的一个结果表。这就是实现关系投影运算的一个形式。
让我们看一下使用图1中EMPLOYEES表的一些例子（这个表是我们以后所有SELECT语句实例都要使用的。而我们在图2和图3中给出了查询的实际结果。我们将在其他的例子中使用这些结果）。
假设你想查看雇员工作部门的列表。那下面就是你所需要编写的SQL查询：
SELECT BRANCH_OFFICE FROM EMPLOYEES;
以上SELECT语句的执行将产生如图2中表2所示的结果。
由于我们在SELECT语句中只指定了一个列，所以我们的结果表中也只有一个列。注意结果表中具有重复的行，这是因为有多个雇员在同一部门工作（记住SQL从所选的所有行中将值返回）。要消除结果中的重复行，只要在SELECT语句中加上DISTINCT子句：
SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE
FROM EMPLOYEES;
这次查询的结果如表3所示。
现在已经消除了重复的行，但结果并不是按照顺序排列的。如果你希望以字母表顺序将结果列出又该怎么做呢？只要使用ORDER BY子句就可以按照升序或降序来排列结果：
SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE
FROM EMPLOYEES
ORDER BY BRANCH_OFFICE ASC;
这一查询的结果如表4所示。请注意在ORDER BY之后是如何放置列名BRANCH _OFFICE的，这就是我们想要对其进行排序的列。为什么即使是结果表中只有一个列时我们也必须指出列名呢？这是因为我们还能够按照表中其他列进行排序，即使它们并不显示出来。列名BRANCH_ OFFICE之后的关键字ASC表示按照升序排列。如果你希望以降序排列，那么可以用关键字DESC。
同样我们应该指出ORDER BY子句只将临时表中的结果进行排序；并不影响原来的表。
假设我们希望得到按部门排序并从工资最高的雇员到工资最低的雇员排列的列表。除了工资括号中的内容，我们还希望看到按照聘用时间从最近聘用的雇员开始列出的列表。以下是你将要用到的语句：
SELECT BRANCH_OFFICE,FIRST_NAME,
LAST_NAME,SALARY,HIRE_DATE
FROM EMPLOYEES
ORDER BY SALARY DESC,
HIRE_DATE DESC;
这里我们进行了多列的选择和排序。排序的优先级由语句中的列名顺序所决定。SQL将先对列出的第一个列进行排序。如果在第一个列中出现了重复的行时，这些行将被按照第二列进行排序，如果在第二列中又出现了重复的行时，这些行又将被按照第三列进行排序……如此类推。这次查询的结果如表5所示。
将一个很长的表中的所有列名写出来是一件相当麻烦的事，所以SQL允许在选择表中所有的列时使用*号：
SELECT * FROM EMPLOYEES;
这次查询返回整个EMPLOYEES表，如表1所示。
下面我们对开始时给出的SELECT语句的语法进行一下更新（竖直线表示一个可选项，允许在其中选择一项。）：
SELECT [DISTINCT]
(column [{, columns}])| *
FROM table [ {, table}]
[ORDER BY column [ASC] | DESC
[ {, column [ASC] | DESC }]];
定义选择标准
在我们目前所介绍的SELECT语句中，我们对结果表中的列作出了选择但返回的是表中所有的行。让我们看一下如何对SELECT语句进行限制使得它只返回希望得到的行：
SELECT columns FROM tables [WHERE predicates];
WHERE子句对条件进行了设置，只有满足条件的行才被包括到结果表中。这些条件由断言（predicate）进行指定（断言指出了关于某件事情的一种可能的事实）。如果该断言对于某个给定的行成立，该行将被包括到结果表中，否则该行被忽略。在SQL语句中断言通常通过比较来表示。例如，假如你需要查询所有姓为Jones的职员，则可以使用以下SELECT语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones';
LAST_NAME = 'Jones'部分就是断言。在执行该语句时，SQL将每一行的LAST_NAME列与“Jones”进行比较。如果某一职员的姓为“Jones”，即断言成立，该职员的信息将被包括到结果表中（见表6）。
使用最多的六种比较
我们上例中的断言包括一种基于“等值”的比较（LAST_NAME = 'Jones'），但是SQL断言还可以包含其他几种类型的比较。其中最常用的为：
