Архитектура обработки SQL запросов в Microsoft SQL Server | Info-Comp.ru
Приветствую Вас на сайте Info-Comp.ru! Сегодня мы с Вами разберем внутреннюю архитектуру обработки SQL запросов в Microsoft SQL Server.
Дело в том, что между тем моментом, когда мы нажали кнопку «Выполнить», т.е. послали SQL запрос, и моментом, когда мы увидели запрашиваемые данные, внутри SQL Server выполняется огромная, многоэтапная работа, о которой полезно знать всем разработчикам и администраторам Microsoft SQL Server.
Заметка! Что нужно знать и уметь разработчику T-SQL.
Иными словами, сегодня мы поговорим о том, что именно происходит, так сказать, за «кулисами» в том момент, когда мы посылаем запрос на SQL Server.
Содержание
- Введение в архитектуру обработки запросов в SQL Server
- Relational Engine
- Query Parsing
- Parsing
- Algebrizer
- Query Optimization
- Simplification
- Trivial Plan Optimization
- Full Optimization: Search 0
- Full Optimization: Search 1
- Full Optimization: Search 2
- Query Execution
- Выводы (общая схема)
Введение в архитектуру обработки запросов в SQL Server
Многие начинающие разработчики думают, что, когда мы запускаем SQL запрос на выполнение, Microsoft SQL Server просто парсит текст запроса и сразу возвращает нам данные.
Однако это не так.
SQL Server перед тем, как вернуть нам результат, т.е. данные, выполняет достаточно много сложных различных операций, иными словами, данные нам возвращаются только после работы сложного внутреннего механизма, о котором мы сейчас и поговорим, т.е. о том, что на самом деле происходит с момента, когда мы нажали кнопку «Выполнить» и послали SQL запрос, до того, когда мы увидели запрашиваемые данные.
Итак, внутри SQL Server работает сложный механизм, работу которого обеспечивают несколько специально созданных так называемых «движков», каждый из которых отвечает за определенный участок работы.
За обработку SQL запросов в Microsoft SQL Server отвечает движок, который называется – Relational Engine.
Заметка! Обзор инструментов для работы с Microsoft SQL Server.
Relational Engine
Relational Engine – это компонент Microsoft SQL Server, который отвечает за обработку SQL запросов.
На входе данный движок принимает текст SQL запроса, а на выходе отдает данные, которые мы запрашивали с помощью этого SQL запроса.
Relational Engine включает несколько этапов обработки SQL запроса. Можно выделить 3 основных, глобальных этапа:
- Query Parsing
- Query Optimization
- Query Execution
Обязательно стоит отметить, что каждый из этих этапов включает несколько дополнительных этапов, иными словами, на каждом этапе запускается несколько процессов, отвечающих за ту или иную обработку SQL запроса.
Давайте чуть более подробно поговорим о каждом этапе обработки SQL запроса компонентом Relational Engine, таким образом, Вы будете понимать, какие процессы запускаются, когда мы выполняем SQL запрос в Microsoft SQL Server.
Query Parsing
Parsing
На данном этапе выполняются следующие действия:
- Чтение и разбор текста запроса
- Генерирование хэша по тексту запроса
- Проверка кэша планов, т.
е. поиск подходящего плана в кэше. Иными словами, если для данного текста запроса ранее уже был сформирован план выполнения, то необязательно выполнять все последующие действия, так как можно взять план из кэша - Синтаксический анализ
- Построение дерева логических операторов
е. поиск подходящего плана в кэше. Иными словами, если для данного текста запроса ранее уже был сформирован план выполнения, то необязательно выполнять все последующие действия, так как можно взять план из кэшаЗаметка! Назначение хранимых процедур в языке T-SQL.
Algebrizer
На данном этапе происходит так называемый Binding – это проверка на существования объектов базы данных, столбцов в таблицах, которые указаны в запросе, а также сопоставление каждого объекта дерева с реальным объектом системного каталога.
Результатом этапа Query Parsing является Query Tree (дерево запроса, т.е. дерево логических шагов, необходимых для преобразования исходных данных в формат, требуемый результирующему набору).
