sql语句怎么运行

‘壹’ 如何执行sql语句

mysql的话，在数据库下，新建查询，写入sql语句，点击运行即可，如果只想运行其中的一部分，可以选中要运行的sql，右键选择”运行以选择的“

‘贰’ 怎么执行SQL语句

击连接我们的本地数据库，如下图所示

‘叁’ SQL 语句在数据库中是怎样执行的

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行

我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。

第二步：服务器解析请求的SQL语句

SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：

• 服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。

• 如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。

如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。

注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。

语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。

接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。

接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。

解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin ，还是loop join，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。

当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。

第三步：语句执行

服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。

此时分两种情况：

• 如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。

• 如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。

说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：

1 DBCC DROPCLEANBUFFERS

2 从缓冲池中删除所有清除缓冲区。

3 DBCC FREEPROCCACHE

4 从过程缓存中删除所有元素。

5 DBCC FREESYSTEMCACHE

6 从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。

SQL Server 2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。

这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。

执行顺序：

• FROM子句返回初始结果集。

• WHERE子句排除不满足搜索条件的行。

• 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。

• 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。

• 此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。

• 计算所有的表达式；

• 使用order by对结果集进行排序。

• 查找你要搜索的字段。

‘肆’ SQL语句到底是怎么执行的

下面先给出上面的SQL语句的执行顺序，然后进行讲解：
（8）select
（9）distinct
（11）top 1
（6） Table1.id,COUNT(Table1.name) as nameCount
（1）from Table1
（3）inner join Table2
（2）on Table1.id=Table2.id
（4）where Table1.id<4
（5）group by Table1.id
（7）having Table1.id<3
（10）order by Table1.id desc
红色序号给出了执行的顺序：
（1）from：对Table1和Table2执行笛卡尔积，也就是两个表的行的各种组合，共5*5=25行，生成虚拟表VT1
（2）on：选择VT1中的那些Table1.id=Table2.id的所有行，生成虚拟表VT2。
（3）inner join：这里是内部连接，直接就是VT2，如果是outer join，如left join、right join、full join，那么还需要按照外部连接的规则，把VT1中没有匹配的行添加到VT2，生成VT3.
（4）where：选出VT3中Table1.id<4的表格，给虚拟表VT4.
（5）group by：按照Table1.id进行分组。
（6）COUNT：执行聚合函数，选出对应Table1.id的行数，生成的结果给虚拟表VT5
（7）having：选择VT5中Table1.id<3的所有结果，给虚拟表VT6
（8）select：选择VT6中相应的列，给虚拟表VT7
（9）distinct：将VT7中重复的行去除，生成VT8
（10）order by：将VT8的结果按照Table1.id进行排序，这里没有生成一个新的表VT9，而是生成游标VC9。
（11）top：从游标VC9的开始处选择指定的行数，这里是1行，生成虚拟表VT10.
经过上面的过程，最终的SQL语句将VT10返回给用户使用。
所以以后再写SQL语句的时候，可以按照上面的顺序写SQL语句了，读SQL语句也可以按照上面的顺序去读，做到心里明白。

‘伍’ 进入PLSQL的命令窗口，输入SQL语句后，应该如何执行

1、首先在电脑中，找到并登录PLSQL，如下图所示。

‘陆’ 如何直接执行SQL语句

SQL不能直接执行，只能发送给数据库系统（软件）进行执行。

在安装完数据库后，多数数据库系统会提供管理应用工具，比如SQL Server会提供“企业管理器”或“SQL Server Management Studio”，起动它，联接SQL Server后，可以在相关的界面中输入SQL语句进行执行。

相关知识：
SQL语句是一种文本语言，用于对数据库进行操作。它的作用是操作者向数据库接口发送以特定规范语法组织的字符串的方式对数据库进行管理。所以，它的使用必须要有三个前提：
1、支持使用SQL管理的数据库。
2、使用匹配的接口与数据库联接好的操作应用软件。
3、在操作应用软件中输入的符合要求的SQL语句。

‘柒’ Access2010中如何运行SQL执行SQL语句

1、打开ACCESS数据库，找到右边的空数据，单击弹出对话框，让你选择数据库保存的路径和名称，大家根据自己的实际情况保存吧，我这里使用默认的。

‘捌’ 在SQL Server2005中如何运行SQL语句

1、首先打开SQL Server 软件，然后，单击图中的“数据库”前面的“+”号，展开数据库。

‘玖’ 如何执行sql语句

在你抄安装完sql
2000
之后
开始->所有程序->Microsoft
Sql
Server->查询分析器
输入相应的数据库袭名称（如果忘了百
可以进入
开始->所有程序->Microsoft
Sql
Server->服务器管理度查看）问
用户名
密码就可以进入
在这里可以进行sql语言的答编译
和
执行

‘拾’ 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。