Oracle SQL的硬解析軟解析軟軟解析

oracle中每條sql在執行前都要解析，解析分為硬解析、軟解析、軟軟解析。

oracle會快取dml語句，相同的dml語句會進行軟解析。但不會快取ddl語句，所以ddl每次都做硬解析。硬解析是乙個很耗時的操作，所以應用程式內部很少執行執行ddl。ddl一般在部署前執行。

sql語句執行步驟：

1.語法檢查(syntax check)

2.語義檢查(symantic check): 物件是否存在，是否有許可權。

3.sql解析(parse): 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)

首先了解一下sql解析時用到的記憶體結構——shared pool：

shared pool是一塊記憶體池，裡邊又被分成了很多小的區塊，每個塊有他們的作用

1.free (空閒)

2.library cache (庫快取，快取sql語句以及sql所對應的執行計畫)

3.row cache (字典快取——庫里有多少表，多少使用者，多少個列，列的名字，列的資料型別，每個表多大等等都屬於資料庫自身資訊。)

乙個sql 語句，進入到資料庫後，server process 會拿著sql語句到shared pool中的library cache 裡邊去找，看sql語句以前是否有執行過。也就是在library cache 裡面看有沒有這條sql語句以及sql語句所對應的執行計畫。(此過程是通過對傳遞進來的sql語句使用hash函式運算得出hash值，與共享池中現有語句的hash值進行比較看是否一一對應。現有資料庫中sql語句的hash值我們可以通過訪問vsql、vsql、vsqlarea、v$sqltext等資料字典中的hash_value列查詢得出。)

parse主要分為三種：

1.hard parse (硬解析)

2.soft parse (軟解析)

3.soft soft parse

hard parse：對提交的sql完全重新從頭進行解析(當在shared pool中找不到時候將會進行此操作)，總共有一下5個執行步驟：

1.語法分析

2.許可權與物件檢查

3.在共享池中檢查是否有完全相同的之前完全解析好的. 如果存在，直接跳過4和5，執行sql, 此時算soft parse.

4.選擇執行計畫

5.產生執行計畫

注：建立解析樹、生成執行計畫對於sql的執行來說是開銷昂貴的動作，所以，應當極力避免硬解析，盡量使用軟解析。這就是在很多專案中，倡導開發設計人員對功能相同的**要努力保持**的一致性，以及要在程式中多使用繫結變數的原因。

soft parse:在shared pool中找到了與之完全相同的sql解析好的結果後會跳過hard parse中的後面的兩個步驟。

soft soft parse：當設定了session_cursor_cache這個引數之後，cursor被直接cache在當前session的pga中的，在解析的時候只需要對其語法分析、許可權物件分析之後就可以轉到pga中查詢了，如果發現完全相同的cursor，就可以直接去取結果了，也就就是實現了 soft soft parse.

如果sql語句的hash值一致，那麼oracle事實上還需要對sql語句的語義進行再次檢測，以決定是否一致。那麼為什麼oracle需要再次對語句文字進行檢測呢？不是sql語句的hash值已經對應上了？事實上就算是sql語句的hash值已經對應上了，並不能說明這兩條sql語句就已經可以共享了。

例如：假如使用者sys有自己的一張表emp，他要執行查詢語句：select * from emp; 使用者system也有一張emp表，同樣要查詢select * from emp；這樣他們兩條語句在文字上是一模一樣的，他們的hash值也會一樣，但是由於涉及到查詢的相關表不一樣，他們事實上是無法共享的.

下面我們來看實驗：

資料庫版本：oracle database 10g enterprise edition release 10.2.0.1.0 - prod

create table test as select * from user_objects where 1<>1;

begin

dbms_stats.gather_table_stats('tough','test');

end;

alter system flush shared_pool;

select * from test where object_id=20;

select * from test where object_id=30;

select * from test where object_id=40;

select * from test where object_id=40;

select * from test where object_id=50;

select * from test where object_id=50;

select * from test where object_id=50;

select * from test where object_id=50;

begin

for i in 1 .. 4 loop

execute immediate 'select * from test where object_id=:i'

using i;

end loop;

end;

檢視解析情況：

select sql_text, s.parse_calls, loads, executions

from v$sql s

where sql_text like 'select * from test where object_id%'

order by 1, 2, 3, 4;

sql_textparse_callsloadsexecutions

select * from test where object_id=20 11

1select * from test where object_id=30 11

1select * from test where object_id=40 21

2select * from test where object_id=50 41

4select * from test where object_id=:i11

4 object_id=20 -> 因為沒有快取此條sql，所以硬解析

object_id=30 -> 因為沒有快取此條sql，所以硬解析

object_id=40 -> 因為第一次執行已經快取此條sql，所以軟解析次數為2，硬解析次數為1

object_id=50 -> 因為第一次執行已經快取此條sql，所以軟解析次數為4，硬解析次數為1

object_id=:i -> 用了動態繫結變數，儘管執行了4次，但只做了一次硬解析和一次軟解析

字段解釋：

parse_calls - 解析的次數

loads - 硬解析的次數

executions - 執行的次數

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硬解和軟解的區別

Oracle的硬解析和軟解析

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