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SQL语言、数据库和关系模型三者经常被混淆。数据库的功能主要是存储数据，这些数据符合
对现实世界一部分所建立的特定模型。相应地，数据库必须提供可靠的基础设施
（infrastructure），无论何时都能够让多个用户使用同一些数据，且在数据被修改时不破坏数据
完整性。这要求数据库能够处理来自不同用户的“资源争用（contention）”，并能在事务
（transaction）处理过程中遇到机器故障等极端情况下也保持数据一致性。当然，数据库还有
很多其他的功能，本书并未涵盖。
正如其名，结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）无非是一种语言，虽然它与
数据库关系密切。将SQL语言和关系数据库等同视之，或者更糟——与关系理论等同视之，都
是错误的。这种错误就好比将掌握了电子表软件或文字处理软件视为掌握了“信息技术”。实际上，
有些软件产品并非数据库，但它们也支持SQL（注1）。另外，SQL在成为标准之前也不得不与
诸如RDO或QUEL等其他语言竞争，这些语言曾被许多理论家认为优于SQL。
为了解决所谓的“SQL问题”，你必须了解两个相关部分：SQL查询表达式和数据库优化器。如图
4…1所示，这两部分在三个不同区域里协同工作。图的中央是关系理论，这是数学家们尽情发挥
的区域。简而言之，关系理论支持我们通过一组关系运算符来搜寻满足某些条件的数据，这些
关系运算符几乎支持任何基本查询。关键在于，关系理论有严格的数学基础，我们完全可以相
信同一结果可由不同的关系表达式来获得，正如在算术中246/369完全等于2/3一样。
然而，尽管关系理论有至关重要的理论价值，但一些有重要实践意义的方面它并未涉及，这些
方面属于图中所示的“报告需求（reporting requirements）”的范围。其中最明显的例子就是结果
集的排序：关系理论只关心如何根据查询条件取得正确的数据集；而对我们这些实践者（而非
理论家）而言，关系操作阶段只负责准确无误地找出属于最终数据集的记录，而不同行的相同
字段的关系并不是在这个阶段处理，而是完全属于排序操作。另外，关系理论并不涉及各种统
计功能（例如百分位数等），而这些统计功能经常出现在不同的“SQL方言（dialect）”当中。关系
理论所研究的是集合（set），但并不涉及如何为这些集合排序。尽管有许多关于排序的数学理
论，但它们都与关系理论无关。
必须说明的是，关系操作与上述“报告需求”的不同在于关系操作适用于理论上无限大的、数学
意义上的集，无论是操作含有十行数据的表、一万行数据的表、还是一亿行数据的表，我们都
能以相同的方式对其施以任何过滤条件。再次强调：当我们只关心找出并返回符合查询条件的
数据时，关系理论是完全适用的；然而，当我们需要进行记录排序，或者执行一个大多数人错
误地认为它是关系操作的group操作时，却已不再是针对可以无限大的数据集进行操作了，而必
须是一个有限数据集，于是这个结果数据集不再是数学意义上的“关系（relation）”了，至此我们
已经超出了关系操作层。当然，我们仍然可以利用SQL对该数据集进行一些有用的操作。
初步总结一下，我们可以将SQL查询表示为一个两层的操作，如图4…2所示。第一层是一个关系
操作的“核”，它负责找出我们要操作的数据集；第二层是“非关系操作层（non…relational layer）”，
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它对有限的数据结果集进行“精雕细刻”从而产生用户期望的最终结果。
尽管图4…2简要地表达了SQL在数据处理环境中的位置，但SQL查询在大多数情况下都比这要复
杂得多，图4…2仅仅展示了一个总体的描述。关系操作中的过滤器（filter）有可能只是一个代名
词，其背后是几个独立过滤器的组合，例如通过union结构或子查询来实现；最终，SQL语句的
构成可以很复杂。稍后还会讨论编写SQL语句的问题，但我们接下来首先要讨论的是数据物理
实现和数据库优化器的关系。
总结：千万别把SQL查询的执行过程中真正的关系操作和附加的展现层（presentation layer）
功能混为一谈。
SQL
SSQQLL与优化器
SQL and the Optimizer
当SQL引擎处理查询时，会用优化器找出执行查询最高效的方式。此时关系理论又可以大有作
为了——优化器借助关系理论，对开发者提供的语义无误的原始查询进行有效的等价变换，即
使原始查询编写得相当笨拙。
优化是在数据处理真正被执行时发生的。经过变换的查询在执行时可能比语义上等效的其他查
询快得多，这因是否存在索引，以及变换与查询是否适应而不同。在第5章我们将介绍各种数据
存储模型；有时，特定存储模型决定了查询优化的方式。优化器会检查下列因素：定义了哪些
索引、数据的物理布局、可用内存大小，以及可用于执行查询任务的处理器数。优化器还很重
视查询直接或间接涉及的表和索引的数据量。最终，优化器根据数据库的实际实现情况对理论
上等价的不同优化方案做出权衡，产生有可能是最优的查询执行方案。
然而，要记住的关键一点是，尽管优化器在SQL查询的“非关系操作层”也偶有用途，但以关系
理论为支柱的优化器主要用于关系操作层。SQL查询的等价变换还提醒我们：SQL原本就是一
种声明性语言（declarativelanguage）。换言之，SQL应该是用来表达“要做什么”、而非“如何来
做”的。理论上讲，从“要做什么”到“如何来做”的任务就是由优化器来完成的。
在第1章、第2章中讨论的SQL查询比较简单，但即使从编写技巧层面来说，拙劣的查询语句也
会影响优化器的效率。切记，关系理论的数学基础为数据处理提供了非常严谨的逻辑支持，因
此SQL艺术本应注重减小“非关系操作层”的厚度，即尽量在关系操作层完成大部分处理，否则
优化器在“非关系操作层”难以保证返回的结果数据和原始查询执行的结果一样。
另外，在执行非关系操作时（这里非关系操作不严格地定义为针对已知结果集的操作），应专注
于操作那些解决问题所必需的数据，不要画蛇添足。和当前记录不同，有限数据集必须以某种
方式进行临时存储（内存或硬盘），这会带来惊人的开销。随着结果集数据量的增大，这种开销
会急剧加大，尤其是在主存所剩无几的时候。主存不足会引发硬盘数据交换等开销很高的活动。
而且，别忘了“索引所指的是硬盘地址，并非临时存储地址”，所以数据一旦进行临时存储，就意
味着我们向最快的数据访问方式说再见了（哈希方式可能例外）。
一些SQL方言会误导用户，使他们认为自己仍在关系世界中——但其实早就不是关系操作了。
举个简单的例子：不是经理的员工当中，哪五个人收入最高？这是个现实生活中很合理的问题，
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但它包含了明显的非关系描述。“找出不是经理的员工”是其中的关系操作部分，由此获得一个有
限的员工集合，然后排序。有些SQL方言通过在select语句中增加特殊子句来限制返回的记录数，
很显然，排序和限制记录数都是非关系操作。其他SQL方言（这里主要是指 Oracle）则采用另
外的机制，即用一个名为rownum的虚拟字段（dummycolumn）为查询结果编号——这意味着
编号工作发生在关系操作阶段。如果查询语句如下：
select empname； salary
from employees
where status ！= 'EXECUTIVE'
and rownum