等于 =
不等于 <>
小于 <
大于 >
小于或等于 <=
大于或等于 >=
下面给出了不是基于等值比较的一个例子：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY > 50000;
这一查询将返回年薪高于$50,000.00的职员（参见表7）。
逻辑连接符
有时我们需要定义一条不止一种断言的SELECT语句。举例来说，如果你仅仅想查看Davy Jones的信息的话，表6中的结果将是不正确的。为了进一步定义一个WHERE子句，用户可以使用逻辑连接符AND，OR和NOT。为了只得到职员Davy Jones的记录，用户可以输入如下语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones' AND FIRST_NAME = 'Davy';
在本例中，我们通过逻辑连接符AND将两个断言连接起来。只有两个断言都满足时整个表达式才会满足。如果用户需要定义一个SELECT语句来使得当其中任何一项成立就满足条件时，可以使用OR连接符：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones' OR LAST_NAME = 'Smith';
有时定义一个断言的最好方法是通过相反的描述来说明。如果你想要查看除了Boston办事处的职员以外的其他所有职员的信息时，你可以进行如下的查询：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE NOT(BRANCH_OFFICE = 'Boston');
关键字NOT后面跟着用圆括号括起来的比较表达式。其结果是对结果取否定。如果某一职员所在部门的办事处在Boston，括号内的表达式返回true，但是NOT操作符将该值取反，所以该行将不被选中。
断言可以与其他的断言嵌套使用。为了保证它们以正确的顺序进行求值，可以用括号将它们括起来：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE (LAST_NAME = 'Jones'
AND FIRST_NAME = 'Indiana')
OR (LAST_NAME = 'Smith'
AND FIRST_NAME = 'Bessie');
SQL沿用数学上标准的表达式求值的约定—圆括号内的表达式将最先进行求值，其他表达式将从左到右进行求值。
以上对逻辑连接符进行了说明，在对下面的内容进行说明之前，我们再一次对SELECT语句的语法进行更新：
SELECT [DISTINCT]
(column [{, column } ] )| *
FROM table [ { , table} ]
[ORDER BY column [ASC] | [DESC
[{ , column [ASC] | [DESC } ] ]
WHERE predicate [ { logical-connector predicate } ];
NULL和三值逻辑
在SQL中NULL是一个复杂的话题，关于NULL的详细描述更适合于在SQL的高级教程而不是现在的入门教程中进行介绍。但由于NULL需要进行特殊处理，并且你也很可能会遇到它，所以我们还是简略地进行一下说明。
首先，在断言中进行NULL判断时需要特殊的语法。例如，如果用户需要显示所有年薪未知的职员的全部信息，用户可以使用如下SELECT语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY IS NULL;
相反，如果用户需要所有已知年薪数据的职员的信息，你可以使用以下语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY IS NOT NULL;
请注意我们在列名之后使用了关键字IS NULL或IS NOT NULL，而不是标准的比较形式：COLUMN = NULL、COLUMN <> NULL或是逻辑操作符NOT（NULL）。
这种形式相当简单。但当你不明确地测试NULL（而它们确实存在）时，事情会变得很混乱。
例如，回过头来看我们图1中的EM-PLOYEES表，可以看到Indiana Jones的工薪等级或年薪值都是未知的。这两个列都包含NULL。可以想象运行如下的查询：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE GRADE <= SALARY;
