Oracle SQL的硬解析和软解析

OracleSQL的硬解析和软解析

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(syntaxcheck):检查此sql的拼写是否语法。

2、语义检查(semanticcheck):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(parsetree)及执行计划(executionplan)。

4、执行sql，返回结果(executeandreturn)

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*fromemp;

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*fromemp;

select*fromemp

*

ERRORatline1:

ORA-00942:tableorviewdoesnotexist

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)

2.3.1Parse主要分为三种：

1、HardParse(硬解析)

2、SoftParse(软解析)

3、SoftSoftParse(好像有些资料中并没有将这个算在其中)

HardParse：就是上面提到的对提交的Sql完全重新从头进行解析(当在SharedPool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softparse.

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。

SoftParse：就如果是在SharedPool中找到了与之完全相同的Sql解析好的结果后会跳过HardParse中的后面的两个步骤。

SoftSoftParse：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SoftSoftParse.

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*fromemp;用户SYSTEM也有一张EMP表，同样要查询select*fromemp；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/assysdba

已连接。

SQL>showuser

USER为"SYS"

SQL>createtableemp(xint);

表已创建。

SQL>select*fromemp;

未选定行

SQL>connsystem/admin;

已连接。

SQL>createtableemp(xint);

表已创建。

SQL>select*fromemp;

未选定行

SQL>selectaddress,hash_value,executions,sql_textfromv$sqlwhereupper(sql_text)like'SELECT*FROMEMP%';

ADDRESSHASH_VALUEEXECUTIONSSQL_TEXT

--------------------------------------------------------------------------------

2769AE6417457007751select*fromemp

2769AE6417457007751select*fromemp

2rowsselected.

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>selectaddress,auth_check_mismatch,translation_mismatch,optimizer_mismatch

fromv$sql_shared_cursorwhereaddressin(

selectaddressfromv$sqlwhereupper(sql_text)like'SELECT*FROMEMP%')

ADDRESSATO

-------------------------

2769AE64NNN

2769AE64YYN

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(executeandreturn)

三.绑定变量

使用了BindVar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(HardParse)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QueryPlan，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(SharedPool)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。