06丨数据库原理：为什么PrepareStatement性能更好更安全？
李智慧
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
做应用开发的同学常常觉得数据库由 DBA 运维，自己会写 SQL 就可以了，数据库原理不需要学习。其实即使是写 SQL 也需要了解数据库原理，比如我们都知道，SQL 的查询条件尽量包含索引字段，但是为什么呢？这样做有什么好处呢？你也许会说，使用索引进行查询速度快，但是为什么速度快呢？
此外，我们在 Java 程序中访问数据库的时候，有两种提交 SQL 语句的方式，一种是通过 Statement 直接提交 SQL；另一种是先通过 PrepareStatement 预编译 SQL，然后设置可变参数再提交执行。
Statement 直接提交的方式如下：
PrepareStatement 预编译的方式如下：
看代码，似乎第一种方式更加简单，但是编程实践中，主要用第二种。使用 MyBatis 等 ORM 框架时，这些框架内部也是用第二种方式提交 SQL。那为什么要舍简单而求复杂呢？
要回答上面这些问题，都需要了解数据库的原理，包括数据库的架构原理与数据库文件的存储原理。
数据库架构与 SQL 执行过程
我们先看看数据库架构原理与 SQL 执行过程。
关系数据库系统 RDBMS 有很多种，但是这些关系数据库的架构基本上差不多，包括支持 SQL 语法的 Hadoop 大数据仓库，也基本上都是相似的架构。一个 SQL 提交到数据库，经过连接器将 SQL 语句交给语法分析器，生成一个抽象语法树 AST；AST 经过语义分析与优化器，进行语义优化，使计算过程和需要获取的中间数据尽可能少，然后得到数据库执行计划；执行计划提交给具体的执行引擎进行计算，将结果通过连接器再返回给应用程序。
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数据库原理中的PrepareStatement是一项重要的技术，本文深入解释了其优势和原理。文章首先介绍了数据库架构与SQL执行过程，强调了连接器、语法分析器、语义分析与优化器以及执行引擎在SQL执行过程中的作用。然后，文章指出了使用PrepareStatement执行SQL的好处，包括提前生成执行计划以提高执行效率，以及防止SQL注入攻击的重要性。通过对比Statement直接提交SQL和PrepareStatement预编译SQL的方式，文章阐述了为什么PrepareStatement更为推荐。最后，文章以实际案例说明了使用PrepareStatement可以有效避免SQL注入攻击的危害。总之，本文为读者提供了宝贵的技术知识和实践建议，使他们能够快速了解PrepareStatement的优势和原理。
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Zend请问老师，在进行事务操作时，事务日志文件会记录更新前的数据记录，这个记录更新前的数据记录是 什么意思，是把更新之前的数据都查询出来，记录到事务日志文件嘛作者回复: 是的，更新数据本来就会先执行查询操作。
2019-12-015
Snooker看文章讲解，聚簇索引，不止备份了整个表数据，增删改查开销也大，所以应减少不必要的聚簇索引，除主键外其他可考虑使用非聚簇索引。 那如何指定索引为非聚簇索引呢？作者回复: 主键索引就是聚簇索引，非主键索引就是非聚簇索引
2020-07-014- Zend请问一下老师PreparedStatement经过语法分析生成的抽象语法树，再经过语义分析和优化器处理后生成的执行计划，会有缓存吗？
作者回复: 会
2019-12-0124 - 开心小毛请问李老师，既然数据库连接会占用内存，那么传统web应用为什么不干脆在每一次接受http请求时建立数据库连接，然后再在http访问结束后断开数据库连接？ 建立数据库连接会耗CPU吗？（假设数据库服务自身已经有线程池等待被连接，web应用也缓存了地址密码等配置信息）
作者回复: 建立数据库连接会很耗时，每次建立连接会更消耗数据库的资源。
2020-02-1531 
pcz老师：PrepareStatement提交带占位符的sql进行预处理的意思是：执行到语义分析和优化器这一步，但是不执行引擎？那这个sql的赋值过程是什么样的？作者回复: ast优化后，依然是一个ast，赋值的时候，将真实值替换ast的expression节点即可
2021-02-22
探索无止境老师您好，文中提到“每个节点存储 1000 多个数据，这样树的深度最多只要 4 层，就可存储数亿的数据”，严谨来说应该是三层即可，1000*1000*1000，我是这么计算的作者回复: 树要有个根节点，算一层~
2020-03-03
乘坐Tornado的线程魔法师请问下，文中的第一个B+树示意图的第一层中间节点，8和34中间的部分是不是也应该指向一个子节点？作者回复: 是的，图中只是示意，没有画出全部节点。
2019-11-302
⛽️🦆您好，老师： 回答上述问题 1.创建多的索引，会占用更多磁盘空间。如果有一张很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制； 2.对于DML操作的时候，索引会降低他们的速度。因为MySQL不仅要把搞定的数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件; 改善数据库性能： 1.索引优化，选择合适的索引列，选择在where、group by、order by、on 从句中出现的列作为索引项，对于离散度不大的列没有必要创建索引。 2.索引字段越小越好。 3.SQL语句的优化、数据表结构的优化。 3.1：选择可存数据最小的数据类型，选择最合适的字段类型，进行数据的存储; 3.2：数据量很大的一张表，应该考虑水平分表或垂直分表； 3.3：尽量不要使用text字段，如果非要用，那么应考虑将它存放另一张表中； 4.数据库配置的优化： 4.1：连接数的配置，因为大量的连接，不进行操作，那样也会占用内存。 4.2：查询缓存的配置，但在MySQL 8.0就删除了此功能。 5.硬件的配置; 额外加说一下，常见性能的问题： 1.条件字段函数的操作，给索引字段做了函数计算，就会破坏索引值，因此优化器就放弃了走树搜索能够; 2.隐式类型转换，比如数据库字段是varchar类型，创建的索引，但是使用的时候传入的是int类型，那么会走全表扫面; 3.隐式字符编码转换，如果join 两表的时候，两表的字符集不同，也不能用上索引；2019-11-296113
无形最近在广告检索中接入了用户画像标签，实现了把一大串嵌套json格式的标签数据表达式，类似dnf表达式，解析为可计算的广告匹配模型，其中就有类似sql一样，对表达式进行格式分析、数据、比较符检验、复杂的逻辑关系转换为容易处理的计算单元，最后生成一个树状匹配模型，通过对模型输入用户数据，进行匹配，并返回符合的用户。 这有点像用户画像标签就是一条SQL，对SQL进行语法分析，生成匹配模型（类比SQL的执行计划），当下次输入用户数据的时候用生成好的匹配模型直接处理数据，不必再重复解析画像标签2019-12-018
尹宗昌索引可以提高查询性能，但是一定要考虑维护索引的成本。空间占用、插入修改的性能影响都要衡量2019-11-297
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