此时，Indiana Jones应该出现在结果表中。因为NULL都是相等的，所以可以想象它们是能够通过GRADE小于等于SALARY的检查的。这其实是一个毫无疑义的查询，但是并没有关系。SQL允许进行这样的比较，只要两个列都是数字类型的。然而，Indiana Jones并没有出现在查询的结果中，为什么？
正如我们早先提到过的，NULL表示未知的值（而不是象某些人所想象的那样表示一个为NULL的值）。对于SQL来说意味着这个值是未知的，而只要这个值为未知，就不能将其与其他值比较（即使其他值也是NULL）。所以SQL允许除了在true 和false之外还有第三种类型的真值，称之为“非确定”（unknown）值。
如果比较的两边都是NULL，整个断言就被认为是非确定的。将一个非确定断言取反或使用AND或OR与其他断言进行合并之后，其结果仍是非确定的。由于结果表中只包括断言值为“真”的行，所以NULL不可能满足该检查。从而需要使用特殊的操作符IS NULL和IS NOT NULL。
UPDATE语句
UPDATE语句允许用户在已知的表中对现有的行进行修改。
例如，我们刚刚发现Indiana Jones的等级为16，工资为$40,000.00，我们可以通过下面的SQL语句对数据库进行更新（并清除那些烦人的NULL）。
UPDATE EMPLOYEES
SET GRADE = 16, SALARY = 40000
WHERE FIRST_NAME = 'Indiana'
AND LAST_NAME = 'Jones';
上面的例子说明了一个单行更新，但是UPDATE语句可以对多行进行操作。满足WHERE条件的所有行都将被更新。如果，你想让Boston办事处中的所有职员搬到New York，你可以使用如下语句：
UPDATE EMPLOYEES
SET BRANCH_OFFICE = 'New York'
WHERE BRANCH_OFFICE = 'Boston';
如果忽略WHERE子句,表中所有行中的部门值都将被更新为'New York'。
UPDATE语句的语法流图如下面所示：
UPDATE table
SET column = value [{, column = value}]
[ WHERE predicate [ { logical-connector predicate}]];
DELETE语句
DELETE语句用来删除已知表中的行。如同UPDATE语句中一样，所有满足WHERE子句中条件的行都将被删除。由于SQL中没有UNDO语句或是“你确认删除吗？”之类的警告，在执行这条语句时千万要小心。如果决定取消Los Angeles办事处并解雇办事处的所有职员，这一卑鄙的工作可以由以下这条语句来实现：
DELETE FROM EMPLOYEES
WHERE BRANCH_OFFICE = 'Los Angeles';
如同UPDATE语句中一样，省略WHERE子句将使得操作施加到表中所有的行。
DELETE语句的语法流图如下面所示：
DELETE FROM table
[WHERE predicate [ { logical-connector predicate} ] ];
现在我们完成了数据操作语言（DML）的主要语句的介绍。我们并没有对SQL能完成的所有功能进行说明。SQL还提供了许多的功能，如求平均值、求和以及其他对表中数据的计算，此外SQL还能完成从多个表中进行查询（多表查询，或称之为连接）的工作。这种语言还允许你使用GRANT和REVOKE命令控制使用者的数据访问权限。
❹ SQL是过程化的查询语言,这句话对不对
SQL是过程化的查询语言，这句话是对的。
SQL作为一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
(4)过程化sql控制语句扩展阅读：
SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作。
这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
❺ SQL中CASE控制语句用法
DECLARE @var int;
CASE @var
WHEN 1 THEN 'var is 1'
WHEN 2 THEN 'var is 2'
ELSE 'var is not 1 or 2' END
❻ PL/SQL中的过程化语句是什么比如呢
PL/SQL PL/SQL是一种高级数据库程序设计语言,PL/SQL语言在将SQL语言的灵活性及功能与第三代语言的可配置能力相结合方面是独一无二的。该语言集成了面向过程语言的过程结构和强大的数据库操作,为设计复杂的数...
