BIG_DATA_SYSTEMS_ANALYSIS Telegram 183
SQL под капотом: как выполняются запросы

Знаете ли вы, что происходит под капотом СУБД, когда вы выполняете SQL-запрос? База данных запускает целый процесс, шаг за шагом превращая код в набор данных. Каждая команда проходит проверку, оптимизацию, выполнение, обработку и вывод результата. Давайте посмотрим на каждый из этапов:

1. Query Parsing (разбор запроса)
Сначала сервер проверяет, правильно ли написан запрос. Проводит так называемый синтаксический анализ. Ошиблись в запятой или перепутали порядок ключевых слов? Получите ошибку.

После синтаксического анализа начинается семантический разбор: существуют ли таблицы и колонки, есть ли у вас права на запрос? Если все ок, база строит parse tree.

Parse Tree — это иерархическое представление запроса, где каждый узел — отдельная операция (например, фильтр, join, сортировка). Это облегчает работу оптимизатора и позволяет строить разные планы выполнения.

2. Query Optimization (оптимизация запроса)
На этом этапе в работу вступает умный планировщик. Он оценивает различные стратегии выполнения запроса, чтобы определить наиболее эффективную и менее ресурсоёмкую. Оптимизаторы сильно отличаются от СУБД к СУБД, но, к примеру, в Snowflake он, действительно, умный и даже плохо написанный запрос в большинстве случаев "переписывает" оптимально самостоятельно (это, конечно, не значит что стоит писать запросы как попало 👿).

Оптимизатор, в зависимости от СУБД может проверять:
Как соединять таблицы — Nested Loop, Hash Join, Merge Join?
Как фильтровать и сортировать данные?
Использовать индексы или нет?

Оптимизатор анализирует статистику таблиц: сколько строк, какие значения чаще встречаются, какие индексы есть. Он перебирает варианты и выбирает наилучший.

3. Query Execution (выполнение запроса)
После этого база данных начинает пошагово выполнять запрос, согласно выбранному плану.

Запросы могут выполняться через:
🔵 Table Scan — полный перебор строк в таблице (долго).
🔵 Index Seek — точечный поиск через индекс (быстро, но требует индекса).

4. Извлечение или изменение данных
Если наш запрос извлекает данные (SELECT - Data Query Language), база выбирает нужные строки из таблиц и формирует результат. Если же запрос изменяет данные (INSERT, MERGE, UPDATE или DELETE - Data Manipulation Language), информация в таблице обновляется, удаляется или дополняется.

5. Формирование результата
Когда SQL-движок собрал нужные строки, он финально формирует итоговый результат: сортирует, группирует, выполняет агрегатные вычисления. Однако часть агрегаций, особенно в запросах с GROUP BY, может выполняться еще на этапе извлечения данных, если движок решит, что это эффективнее. То есть это зависит от плана выполнения запроса и используемого метода обработки.

6. Результат
Когда всё готово, результат возвращается в клиентское приложение, которое уже отображает его пользователю.

Для SELECT-запросов, если данных много, они передаются частями, чтобы не перегружать память.
Некоторые базы поддерживают Lazy Execution — строки выгружаются только при необходимости.


Как видите, написанный запрос запускает целые механизмы внутри СУБД. Каждый этап играет свою роль: разбор проверяет синтаксис на ошибки, оптимизатор выбирает самый быстрый путь, выполнение шаг за шагом приводит к нужному результату, а передача данных гарантирует, что вы получите ответ в удобной форме, ничего не потеряв.

Не всегда имеет смысл знать, что происходит под капотом, но хотя бы верхнеуровневое понимание помогает нам самим работать эффективнее. Если что-то идет не так, вы будете знать, где искать проблему и как ее решить. Понимание происходящего — ключ к написанию быстрых и оптимизированных запросов.

