sql解析步骤，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语句的解析步骤，当一条SQL语句从客户端进程传递到服务器端进程后，需要执行如下步骤：
1在共享池中搜索 SQL 语句的现有副本
2验证 SQL 语句的语法是否准确
3执行数据字典查找来验证表和列的定义
4获取对象的分析锁以便在语句的分析过程中对象的定义不会改变
5检查用户访问引用方案对象的权限
6确定语句的最佳执行计划
6语句和执行计划载入共享的 SQL 区

原来，我认为硬解析就是上面几个步骤。相对于硬解析，软解析的步骤就是上面第一步找到现有SQL语句的副本后，只需要验证用户是否有权限执行就是了，这样省略上面好几个步骤，相对硬解析来说性能开销就非常小了。

后来才知道上面的真正的解析步骤不是这样的。

事实上，在Oracle中SQL语句的解析步骤如下：
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 * from emp;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、 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 * from emp;
select * from emp
*
ERROR at line 1:
ORA-00942: table or view does not exist
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。

3、 检查共享池中是否有相同的语句存在。假如执行的SQL语句已经在共享池中存在同样的副本，那么该SQL语句将会被软解析，也就是可以重用已解析过的语句的执行计划和优化方案，可以忽略语句解析过程中最耗费资源的步骤，这也是我们为什么一直强调避免硬解析的原因。

这个步骤又可以分为两个步骤：
（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。

我们首先参考如下一个例子：
假如用户A有自己的一张表EMP，他要执行查询语句：select * from emp；用户B也有一张EMP表，同样要查询select * from emp；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。假如这时候用户C又要查询同样一条语句，他查询的表为scott下的公有同义词，还有就是SCOTT也查询同样一张自己的表emp，情况会是如何呢？


代码:
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代码:

   
   
   
   

    
    
    
    
SQL> connect a/aConnected.
SQL> create table emp ( x int );Table created.
SQL> select * from emp;no rows selected
SQL> connect b/bConnected.
SQL> create table emp ( x int );Table created.
SQL> select * from emp;no rows selected
SQL> conn scott/tigerConnected.
SQL> select * from emp;
SQL> conn c/cConnected.
SQL> select * from emp;
SQL> conn/as sysdbaConnected.
SQL> select address,hash_value, executions, sql_text  
2    from v$sql  
3   where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%'  
4  /
ADDRESS  HASH_VALUE EXECUTIONS SQL_TEXT
-------- ---------- ---------- ------------------------
78B89E9C 3011704998       select * from emp
78B89E9C 3011704998       1 select * from emp
78B89E9C 3011704998       2 select * from emp...
   
   
   
   

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


我们可以看到这四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，只有后面两个语句是可以共享的，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。

我们可以进一步查询v$sql_shared_cursor以得知SQL为何不能共享的原因：


代码:
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代码:

   
   
   
   

    
    
    
    SQL> select kglhdpar, address,  
2         auth_check_mismatch, translation_mismatch  
3    from v$sql_shared_cursor  
4   where kglhdpar in  
5   ( select address  
6       from v$sql  
7      where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' )  
8  /
KGLHDPAR ADDRESS  A T
-------- -------- - -
78B89E9C 786C9D78 N N
78B89E9C 786AC810 Y Y
78B89E9C 786A11A4 Y Y

   
   
   
   

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


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。

（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。我们下面就一个实例来说明SQL执行环境对解析的影响，我们通过将会话的workarea_size_policy变更来查看对同样一条SQL语句执行的影响：


代码:
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代码:

   
   
   
   

    
    
    
    
SQL> alter system flush shared_pool;System altered.
SQL> show parameter workarea_size_policy
NAME                                 TYPE        VALUE
------------------------------------ ----------- --------------
workarea_size_policy                 string      AUTO
SQL> select count(*) from t;  
COUNT(*)
----------      
5736
SQL> alter session set workarea_size_policy=manual;Session altered.
SQL> select count(*) from t;  COUNT(*)----------      5736
SQL> select sql_text, child_number, hash_value, address  
2    from v$sql  
3   where upper(sql_text) = 'SELECT COUNT(*) FROM T'  
4  /
SQL_TEXT                       CHILD_NUMBER HASH_VALUE ADDRESS
------------------------------ ------------ ---------- --------
select count(*) from t                    0 2199322426 78717328
select count(*) from t                    1 2199322426 78717328
...
   
   
   
   

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


可以看到由于不同会话workarea_size_policy设置得不同，即使是同样一条SQL语句还是无法共享的。通过进一步查询v$sql_shared_cursor我们可以发现两个会话的优化器环境是不同的：


代码:
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代码:

   
   
   
   

    
    
    
    SQL> select optimizer_mismatch  
2    from v$sql_shared_cursor  
3   where kglhdpar in  
4   ( select address  
5       from v$sql  
6      where upper(sql_text) = 'SELECT COUNT(*) FROM T' );
O
-
N
Y
...
   
   
   
   

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


通过如上三个步骤检查以后，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。
4、 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。