❼ sql语言中提供了哪些数据控制的语句
SQL中的控制语句：
1、IF语句
2、While语句
3、GOTO语句（SQL2000版本或之前版本，在SQL2005以后不建议使用）
4、TRY语句（SQL2005版本或以后版本）等等
❽ SQL语句执行流程与顺序原理解析
SQL语句执行流程与顺序原理解析
Oracle语句执行流程
第一步：客户端把语句发给服务器端执行
当我们在客户端执行SQL语句时，客户端会把这条SQL语句发送给服务器端，让服务器端的进程来处理这语句。也就是说，Oracle 客户端是不会做任何的操作，他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL语句发送给服务器端。服务器进程从用户进程把信息接收到后， 在PGA 中就要此进程分配所需内存，存储相关的信息，如：在会话内存存储相关的登录信息等。
虽然在客户端也有一个数据库进程，但是，这个进程的作用跟服务器上的进程作用是不相同的，服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过，有个问题需要说明，就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说，在客户端连接上服务器后，在客户端与服务器端都会形成一个进程，客户端上的我们叫做客户端进程，而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步：语句解析
当客户端把SQL语句传送到服务器后，服务器进程会对该语句进行解析。这个解析的工作是在服务器端所进行的，解析动作又可分为很多小动作。
1）查询高速缓存（library cache）
服务器进程在接到客户端传送过来的SQL语句时，不会直接去数据库查询。服务器进程把这个SQL语句的字符转化为ASCII等效数字码，接着这个ASCII码被传递给一个HASH函数，并返回一个hash值，然后服务器进程将到shared pool中的library cache（高速缓存）中去查找是否存在相同的hash值。如果存在，服务器进程将使用这条语句已高速缓存在SHARED POOL的library cache中的已分析过的版本来执行，省去后续的解析工作，这便是软解析。若调整缓存中不存在，则需要进行后面的步骤，这便是硬解析。硬解析通常是昂贵的操作，大约占整个SQL执行的70%左右的时间，硬解析会生成执行树，执行计划，等等。
所以，采用高速数据缓存的话，可以提高SQL 语句的查询效率。其原因有两方面：一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取数据效率要高，另一方面也是因为避免语句解析而节省了时间。
不过这里要注意一点，这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了提高查询效率，会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在，可以提高客户端应用软件的查询效率。但是，若其他人在服务器进行了相关的修改，由于应用软件数据缓存的存在，导致修改的数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出，应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存不是一码事。
2）语句合法性检查（data dict cache）
当在高速缓存中找不到对应的SQL语句时，则服务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对SQL语句的语法进行检查，看看其是否合乎语法规则。如果服务器进程认为这条SQL语句不符合语法规则的时候，就会把这个错误信息反馈给客户端。在这个语法检查的过程中，不会对SQL语句中所包含的表名、列名等等进行检查，只是检查语法。
3）语言含义检查（data dict cache）
若SQL 语句符合语法上的定义的话，则服务器进程接下去会对语句中涉及的表、索引、视图等对象进行解析，并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，看看这些字段、表、视图等是否在数据库中。如果表名与列名不准确的话，则数据库会就会反馈错误信息给客户端。
所以，有时候我们写select语句的时候，若语法与表名或者列名同时写错的话，则系统是先提示说语法错误，等到语法完全正确后再提示说列名或表名错误。
4）获得对象解析锁（control structer）
当语法、语义都正确后，系统就会对我们需要查询的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性，防止我们在查询的过程中，其他用户对这个对象的结构发生改变。
5）数据访问权限的核对（data dict cache）
当语法、语义通过检查之后，客户端还不一定能够取得数据，服务器进程还会检查连接用户是否有这个数据访问的权限。若用户不具有数据访问权限的话，则客户端就不能够取得这些数据。要注意的是数据库服务器进程先检查语法与语义，然后才会检查访问权限。
6）确定最佳执行计划
当语法与语义都没有问题权限也匹配，服务器进程还是不会直接对数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则，对这条语句进行优化。在执行计划开发之前会有一步查询转换，如：视图合并、子查询解嵌套、谓语前推及物化视图重写查询等。为了确定采用哪个执行计划，Oracle还需要收集统计信息确定表的访问联结方法等，最终确定可能的最低成本的执行计划。
