一句简单的SQL查询语句的背后...
当我们在SQL Server Management Studio的查询里面输入： SELECT * FROM t1 WHERE c1=2;
背后发生了什么？数据库怎么去执行查询的？ - 知其然不知其所以然。
1. Query Parsing, Synatax Error Check, and Authorization: Query Processer check the user is authorized to run the query;（查询处理器首先进行语法解析，语法检查，并检查授权。如果没有获得授权执行相关的操作，或者语法错误，将报错。）
2. Query Re-writing，Semantic Optimization； （查询处理器重新写SQL语句并做相应的优化）。
例如：SELECT Emp.name, Emp.salary
FROM Emp, Dept
WHERE Emp.deptno = Dept.dno
Join是多余的，查询处理器会重写该语句并删除到表Dept的Join。
3. Compile the SQL into internal query Plan; （编译SQL到内部查询计划）
数据库会选择最佳的方法来计算结果集。例如进行全表扫描，或是使用索引(pairs of key and location，类似书的目录)。数据库会比较它们的成本，并形成内部执行计划。数据库内部负责计算选择最佳执行计划的组件叫优化器（Optimizer）。
4. The query plan is handled by plan executor, which consists of many operators, e.g. joining, sorting, grouping... （查询计划被计划执行器执行。计划执行器包含很多操作者，例如执行Join, Sort, Group等，还要有访问方法管理器来决定存取哪些数据页或索引页，或是直接缓存命中，这些有缓冲管理器负责... ...）
5. Transaction manager is started as well to ensure the ACID of operations. （事务管理器同时启动来保证原子操作的并发一致性, 其他例如锁管理器、索引管理器、行管理器、页面文件管理器、缓冲管理器、日志管理器和等也会执行，而不是有查询执行器一人包办所有。）
执行如下语句：SELECT * FROM t1 WHERE c1=2的简单过程：
1. 扫描t1表，如果是开始则取第一条记录，否则取下一条记录；如果读到表的最后一条记录了那么跳到第4步。
2. 检查记录是否满足WHERE条件；是则进入第3步，否则回到第1步。
3. 把记录加到结果集。
4. 返回结果集给客户端。
如果表有索引，优化器可能比较全表扫描和索引，并可能决定执行计划为扫描索引。则步骤类似，不过第1步变成：
扫描索引(Clustered or no-clustered)并定位到记录。
例如：
SELECT * FROM Customers WHERE contactID IN
(SELECT contactID FROM Contacts WHERE contactID=86)
ORDER BY CustomerName DESC;
增加的步骤有：
1. 在表[Contacts]中扫描索引并定位记录。
2. 在表[Customers]中扫描索引并定位记录。
3. Hash match (inner join)，哈希匹配，连接。
4. Sort，排序
有关Join
SQL Server employs three types of join operations:
- Nested loops joins
- Merge joins
- Hash joins
- 如果Join的输入很小，例如小于10行，然后其他的Join输入很大并且索引在其列上，则Nested loops joins是最快的。（原因参考Understanding Nested Loops Joins）
- 如果两个Join输入都不小，但在索引列上排序（例如是在扫描排序的索引后获得的 scanning sorted indexes），则Merge joins是最快的。（原因参考Understanding Merge Joins）
- Hash joins可以有效的处理大量的、没有排序的、没有索引的输入。尤其对复杂查询的中间结果处理很有效。（更多参考Understanding Hash Joins）
这些只是一些简单的过程，其实数据库内部执行过程是相当复杂的。虽然我们不是数据库开发人员，但了解上下游的知识是必须的，能够有助于我们的开发和应用。技术不仅要知道怎么用，而且要知道为什么，不能知其然不知其所以然。最后附上一张数据库内部简单结构图供有兴趣的人参考。