Query Optimization
Query Optimization – это как раз тот самый, всем известный «Оптимизатор запросов», основной функцией которого является построение плана выполнения запроса.
План выполнения запроса – это набор конкретных действий, выполнение которых приведет SQL запрос к итоговому результату.
Иными словами, план выполнения запроса – это то, как именно будет выполняться пользовательский запрос, т.е. как именно будет осуществляться доступ к исходным данных, в каком порядке, какие конкретные методы будут использоваться для извлечения данных из каждой таблицы, какие конкретные методы будут использованы для вычислений, фильтрации, статистической обработки и сортировки данных.
А все дело в том, что SQL Server может выполнить запрос и получить одни и те же данные разными способами, т.е. набор физических операций в различных условиях будет отличаться.
Таким образом, работа оптимизатора заключается как раз в создании оптимального плана выполнения запроса, при котором результат возвращается быстрее всего и задействовано меньше всего ресурсов.
Заметка! Более подробно о плане выполнения запроса в Microsoft SQL Server мы поговорили в отдельном материале.
План выполнения запроса в Microsoft SQL Server.Данный этап, т.е. процесс оптимизации запроса, включает несколько фаз, в частности:
- Simplification
- Trivial Plan Optimization
- Full Optimization
- Search 0
- Search 1
- Search 2
Simplification
На данном этапе происходит упрощение дерева запроса, например:
- удаление ненужных соединений
- разворачивание подзапросов в соединения (если это возможно)
- условия фильтрации могут быть перемещены в начало дерева запроса, чтобы отфильтровать данные как можно раньше
Trivial Plan Optimization
Это этап поиска тривиального плана, т.е. если запрос может быть решен единственным способом, то значит, запрос удовлетворяет условию тривиального плана и никакие правила оптимизации применять не стоит.
Full Optimization: Search 0
На этом этапе оптимизатор ищет хороший план за минимальное время. Но данный этап может быть пропущен, и оптимизатор сразу может перейти к следующему этапу, если запрос не удовлетворяет определенным условиям.
Full Optimization: Search 1
На данном этапе используются дополнительные правила преобразования и некоторые возможные перестановки вариантов соединения данных. Если после генерации плана на этой стадии, план все еще недостаточно хорош, то данная стадия повторяется с целью поиска параллельного плана. После чего два плана сравниваются, и для оценки выбирается лучший из них. Если этот лучший план все еще не проходит внутренние пороги оптимизатора, то управление переходит к следующей фазе.
Full Optimization: Search 2
Это самый последний этап оптимизации, на котором в любом случае будет найден тот или иной план выполнения запроса.
На этапе Query Optimization перед тем, как передать найденный, т.е. итоговый план запроса на выполнение, этот план помещается в кэш планов, для случаев, если этот же запрос в ближайшее время будет использован повторно.
Заметка! Статистика в Microsoft SQL Server – что это такое и для чего она нужна.
Query Execution
Результатом предыдущего этапа является план выполнения запроса, т.е. на входе в данный этап мы имеем готовый план выполнения, который необходимо реализовать.
Query Execution предназначен как раз для этого, т.е. на данном этапе реализуется план выполнения запроса.
Выглядит это примерно следующим образом, в ходе выполнения плана и обработки конкретных шагов Query Execution запрашивает у подсистемы хранилища (Storage Engine) данные из базовых таблиц, которые требуются для формирования результирующего набора данных.
Затем он преобразует эти данные в формат результирующего набора данных и возвращает этот набор клиенту.
Все действия, связанные с блокировками, с записями в файл данных и журнал транзакций, выполняются на стороне подсистемы хранилища, т.е. в Storage Engine.
Выводы (общая схема)
Таким образом, мы понимаем, что начиная с момента, когда SQL запрос поступил на сервер, внутри Microsoft SQL Server запускается сложный механизм, который обрабатывает этот SQL запрос.
Иными словами, между тем моментом, когда мы послали SQL запрос на сервер и моментом, когда мы увидели запрашиваемые данные, будет выполнена огромная работа.