不过要注意，这个优化是有限的。一般在应用软件开发的过程中，需要对数据库的sql语句进行优化，这个优化的作用要大大地大于服务器进程的自我优化。
当服务器进程的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后， 就会将这条SQL语句与执行计划保存到数据高速缓存（library cache）。如此，等以后还有这个查询时，就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤，而直接执行SQL语句，提高SQL语句处理效率。
第三步：绑定变量赋值
如果SQL语句中使用了绑定变量，扫描绑定变量的声明，给绑定变量赋值，将变量值带入执行计划。若在解析的第一个步骤，SQL在高速缓冲中存在，则直接跳到该步骤。
第四步：语句执行
语句解析只是对SQL语句的语法进行解析，以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意思。等到语句解析完成之后，数据库服务器进程才会真正的执行这条SQL语句。
对于SELECT语句：
1）首先服务器进程要判断所需数据是否在db buffer存在，如果存在且可用，则直接获取该数据而不是从数据库文件中去查询数据，同时根据LRU 算法增加其访问计数；
2）若数据不在缓冲区中，则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据，并把这些数据放入到数据缓冲区中（buffer cache）。
其中，若数据存在于db buffer，其可用性检查方式为：查看db buffer块的头部是否有事务，如果有事务，则从回滚段中读取数据；如果没有事务，则比较select的scn和db buffer块头部的scn，如果前者小于后者，仍然要从回滚段中读取数据；如果前者大于后者，说明这是一非脏缓存，可以直接读取这个db buffer块的中内容。
对于DML语句（insert、delete、update）：
1）检查所需的数据库是否已经被读取到缓冲区缓存中。如果已经存在缓冲区缓存，则直接执行步骤3；
2）若所需的数据库并不在缓冲区缓存中，则服务器将数据块从数据文件读取到缓冲区缓存中；
3）对想要修改的表取得的数据行锁定（Row Exclusive Lock），之后对所需要修改的数据行取得独占锁；
4）将数据的Redo记录复制到redo log buffer；
5）产生数据修改的undo数据；
6）修改db buffer；
7）dbwr将修改写入数据文件；
其中，第2步，服务器将数据从数据文件读取到db buffer经经历以下步骤：
1）首先服务器进程将在表头部请求TM锁（保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构），如果成功加TM锁，再请求一些行级锁（TX锁），如果TM、TX锁都成功加锁，那么才开始从数据文件读数据。
2）在读数据之前，要先为读取的文件准备好buffer空间。服务器进程需要扫描LRU list寻找free db buffer，扫描的过程中，服务器进程会把发现的所有已经被修改过的db buffer注册到dirty list中。如果free db buffer及非脏数据块缓冲区不足时，会触发dbwr将dirty buffer中指向的缓冲块写入数据文件，并且清洗掉这些缓冲区来腾出空间缓冲新读入的数据。
3）找到了足够的空闲buffer，服务器进程将从数据文件中读入这些行所在的每一个数据块（db block）（DB BLOCK是ORACLE的最小操作单元，即使你想要的数据只是DB BLOCK中很多行中的一行或几行，ORACLE也会把这个DB BLOCK中的所有行都读入Oracle DB BUFFER中）放入db buffer的空闲的区域或者覆盖已被挤出LRU list的非脏数据块缓冲区，并且排列在LRU列表的头部，也就是在数据块放入db buffer之前也是要先申请db buffer中的锁存器，成功加锁后，才能读数据到db buffer。
若数据块已经存在于db buffer cache（有时也称db buffer或db cache），即使在db buffer中找到一个没有事务，而且SCN比自己小的非脏缓存数据块，服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁，加锁成功才能进行后续动作，如果不成功，则要等待前面的进程解锁后才能进行动作（这个时候阻塞是tx锁阻塞）。
在记redo日志时，其具体步骤如下：
1）数据被读入到db buffer后，服务器进程将该语句所影响的并被读入db buffer中的这些行数据的rowid及要更新的原值和新值及scn等信息从PGA逐条的写入redo log buffer中。在写入redo log buffer之前也要事先请求redo log buffer的锁存器，成功加锁后才开始写入。
2）当写入达到redo log buffer大小的三分之一或写入量达到1M或超过三秒后或发生检查点时或者dbwr之前发生，都会触发lgwr进程把redo log buffer的数据写入磁盘上的redo file文件中（这个时候会产生log file sync等待事件）。
