V$SQLAREA http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14237/dynviews_2129.htm
-- 查看硬解析SQL
select substr(a.SQL_TEXT,1,50),count(*)from v$sqlarea a
group by substr(a.SQL_TEXT,1,50)
having count(*) > 10 ;
我们都知道在Oracle中每条SQL语句在执行之前都需要经过解析,这里面又分为软解析和硬解析。在Oracle中存在两种类型的SQL语句,一类为 DDL语句(数据定义语言),他们是从来不会共享使用的,也就是每次执行都需要进行硬解析。还有一类就是DML语句(数据操纵语言),他们会根据情况选择要么进行硬解析,要么进行软解析。
DML:INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT
DDL:CREATE,DROP,ALTER
一. SQL 解析过程
Oracle对此SQL将进行几个步骤的处理过程:
1、语法检查(syntax check): 检查此sql的拼写是否语法。
2、语义检查(semantic check): 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。
3、对sql语句进行解析(prase): 利用内部算法对sql进行解析,生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。
4、执行sql,返回结果(execute and return)
二. 解析过程详解
2.1 语法检测
判断一条SQL语句的语法是否符合SQL的规范,比如执行:
SQL> selet * from emp;
我们就可以看出由于Select关键字少了一个“c”,这条语句就无法通过语法检验的步骤了。
2.2 语义检查
语法正确的SQL语句在解析的第二个步骤就是判断该SQL语句所访问的表及列是否准确?用户是否有权限访问或更改相应的表或列? 比如如下语句:
SQL> select * from emp;
select * from emp
*
ERROR at line 1:
ORA-00942: table or view does not exist
由于查询用户没有可供访问的emp对象,因此该SQL语句无法通过语义检查。
2.3 解析(Parse)
2.3.1 Parse主要分为三种:
1、Hard Parse (硬解析)
2、Soft Parse (软解析)
3、Soft Soft Parse(好像有些资料中并没有将这个算在其中)
Hard Parse: 就是上面提到的对提交的Sql完全重新从头进行解析(当在Shared Pool中找不到时候将会进行此操作),总共有一下5个执行步骤:
1:语法分析
2:权限与对象检查
3: 在共享池中检查是否有完全相同的之前完全解析好的. 如果存在,直接跳过4和5,运行Sql, 此时算soft parse.
4:选择执行计划
5:产生执行计划
注:创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作,所以,应当极力避免硬解析,尽量使用软解析。这就是在很多项目中,倡导开发设计人员对功能相同的代码要努力保持代码的一致性,以及要在程序中多使用绑定变量的原因。
Soft Parse: 就如果是在Shared Pool中找到了与之完全相同的Sql解析好的结果后会跳过Hard Parse中的后面的两个步骤。
Soft Soft Parse: 实际上是当设置了session_cursor_cache这个参数之后,Cursor被直接Cache在当前Session的PGA中的,在解析的时候只需要对其语法分析、权限对象分析之后就可以转到PGA中查找了,如果发现完全相同的Cursor,就可以直接去取结果了,也就就是实现了 Soft Soft Parse.
2.3.2 解析的步骤可以分为两个步骤:
1) 验证SQL语句是否完全一致。
在这个步骤中,Oracle将会对传递进来的SQL语句使用HASH函数运算得出HASH值,再与共享池中现有语句的HASH值进行比较看是否一一对应。现有数据库中SQL语句的HASH值我们可以通过访问v$sql、v$sqlarea、v$sqltext等数据字典中的HASH_VALUE列查询得出。
如果SQL语句的HASH值一致,那么ORACLE事实上还需要对SQL语句的语义进行再次检测,以决定是否一致。那么为什么Oracle需要再次对语句文本进行检测呢?不是SQL语句的HASH值已经对应上了?事实上就算是SQL语句的HASH值已经对应上了,并不能说明这两条SQL语句就已经可以共享了。
例如:假如用户SYS有自己的一张表EMP,他要执行查询语句:select * from emp; 用户SYSTEM也有一张EMP表,同样要查询select * from emp;这样他们两条语句在文本上是一模一样的,他们的HASH值也会一样,但是由于涉及到查询的相关表不一样,他们事实上是无法共享的.