Чтобы подытожить все вышесказанное, давайте посмотрим на схему, на которой изображено верхнеуровневое представление всего процесса обработки SQL запроса в Microsoft SQL Server.
Заметка! Всем тем, кто только начинает свое знакомство с языком SQL, рекомендую прочитать книгу «SQL код» – это самоучитель по языку SQL для начинающих программистов. В ней очень подробно рассмотрены основные конструкции языка.
На сегодня это все, надеюсь, материал был Вам полезен, пока!
Как выполнить SQL запрос напрямую к таблице Excel – инструкция
Порой таблицы Excel постепенно разрастаются настолько, что с ними становится неудобно работать. Поиск дубликатов, группировка, сложная сортировка, объединение нескольких таблиц в одну, т.д. — превращаются в действительно трудоёмкие задачи.
Инструмент XLTools «SQL запросы» расширяет Excel возможностями языка структурированных запросов:
Создание запросов SQL в интерфейсе Excel и напрямую к Excel таблицам
Автогенерация запросов SELECT и JOIN
Доступны JOIN, ORDER BY, DISTINCT, GROUP BY, SUM и другие операторы SQLite
Создание запросов в интуитивном редакторе с подстветкой синтаксиса
Обращение к любым таблицам Excel из дерева данных
Перед началом работы добавьте «Всплывающие часы» в Excel
– пробный период дает 14 дней полного доступа ко всем инструментам.
Как превратить данные Excel в реляционную базу данных и подготовить их к работе с SQL запросами
По умолчанию Excel воспринимает данные как простые диапазоны.
Но SQL применим только к реляционным базам данных. Поэтому, прежде чем создать запрос, преобразуйте диапазоны Excel в таблицу (именованный диапазон с применением стиля таблицы):
Выделите диапазон данных На вкладке «Главная» нажмите Форматировать как таблицу Примените стиль таблицы.
Выберите таблицу Откройте вкладку «Конструктор» Напечатайте имя таблицы.
Напр., «КодТовара».
Повторите эти шаги для каждого диапазона, который планируете использовать в запросах.
Напр., «КодТовара», «ЦенаРозн», «ОбъемПродаж», т.д.
Готово, теперь эти таблицы будут служить реляционной базой данных и готовы к SQL запросам.
Как создать и выполнить запрос SQL SELECT к таблицам Excel
Надстройка «SQL запросы» позволяет выполнять запросы к Excel таблицам на разных листах и в разных книгах. Для этого убедитесь, что эти книги открыты, а нужные данные отформатированы как именованные таблицы.
Нажмите кнопку Выполнить SQL на вкладке XLTools Откроется окно редактора.
В левой части окна находится дерево данных со всеми доступными таблицами Excel.
Нажатием на узлы открываются/сворачиваются поля таблицы (столбцы).
Выберите целые таблицы или конкретные поля.
По мере выбора полей, в правой части редактора автоматически генерируется запрос SELECT.
Внимание: редактор запросов SQL автоматически подсвечивает синтаксис.
Укажите, куда необходимо поместить результат запроса: на новый или существующий лист.
Нажмите «Выполнить» Готово!
Операторы Left Join, Order By, Group By, Distinct и другие SQLite команды в Excel
XLTools использует стандарт SQLite. Пользователи, владеющие языком SQLite, могут создавать самые разнообразные запросы:
LEFT JOIN – объединить две и более таблиц по общему ключевому столбцу
ORDER BY – сортировка данных в выдаче запроса
DISTINCT – удаление дубликатов из результата запроса
GROUP BY – группировка данных в выдаче запроса
SUM, COUNT, MIN, MAX, AVG и другие операторы
Совет: вместо набора названий таблиц вручную, просто перетягивайте названия из дерева данных в область редактора SQL запросов.
Как объединить две и более Excel таблиц с помощью надстройки «SQL запросы»
Вы можете объединить несколько таблиц Excel в одну, если у них есть общее ключевое поле. Предположим, вам нужно объединить несколько таблиц по общему столбцу «КодТовара»:
Нажмите Выполнить SQL на вкладке XLTools Выберите поля, которые нужно включить в объединённую таблицу.