3）已经被写入redo file的redo log buffer所持有的锁存器会被释放，并可被后来的写入信息覆盖，redo log buffer是循环使用的。Redo file也是循环使用的，当一个redo file写满后，lgwr进程会自动切换到下一redo file（这个时候可能出现log file switch（check point complete）等待事件）。如果是归档模式，归档进程还要将前一个写满的redo file文件的内容写到归档日志文件中（这个时候可能出现log file switch（archiving needed）。
在为事务建立undo信息时，其具体步骤如下：
1）在完成本事务所有相关的redo log buffer之后，服务器进程开始改写这个db buffer的块头部事务列表并写入scn（一开始scn是写在redo log buffer中的，并未写在db buffer）。
2）然后包含这个块的头部事务列表及scn信息的数据副本放入回滚段中，将这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像”，这个“前映像”用于以后的回滚、恢复和一致性读。（回滚段可以存储在专门的回滚表空间中，这个表空间由一个或多个物理文件组成，并专用于回滚表空间，回滚段也可在其它表空间中的数据文件中开辟）。
在修改信息写入数据文件时，其具体步骤如下：
1）改写db buffer块的数据内容，并在块的头部写入回滚段的地址。
2）将db buffer指针放入dirty list。如果一个行数据多次update而未commit，则在回滚段中将会有多个“前映像”，除了第一个“前映像”含有scn信息外，其他每个"前映像"的头部都有scn信息和"前前映像"回滚段地址。一个update只对应一个scn，然后服务器进程将在dirty list中建立一条指向此db buffer块的指针（方便dbwr进程可以找到dirty list的db buffer数据块并写入数据文件中）。接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块，重复前一数据块的动作，数据块的读入、记日志、建立回滚段、修改数据块、放入dirty list。
3）当dirty queue的长度达到阀值（一般是25%），服务器进程将通知dbwr把脏数据写出，就是释放db buffer上的锁存器，腾出更多的free db buffer。前面一直都是在说明oracle一次读一个数据块，其实oracle可以一次读入多个数据块（db_file_multiblock_read_count来设置一次读入块的个数）
当执行commit时，具体步骤如下：
1）commit触发lgwr进程，但不强制dbwr立即释放所有相应db buffer块的锁。也就是说有可能虽然已经commit了，但在随后的一段时间内dbwr还在写这条sql语句所涉及的数据块。表头部的行锁并不在commit之后立即释放，而是要等dbwr进程完成之后才释放，这就可能会出现一个用户请求另一用户已经commit的资源不成功的现象。
2）从Commit和dbwr进程结束之间的时间很短，如果恰巧在commit之后，dbwr未结束之前断电，因为commit之后的数据已经属于数据文件的内容，但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由于commit已经触发lgwr，这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后，由smon进程根据重做日志文件来前滚，完成之前commit未完成的工作（即把更改写入数据文件）。
3）如果未commit就断电了，因为数据已经在db buffer更改了，没有commit，说明这部分数据不属于数据文件。由于dbwr之前触发lgwr也就是只要数据更改，（肯定要先有log）所有dbwr在数据文件上的修改都会被先一步记入重做日志文件，实例重启后，SMON进程再根据重做日志文件来回滚。
其实smon的前滚回滚是根据检查点来完成的，当一个全部检查点发生的时候，首先让LGWR进程将redologbuffer中的所有缓冲（包含未提交的重做信息）写入重做日志文件，然后让dbwr进程将dbbuffer已提交的缓冲写入数据文件（不强制写未提交的）。然后更新控制文件和数据文件头部的SCN，表明当前数据库是一致的，在相邻的两个检查点之间有很多事务，有提交和未提交的。
当执行rollback时，具体步骤如下：
服务器进程会根据数据文件块和db buffer中块的头部的事务列表和SCN以及回滚段地址找到回滚段中相应的修改前的副本，并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个”前映像“，服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址，一直找到同一事务下的最早的一个“前映像”为止。一旦发出了commit，用户就不能rollback，这使得commit后dbwr进程还没有全部完成的后续动作得到了保障。
第五步：提取数据
当语句执行完成之后，查询到的数据还是在服务器进程中，还没有被传送到客户端的用户进程。所以，在服务器端的进程中，有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给用户端进程，从而完成整个查询动作。
从这整个查询处理过程中，我们在数据库开发或者应用软件开发过程中，需要注意以下几点：
