在上面图中，树中的每个点作为一个行源，它的意味着 执行计划中的每一步 要么从数据库中检索行，要么从其他一个或多个行源中接收行。SQL引擎执行每个行源入下列：
·黑色盒子的步骤 从数据库的对象中物理检索行。这些步骤叫 access paths(访问路径),或者叫从数据库中检索数据的技术。
O 步骤6 使用了 full table scan 将departments表中的所有行都检索回来了
O 步骤5 使用了 full table scan 将jobs 表中的所有行都检索回来了
O 步骤4 扫描emp_name_ix索引，顺序的扫描扫描开头是字母A的所有key，然后捡回对应的rowid。举个例子。Atkinson关联的rowid是AAAPzRAAFAAAABSAAe。
O 步骤3 从employees表中检索数据，按照步骤4返回的rowid。举个例子，数据库使用rowid AAAPzRAAFAAAABSAAe 去检索 Atkinson的对应行。
·干净盒子表示 对行源的操作
O 步骤2 执行了一个hash join，接受从步骤3 和5的行源，将从步骤5返回行源的每行 join到 步骤 3 中对应的行，然后返回结果行到 步骤 1
举个例子，雇员Atkinson 的行 和job name Stock Clerk进行关联
O 步骤1 执行了另外一个 hash join，接受 步骤2 和6的行源，join 每行，然后返回结果给客户端
在一些执行计划中，步骤是迭代的，且是其他顺序的。之前7-6显示的计划就是迭代的，因为SQL引擎从index移动到表，然后到客户端，并多次重复这些步骤。
在执行期间，数据库从磁盘将数据读到内存（如果数据没在内存的话）。数据库同样会取得所需要的lock和latch来保证数据完整性 并为SQL执行过程中做的任何改变记录日志。SQL语句处理的最终阶段，就是关闭cursor。
How Oracle Database ProcessesDML（Oracle数据库怎样处理DML
绝大部分DML语句都有一个查询组件，在查询中，游标执行后，会将结果放入称之为result set（结果集）的行集。
结果集中的行 可以每次取回一行或一组。在取回阶段，数据库选择行，如果需要，还会排序行。每次取回后会连续检索结果中另外的行，直到最后一行被取回为止。
正常情况下，数据库在最后一行返回之前 是无法确认要检索行的数目。Oracle数据库检索数据来相应fetch call，因此数据库读取的行越多，工作就越多。有一些查询，数据库要求返回第一行越快越好。而其他一些则是先创建整个结果集，然后再返回第一行。
Read Consistency(读一致性)
正常情况下，一个查询检索数据时会用到Oracle数据库读一致性机制。这个机制，使用了 undo 数据 去显示数据之前的版本，保证了一个查询读取的所有数据块 都在一个时间点是一致的。
举一个读一致性的例子，假设一个查询用full table scan 读了100个数据块。这个查询处理前10个块时，另外一个会话使用DML语句对 块75进行了修改。当第一个会话到达 块75时，它发现了改变，以及通过利用undo数据 取回之前旧的，没被第二个会话修改过的版本，这个会在内存中构建一个 块75的 非当前版本。
Data Changes（数据更改）
DML语句修改数据时，通过使用读一致性来获取在修改开始时满足条件的数据。之后，语句会将检索回 当前状态 的数据库，并对其做 需要的修改。数据库会执行其他与数据修改相关的动作，比如产生redo和undo数据。
How Oracle database ProcessesDDL（Oracle数据库如何处理DDL）
Oracle数据库处理DDL不同于DML。举个例子，当你创建一个表，数据库就不会对CREATE TABLE语句进行优化，而是解析完DDL语句，直接执行它。
数据库处理DDL不同的原因是因为它是一种在数据字典中定义一个对象的方式。正常来说，Oracle数据库必须解析和执行许多的recursive SQL（递归SQL）语句 来完成一个DDL语句。
假设你如下面一样创建了一个表：
CREATE TABLE mytable (mycolumn INTEGER);
正常来说，数据库需要运行很多的递归语句来完成前面这个语句。递归语句会执行如下面这些动作：
·在CREATE TABLE语句执行之前发布一个COMMIT
·验证用户是否有创建表的权限
·确定表要放在哪个表空间
·确保该表空间的quota足够
·确保schema中没有重名对象
·在数据字典中插入定义表的行
·如果DDL语句执行成功，发布commit，如果失败 发布rollback；