對於每個程式開發人員來說，資料庫的知識都是或多或少的了解些，都能編寫一些sql語句，即使不會也可以使用一些工具來生成sql語句，因此資料庫在很多時候被認為是沒有必要研究的。隨著系統使用人數增加，系統也遇到了瓶頸，於是開發人員高呼：「給我記憶體與cpu，系統將會faster!」可是作為盈利性企業，投入與回報是不能成等價比的，必須做到投入少回報多！所以，資料庫的開發在系統的前期工作當中非常重要，良好的資料庫設計將會提公升系統的可擴充套件性。
資料庫在執行sql語句時會首先解析sql語句，解析又分為硬解析與軟解析。說到硬解析和軟解析，就不能不說一下oracle對sql的處理過程。當你發出一條sql語句交付oracle，在執行和獲取結果前，oracle對此sql將進行幾個步驟的處理過程：
1、語法檢查(syntax check)
檢查此sql的拼寫是否語法。
2、語義檢查(semantic check)
諸如檢查sql語句中的訪問物件是否存在及該使用者是否具備相應的許可權。
3、對sql語句進行解析(prase)
利用內部演算法對sql進行解析，生成解析樹及執行計畫。
4、執行sql，返回結果(execute and return)。
其中，軟、硬解析就發生在第三個過程裡，oracle利用內部的hash演算法來取得該sql的hash值，然後在librarycache裡查詢是否存在該hash值。假設存在，則將此sql與cache中的進行比較（注意此處的比較哪怕是乙個字母的大小寫、空格個數不一致都會認為不同）。假設「相同」，就將利用已有的解析樹與執行計畫，而省略了優化器的相關工作。這也就是軟解析的過程；如果上面的2個假設中任有乙個不成立，那麼優化器都將進行建立解析樹、生成執行計畫的動作。這個過程就叫硬解析。由此可以看出應該極力避免硬解析，盡量使用軟解析。
有什麼方法能盡量使用軟解析呢？答曰：「繫結變數，效果好」。如果使用繫結變數，只要提交引用同一物件的同乙個查詢，都會使用共享池中已編譯的查詢計畫。這樣你只需編譯一次就能反覆使用，效率當然會高。這也是資料庫希望你採用的方法。
下面來看乙個簡單的例子，首先建立乙個簡單表
sql> create table t (x int);
然後建立乙個使用繫結變數往t表插入資料的儲存過程：
sql> create or replace procedure pro1
2 as
3 begin
4 for i in 1..10000
5 loop
6 execute immediate
7 'insert into t values(:x)' using i;
8 end loop;
9 end;
再建立乙個不適用繫結變數往t表查資料的儲存過程：
sql> create or replace procedure pro2
2 as
3 begin
4 for i in 1..10000
5 loop
6 execute immediate
7 'insert into t values('||i||')';
8 end loop;
9 end;
sql> set timing on
sql> exec pro1;
pl/sql 過程已成功完成。
sql> truncate table t; --此目的只是與執行儲存過程pro1前t表都為空
表被截斷。
sql> exec pro2;
pl/sql 過程已成功完成。
sql> set timing off
結果非常明顯，使用繫結變數節省的時間可不是一點。這只是個簡單的例子，如果在實際應用中那節省的時間將會更多，可能就會造成2個不同效能級別的應用系統。在乙個已成型的應用系統中再重新使用繫結變數時費時費力的，你要尋找每個sql語句，檢視是否能使用繫結變數，最重要的是你可能已經提交給客戶，這直接影響到客戶的滿意度。
繫結變數的好處是減少了硬解析，降低了cpu的競爭，節省了shared_pool，但缺點是不能使用柱狀圖（histogram），sql優化比較困難。
在系統的研發階段，應該為資料庫設計投入更多的時間，因為所有的資料都是在後台執行的，後台的效能在很大程度上決定了乙個系統的效能。
不要以為資料庫只有select、insert、update、delete，這些只是資料庫的基礎操作，只是這些簡單的操作就需要開發人員增加一些hint來加快資料的操作，由這些操作還能延伸到資料庫的redo日誌、undo段的管理等等。資料庫並不是一門簡單的「語言」，資料庫調優與維護更是資料庫的精華所在，需要我們學而時習之！
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