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在，在客户端是不存在的。只有如此，才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据相关的规则，防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存，由于跟数据库缓存不是一码事情，所以，应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率，但是，却打破了数据一致性的要求，有时候会发生脏读、错读等情况的发生。所以，有时候，在应用软件上有专门一个功能，用来在必要的时候清除数据缓存。不过，这个数据缓存的清除，也只是清除本机上的数据缓存，或者说，只是清除这个应用程序的数据缓存，而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分SQL语句都是按照这个处理过程处理的。我们DBA或者基于Oracle数据库的开发人员了解这些语句的处理过程，对于我们进行涉及到SQL语句的开发与调试，是非常有帮助的。有时候，掌握这些处理原则，可以减少我们排错的时间。特别要注意，数据库是把数据查询权限的审查放在语法语义的后面进行检查的。所以，有时会若光用数据库的权限控制原则，可能还不能满足应用软件权限控制的需要。此时，就需要应用软件的前台设置，实现权限管理的要求。而且，有时应用数据库的权限管理，也有点显得繁琐，会增加服务器处理的工作量。因此，对于记录、字段等的查询权限控制，大部分程序涉及人员喜欢在应用程序中实现，而不是在数据库上实现。
Oracle SQL语句执行顺序
(8)SELECT (9) DISTINCT (11) <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
1）FROM：对FROM子句中的表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。
2）ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3）OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4）WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5）GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。
6）CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7）HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8）SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9）DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10）ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)，生成表TV11，并返回给调用者。
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
❾ SQL语句是什么
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)” SQL(Structured Query Language)是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。 SQL同时也是数据库脚本文件的扩展名。 SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操作对象，所有SQL语句接受集合作为输入，返回集合作为输出，这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语句可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能，在多数情况下，在其他语言中需要一大段程序实现的功能只需要一个SQL语句就可以达到目的，这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。 结构化查询语言(Structured Query Language)最早是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言，它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle、Sybase、Informix、SQL Server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual Foxporo、PowerBuilder这些PC上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。 美国国家标准局(ANSI)与国际标准化组织（ISO）已经制定了SQL标准。ANSI是一个美国工业和商业集团组织，负责开发美国的商务和通讯标准。ANSI同时也是ISO和International Electrotechnical Commission(IEC)的成员之一。ANSI 发布与国际标准组织相应的美国标准。