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


.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:

1HardParse(硬解析)

2、SoftParse(软解析)

3SoftSoftParse(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45,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SessionPGA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"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*/HINT,另外一个用户加/*+all_rows*/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)


.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SqlOracle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。

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