По мере выбора полей, автоматически генерируется запрос SELECT и LEFT JOIN.
Укажите, куда необходимо поместить результат запроса: на новый или существующий лист.
Нажмите «Выполнить» Готово! Объединённая таблица появится в считанные секунды.
Примеры SQL
❮ Предыдущий Далее ❯
Синтаксис SQL
Выбрать все записи из определенной таблицы («Клиенты»)
Объяснение примера
SQL SELECT
ВЫБЕРИТЕ столбец SELECT *
Объяснение примеров
SQL SELECT DISTINCT
ВЫБЕРИТЕ ОТЛИЧНЫЙ SELECT COUNT (DISTINCT имя_столбца) SELECT COUNT(DISTINCT column_name) обходной путь для MS Access
Объяснение примеров
SQL ГДЕ
ГДЕ Предложение Текстовые поля и числовые поля
Объяснение примеров
Операторы SQL И, ИЛИ и НЕ
И ИЛИ НЕТ Комбинация И, ИЛИ и НЕ
Объяснение примеров
SQL ORDER BY
СОРТИРОВАТЬ ПО ЗАКАЗАТЬ ПО DESC ORDER BY Несколько столбцов
Объяснение примеров
SQL INSERT INTO
ВСТАВИТЬ В Вставка данных в определенные столбцы
Объяснение примеров
Значения SQL NULL
ЕСТЬ НУЛЕВОЙ оператор IS NOT NULL Оператор
Объяснение примеров
Обновление SQL
ОБНОВЛЕНИЕ Таблица ОБНОВИТЬ несколько записей UPDATE Предупреждение (если вы опустите предложение WHERE, все записи будут обновлены)
Объяснение примеров
SQL DELETE
УДАЛЯТЬ УДАЛИТЬ все записи
Объяснение примеров
SQL SELECT TOP
ВЫБЕРИТЕ ВЕРХ ПРЕДЕЛ ВЫБЕРИТЕ ВЕРХНИЙ ПРОЦЕНТ SELECT TOP и добавьте пункт WHERE
Объяснение примеров
SQL MIN() и MAX()
МИН() MAX()
Объяснение примеров
SQL COUNT, AVG() и SUM()
СЧИТАТЬ() СРЕДНЕЕ() SUM()
Объяснение примеров
SQL LIKE
LIKE — выбрать все строки таблицы, начинающиеся с «a» LIKE — выбрать все строки таблицы, оканчивающиеся на «a» НРАВИТСЯ — выбрать все строки таблицы, в которых есть «или» в любой позиции НРАВИТСЯ — выбрать все строки таблицы, в которых «r» стоит во второй позиции LIKE — выбрать все строки таблицы, которые начинаются с «a» и заканчиваются на «o» LIKE — выбрать все строки таблицы, которые НЕ начинаются с «a»
Объяснение примеров
Подстановочные знаки SQL
Использование подстановочного знака % Использование подстановочного знака _ Использование подстановочного знака [charlist] Использование подстановочного знака [!charlist]
Объяснение примеров
SQL IN
В НЕ В
Объяснение примеров
SQL МЕЖДУ
МЕЖДУ НЕ МЕЖДУ МЕЖДУ с В МЕЖДУ текстовыми значениями НЕ МЕЖДУ текстовыми значениями
Объяснение примеров
Псевдонимы SQL
Псевдоним для столбцов Два псевдонима Псевдоним для таблиц
Объяснение примеров
Соединения SQL
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ ПРАВОЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ Self JOIN
Объяснение примеров
SQL UNION
СОЮЗ СОЮЗ ВСЕХ СОЮЗ с ГДЕ UNION ALL с WHERE
Объяснение примеров
SQL GROUP BY
ГРУППА ПО СГРУППИРОВАТЬ ПО И ЗАКАЗАТЬ ПО GROUP BY с JOIN
Объяснение примеров
SQL HAVING
HAVING и GROUP BY HAVING и ORDER BY
Объяснение примеров
SQL EXISTS
EXISTS
Объяснение примера
SQL ЛЮБОЙ и ВСЕ
ЛЮБЫЕ ВСЕ
Объяснение примеров
SQL INSERT INTO SELECT
ВСТАВИТЬ В ВЫБОР INSERT INTO SELECT с WHERE
Объяснение примеров
SQL CASE
СЛУЧАЙ 1 СЛУЧАЙ 2
Объяснение примеров
Комментарии SQL
Однострочные комментарии Однострочные комментарии в конце строки Многострочные комментарии
Объяснение примеров
База данных SQL
Учебные пособия по базе данных SQL можно найти здесь:
