問題一:哪個進程負責硬解析?shared pool設置不合理除了命中率低外還有哪些現象?


     說到軟解析(soft prase)和硬解析(hard prase),就不能不說一下Oraclesql的處理過程。當你發出一條sql語句交付Oracle,在執行和獲取結果前,Oracle對此sql將進行幾個步驟的處理過程:

    1、語法檢查(syntax check)

    檢查此sql的拼寫是否語法。

    2、語義檢查(semantic check)

    諸如檢查sql語句中的訪問對象是否存在及該用戶是否具備相應的權限。

    3、對sql語句進行解析(prase)

    利用內部算法對sql進行解析,生成解析樹(parse tree)及執行計劃(execution plan)。

    4、執行sql,返回結果(execute and return)

    其中,軟、硬解析就發生在第三個過程里。

    Oracle利用內部的hash算法來取得該sql的hash值,然后在library cache里查找是否存在該hash值;

    假設存在,則將此sql與cache中的進行比較;

    假設“相同”,就將利用已有的解析樹與執行計劃,而省略了優化器的相關工作。這也就是軟解析的過程。

    誠然,如果上面的2個假設中任有一個不成立,那么優化器都將進行創建解析樹、生成執行計劃的動作。這個過程就叫硬解析。

    創建解析樹、生成執行計劃對于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。

    這就是在很多項目中,倡導開發設計人員對功能相同的代碼要努力保持代碼的一致性,以及要在程序中多使用綁定變量的原因。

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    問題二、大家都在說在Sql中使用了Bind Var(綁定變量)會提高不少性能,那他到底是如何提高性能的呢?

    使用了Bind Var能提高性能主要是因為這樣做可以盡量避免不必要的硬分析(Hard Parse)而節約了時間,同時節約了大量的CPU資源。

    當一個Client提交一條Sql給Oracle后,Oracle 首先會對其進行解析(Parse),然后將解析結果提交給優化器(Optimiser)來進行優化而取得Oracle認為的最優的Query Plan,然后再按照這個最優的Plan來執行這個Sql語句(當然在這之中如果只需要軟解析的話會少部分步驟)。

    但是,當Oracle接到 Client提交的Sql后會首先在共享池(Shared Pool)里面去查找是否有之前已經解析好的與剛接到的這一個Sql完全相同的Sql(注意這里說的是完全相同,既要求語句上的字符級別的完全相同,又要求涉及的對象也必須完全相同)。當發現有相同的以后解析器就不再對新的Sql在此解析而直接用之前解析好的結果了。這里就節約了解析時間以及解析時候消耗的CPU資源。尤其是在OLTP中運行著的大量的短小Sql,效果就會比較明顯了。因為一條兩條Sql的時間可能不會有多少感覺,但是當量大了以后就會有比較明顯的感覺了。

    上面說到了硬解析(Hard Parse),那這個Hard Parse到底是個啥呢?

    Parse主要分為三種:

    1、Hard Parse (硬解析)

    2、Soft Parse (軟解析)

    3、Soft Soft Parse(好像有些資料中并沒有將這個算在其中)

    Hard Parse就是上面提到的對提交的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:權限與對象檢查

    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,運行Sql(此時算soft parse)

    4:選擇執行計劃

    5:產生執行計劃

    Soft Parse就如果是在Shared Pool中找到了與之完全相同的Sql解析好的結果后會跳過Hard Parse中的后面的兩個步驟。

    Soft Soft Parse實際上是當設置了session_cursor_cache這個參數之后,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、權限對象分析之后就可以轉到PGA中查找了,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.

    不過在計算解析次數的時候是只計算Hard Parse和Soft Parse的(其實Soft Soft Parse好像也并不能算是做了Parse  ):Soft Parse百分比計算:Round(100*(1-:hprs/:prse),2) [hprs:硬解析次數;prse:解析次數] Parse比率計算: Round(100*(1-prse/exec) ,2) [exec:執行次數]