#sql
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/big_data_systems_analysis/183
Create:
Last Update:

SQL под капотом: как выполняются запросы

Знаете ли вы, что происходит под капотом СУБД, когда вы выполняете SQL-запрос? База данных запускает целый процесс, шаг за шагом превращая код в набор данных. Каждая команда проходит проверку, оптимизацию, выполнение, обработку и вывод результата. Давайте посмотрим на каждый из этапов:

1. Query Parsing (разбор запроса)
Сначала сервер проверяет, правильно ли написан запрос. Проводит так называемый синтаксический анализ. Ошиблись в запятой или перепутали порядок ключевых слов? Получите ошибку.

После синтаксического анализа начинается семантический разбор: существуют ли таблицы и колонки, есть ли у вас права на запрос? Если все ок, база строит parse tree.

Parse Tree — это иерархическое представление запроса, где каждый узел — отдельная операция (например, фильтр, join, сортировка). Это облегчает работу оптимизатора и позволяет строить разные планы выполнения.

2. Query Optimization (оптимизация запроса)
На этом этапе в работу вступает умный планировщик. Он оценивает различные стратегии выполнения запроса, чтобы определить наиболее эффективную и менее ресурсоёмкую. Оптимизаторы сильно отличаются от СУБД к СУБД, но, к примеру, в Snowflake он, действительно, умный и даже плохо написанный запрос в большинстве случаев "переписывает" оптимально самостоятельно (это, конечно, не значит что стоит писать запросы как попало 👿).

Оптимизатор, в зависимости от СУБД может проверять:
Как соединять таблицы — Nested Loop, Hash Join, Merge Join?
Как фильтровать и сортировать данные?
Использовать индексы или нет?

Оптимизатор анализирует статистику таблиц: сколько строк, какие значения чаще встречаются, какие индексы есть. Он перебирает варианты и выбирает наилучший.

3. Query Execution (выполнение запроса)
После этого база данных начинает пошагово выполнять запрос, согласно выбранному плану.

Запросы могут выполняться через:
🔵 Table Scan — полный перебор строк в таблице (долго).
🔵 Index Seek — точечный поиск через индекс (быстро, но требует индекса).

4. Извлечение или изменение данных
Если наш запрос извлекает данные (SELECT - Data Query Language), база выбирает нужные строки из таблиц и формирует результат. Если же запрос изменяет данные (INSERT, MERGE, UPDATE или DELETE - Data Manipulation Language), информация в таблице обновляется, удаляется или дополняется.

5. Формирование результата
Когда SQL-движок собрал нужные строки, он финально формирует итоговый результат: сортирует, группирует, выполняет агрегатные вычисления. Однако часть агрегаций, особенно в запросах с GROUP BY, может выполняться еще на этапе извлечения данных, если движок решит, что это эффективнее. То есть это зависит от плана выполнения запроса и используемого метода обработки.

6. Результат
Когда всё готово, результат возвращается в клиентское приложение, которое уже отображает его пользователю.

Для SELECT-запросов, если данных много, они передаются частями, чтобы не перегружать память.
Некоторые базы поддерживают Lazy Execution — строки выгружаются только при необходимости.


Как видите, написанный запрос запускает целые механизмы внутри СУБД. Каждый этап играет свою роль: разбор проверяет синтаксис на ошибки, оптимизатор выбирает самый быстрый путь, выполнение шаг за шагом приводит к нужному результату, а передача данных гарантирует, что вы получите ответ в удобной форме, ничего не потеряв.

Не всегда имеет смысл знать, что происходит под капотом, но хотя бы верхнеуровневое понимание помогает нам самим работать эффективнее. Если что-то идет не так, вы будете знать, где искать проблему и как ее решить. Понимание происходящего — ключ к написанию быстрых и оптимизированных запросов.

#sql

BY В мире больших данных


Share with your friend now:
tgoop.com/big_data_systems_analysis/183

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Unlimited number of subscribers per channel Administrators A vandalised bank during the 2019 protest. File photo: May James/HKFP. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. Hui said the messages, which included urging the disruption of airport operations, were attempts to incite followers to make use of poisonous, corrosive or flammable substances to vandalize police vehicles, and also called on others to make weapons to harm police.
from us


Telegram В мире больших данных
FROM American