学习一下这个有意思的东西。
绑定变量能够有效的降低硬解析。这里需要查询几个视图:v$mystat,v$statname,v$sqlarea。
先查一下现在系统存在的解析数:
select name, value from v$mystat a, v$statname b where a.STATISTIC# = b.STATISTIC# and b.NAME like 'parse%';
parse time cpu | 0 |
parse time elapsed | 0 |
parse count (total) | 31 |
parse count (hard) | 2 |
parse count (failures) | 0 |
parse count (describe) | 0 |
写一个存储过程:
create or replace procedure data_creator is var1 number; var2 number; sqlstr varchar2(200); begin for i in 1 .. 3000 loop var1 := seq1.nextval; var2 := seq1.currval; sqlstr := 'insert into test2 values (:x, :y)'; execute immediate sqlstr using var1, var2; end loop; commit; end;这个表会插入3000条数据,而且是由序列生成,也就是说每次执行的时候,SQL是不一样的。执行这个存储过程:
execute DATA_CREATOR;之后查询硬解析:
parse time cpu | 0 |
parse time elapsed | 0 |
parse count (total) | 39 |
parse count (hard) | 2 |
parse count (failures) | 0 |
parse count (describe) | 0 |
select a.SQL_TEXT, a.SQL_FULLTEXT, a.EXECUTIONS, a.PARSE_CALLS from v$sqlarea a where a.SQL_TEXT like 'declare var1%'
SQL_TEXT | SQL_FULLTEXT | EXECUTIONS |
PARSE_CALLS |
SQL | SQL | 1 | 1 |
换一下,直接用insert:
insert into test1 values (1, 2);
commit;
变换数字执行10次。
执行之前查询解析和硬解析,分别为55和2。parse time cpu和parse time elapsed都为0.
执行之后,解析和硬解析:
99和5。parse time cpu和parse time elapsed都为3。
看来不绑定变量的话,如果SQL量很大,会对CPU造成极大的压力。