1992年，ISO和IEC发布了SQL国际标准，称为SQL-92。ANSI随之发布的相应标准是ANSI SQL-92。ANSI SQL-92有时被称为ANSI SQL。尽管不同的关系数据库使用的SQL版本有一些差异，但大多数都遵循 ANSI SQL 标准。SQL Server使用ANSI SQL-92的扩展集，称为T-SQL，其遵循ANSI制定的 SQL-92标准。 SQL语言包含4个部分： ※ 数据定义语言(DDL)，例如：CREATE、DROP、ALTER等语句。 ※ 数据操作语言(DML)，例如：INSERT、UPDATE、DELETE语句。 ※ 数据查询语言(DQL)，例如：SELECT语句。 ※ 数据控制语言(DCL)，例如：GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK等语句。 SQL语言包括三种主要程序设计语言类别的陈述式：数据定义语言(DDL)，数据操作语言(DML)及数据控制语言(DCL)。[编辑本段]SQL发展历史 1970： E.J. Codd 发表了关系数据库理论(relational database theory)； 1974-79： IBM 以Codd的理论为基础开发了“Sequel”,并重命名为"SQL"； 1979： Oracle 发布了商业版SQL 1981-84： 出现了其他商业版本，分别来自 IBM(DB2),Data General(DG/SQL),Relational Technology(INGRES)； SQL/86：ANSI 跟 ISO的第一个标准； SQL/89：增加了引用完整性(referential integrity)； SQL/92(aka SQL2)：被数据库管理系统（DBMS）生产商广发接受； 1997+：成为动态网站(Dynamic web content)的后台支持； SQL/99：Core level跟其他8种相应的level，包括递归查询，程序跟流程控制，基本的对象（object）支持包括oids； SQL/2003：包含了XML相关内容,自动生成列值(column values)； 2005-09-30：“Data is the next generation inside...SQL is the new HTML”! Tim O'eilly提出了Web 2.0理念，称数据将是核心，SQL将成为“新的 HTML"； SQL/2006：定义了SQL与XML(包含XQuery)的关联应用； 2006：Sun公司将以SQL基础的数据库管理系统嵌入Java V6
❿ SQL是什么什么化语言
SQL语言简介:
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
SQL语句:
主要是由sql 关键字加sql对象的名称组合而成。
常见的sql操作语句有:
insert(增) update(改) delete(删除) select(查) where (条件限定关键字)
/*例：下文将创建一个基本的sql操作语句*/
----创建数据表
createtableA(keyIdint,namevarchar(20))
go
----使用insert新增数据
insertintoA(keyId,name)values(1,'a')
insertintoA(keyId,name)values(2,'b')
insertintoA(keyId,name)values(3,'c')
go
----使用update更新指定行数据
updateAsetname='test'wherekeyId=2
----使用delete删除指定行数据
deletefromAwherekeyId=1
----使用select查询数据
selectkeyId,namefromA
go
truncatetableA---清除当前测试表数据
droptableA---删除测试表结构
SQL其它连接关键字使用:
join 连接关键字：
可以通过join 关键字将两张及多张表进行连接，然后通过相应的查询条件返回连接后的集合
createtableA(keyIdintprimarykey,infovarchar(60),writeDatedatetime)
insertintoAvalues
(1,'a','2017-1-1'),
(2,'b','2017-1-2'),
(3,'c','2017-1-3')
go
createtableB(keyId2int,info2varchar(60),writeDate2datetime)
insertintoBvalues
(11,'a','2017-1-1'),
(2,'b','2017-1-2'),
(2,'b2','2017-12-2'),
(13,'c','2017-1-3'),
(1,'a2','2017-1-1')
go
/*单字段左连接进行笛卡尔运算*/
select*fromAleftjoinBona.keyId=b.keyId2
go
/*多字段左连接进行笛卡尔运算*/
select*fromAleftjoinBona.keyId=b.keyId2andA.info=b.info2
go
truncatetableA
droptableA
truncatetableB
droptableB
SQL控制关键字:
sql 脚本中常用的关键字还有 while for if else do while 等控制语句。
SQL语句:
综上所述SQL语句是由sql关键字和SQL对象名组合成sql代码。