SQL Create DB БД SQL Drop Резервная копия базы данных SQL Создание таблицы SQL Таблица удаления SQL Таблица изменений SQL Ограничения SQL SQL не нулевой Уникальный SQL Первичный ключ SQL Внешний ключ SQL Проверка SQL SQL по умолчанию Индекс SQL Автоматическое увеличение SQL Даты SQL Представления SQL SQL-инъекция Хостинг SQL
Начните свою карьеру
Получите сертификат, пройдя курс
Получите сертификат
w3schoolsCERTIFIED.
2022❮ Предыдущий Следующий ❯
ВЫБОР ЦВЕТА
SQL Tutorial
SQL — это компьютерный язык баз данных, разработанный для поиска и управления данными в реляционных базах данных, таких как MySQL, MS Access, SQL Server, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres и т. д. SQL означает для языка структурированных запросов . SQL был разработан в 1970-х годах учеными-компьютерщиками IBM.
SQL — это не система управления базами данных, а язык запросов, который используется для хранения и извлечения данных из базы данных, или, проще говоря, SQL — это язык, который взаимодействует с базами данных.
Это руководство по SQL поможет вам изучить SQL простыми и легкими шагами, чтобы вы могли быстро приступить к программированию базы данных. Он охватывает большинство важных концепций, связанных с SQL, для базового и расширенного понимания SQL и понимания того, как работает SQL.
Зачем изучать SQL?
SQL (язык структурированных запросов) НЕОБХОДИМО для студентов и работающих профессионалов, чтобы стать отличным инженером-программистом, особенно когда они работают в области разработки программного обеспечения.
SQL является наиболее распространенным языком, используемым почти во всех прикладных программах, включая банковское дело, финансы, образование, безопасность и т. д., для хранения данных и управления ими.
SQL довольно легко выучить, поэтому, если вы начинаете изучать какой-либо язык программирования, настоятельно рекомендуется также изучить SQL и другие концепции, связанные с базами данных, чтобы стать полноценным программистом. Есть много веских причин, которые делают SQL первым выбором любого программиста:
SQL является стандартным языком для любой системы реляционных баз данных. Все системы управления реляционными базами данных (RDBMS), такие как MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres и SQL Server, используют SQL в качестве стандартного языка баз данных.
Кроме того, индустрия программного обеспечения использует различные диалекты SQL, такие как —
- MS SQL Server с использованием T-SQL,
- Oracle с использованием PL/SQL,
- Версия SQL для MS Access называется JET SQL (собственный формат) и т. д.
д.Применение SQL
SQL является одним из наиболее широко используемых языков запросов в базах данных. SQL предоставляет программистам баз данных следующие функции:
- Выполнение различных запросов к базе данных.
- Определите данные в базе данных и управляйте этими данными.
- Создать данные в системе управления реляционной базой данных.
- Доступ к данным из системы управления реляционными базами данных.
- Создание и удаление баз данных и таблиц.
- Создание и поддержка пользователей базы данных.
- Создать представление, хранимую процедуру, функции в базе данных.
- Установить разрешения для таблиц, процедур и представлений.
Аудитории
Этот учебник SQL подготовлен для начинающих, чтобы помочь им понять основные, а также дополнительные понятия, связанные с языками SQL. Этот учебник даст вам достаточно понимания различных концепций SQL вместе с подходящими примерами.