SQL> conn / as sysdba
已连接。
SQL> show user
USER 为 "SYS"
SQL> create table emp ( x int ) ;
表已创建。
SQL> select * from emp;
未选定行
SQL> conn system/admin;
已连接。
SQL> create table emp ( x int );
表已创建。
SQL> select * from emp;
未选定行
SQL> select address,hash_value, executions, sql_text from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%';
ADDRESS HASH_VALUE EXECUTIONS SQL_TEXT
----------------------- ---------------------------------------------------------
2769AE64 1745700775 1 select * from emp
2769AE64 1745700775 1 select * from emp
2 rows selected.
从结果可以看到这2个查询的语句文本和HASH值都是一样的,但是由于查询的对象不同,是无法共享的,不同情况的语句还是需要硬解析的。因此在检查共享池共同SQL语句的时候,是需要根据具体情况而定的。
可以进一步查询v$sql_shared_cursor以得知SQL为何不能共享的原因:
SQL>select address,auth_check_mismatch,translation_mismatch,optimizer_mismatch
from v$sql_shared_cursor where address in (
select address from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' )
ADDRESS A T O
---------------- ----- -- --
2769AE64 N N N
2769AE64 Y Y N
TRANSLATION_MISMATCH 表示SQL游标涉及到的数据对象是不同的;
AUTH_CHECK_MISMATCH 表示对同样一条SQL语句转换是不匹配的。
optimizer_mismatch 表示会话的优化器环境是不同的。
2) 验证SQL语句执行环境是否相同
比如同样一条SQL语句,一个查询会话加了/*+ first_rows */的HINT,另外一个用户加/*+ all_rows */的HINT,他们就会产生不同的执行计划,尽管他们是查询同样的数据。
通过如上检查以后,如果SQL语句是一致的,那么就会重用原有SQL语句的执行计划和优化方案,也就是我们通常所说的软解析。如果SQL语句没有找到同样的副本,那么就需要进行硬解析了。
Oracle根据提交的SQL语句再查询相应的数据对象是否有统计信息。如果有统计信息的话,那么CBO将会使用这些统计信息产生所有可能的执行计划(可能多达成千上万个)和相应的Cost,最终选择Cost最低的那个执行计划。如果查询的数据对象无统计信息,则按RBO的默认规则选择相应的执行计划。这个步骤也是解析中最耗费资源的,因此我们应该极力避免硬解析的产生。至此,解析的步骤已经全部完成,Oracle将会根据解析产生的执行计划执行SQL语句和提取相应的数据。
2.4 执行sql,返回结果(execute and return)
三. 绑定变量
使用了Bind Var能提高性能主要是因为这样做可以尽量避免不必要的硬分析(Hard Parse)而节约了时间,同时节约了大量的CPU资源。
当一个Client提交一条Sql给Oracle后,Oracle 首先会对其进行解析(Parse),然后将解析结果提交给优化器(Optimiser)来进行优化而取得Oracle认为的最优的Query Plan,然后再按照这个最优的Plan来执行这个Sql语句(当然在这之中如果只需要软解析的话会少部分步骤)。
但是,当Oracle接到 Client提交的Sql后会首先在共享池(Shared Pool)里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql(注意这里说的是完全相同,既要求语句上的字符级别的完全相同,又要求涉及的对象也必须完全相同)。当发现有相同的以后解析器就不再对新的Sql在此解析而直接用之前解析好的结果了。这里就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。尤其是在OLTP中运行着的大量的短小Sql,效果就会比较明显了。因为一条两条Sql的时间可能不会有多少感觉,但是当量大了以后就会有比较明显的感觉了。
转自: http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/5458896
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