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Oracle SQL的硬解析和软解析(转载)  

2013-05-15 10:05:54|  分类: oracle |  标签: |举报 |字号 订阅

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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(syntax check): 检查此sql的拼写是否语法。

2、语义检查(semantic check): 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(parse tree)及执行计划(execution plan)。

4、执行sql,返回结果fetch (execute and return)


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 * 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。


2.2 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。


2.3 解析(Parse)


2.3.1 Parse主要分为三种:

1、Hard Parse (硬解析)

2、Soft Parse (软解析)

3、Soft Soft Parse(好像有些资料中并没有将这个算在其中)

Hard Parse: 就是上面提到的对提交的Sql完全重新从头进行解析(当在Shared Pool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soft parse.

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。

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

Soft Soft Parse: 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 Soft Soft Parse.


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。

06:24:07 SQL> select * from scott.emp;

EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE                   SAL       COMM     DEPTNO

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

7369 SMITH      CLERK           7902 1980-12-17 00:00:00        800                    20

7499 ALLEN      SALESMAN        7698 1981-02-20 00:00:00       1600        300         30

。。。。。。

06:27:29 SQL> select address,hash_value,sql_text from v$sqltext

06:27:32   2    where sql_text like '%SELECT * FROM SCOTT.EMP%';

ADDRESS  HASH_VALUE SQL_TEXT

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

259648E8  502566294 xt like '%SELECT * FROM SCOTT.EMP%'

2594D30C 1756027303 xt like 'SELECT * FROM SCOTT.EMP'

2594CF4C 2890359623 xt like 'SELECT * FROM SCOTT.EMP%'

例如:假如用户SYS有自己的一张表EMP,他要执行查询语句:select * from emp; 用户SYSTEM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.

SQL> conn / as sysdba

已连接。

SQL> show user

USER 为 "SYS"

SQL>  create table emp ( x int ) ;

表已创建。

SQL> select * from emp;

未选定行

SQL> conn system/admin;

已连接。

SQL>  create table emp ( x int );

表已创建。

SQL> select * from emp;

未选定行

SQL> select address,hash_value, executions, sql_text from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%';

ADDRESS      HASH_VALUE  EXECUTIONS    SQL_TEXT

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

2769AE64    1745700775     1         select * from emp

2769AE64    1745700775     1         select * from emp

2 rows selected.

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>select address,auth_check_mismatch,translation_mismatch,optimizer_mismatch

from v$sql_shared_cursor where address in (

select address from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' )

ADDRESS     A T O

----------------  ----- -- --

2769AE64     N N N

2769AE64     Y Y N

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(execute and return)


三.  绑定变量

使用了Bind Var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(Hard Parse)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Query Plan,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(Shared Pool)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。

(原文引自:http://19880614.blog.51cto.com/4202939/1198866)

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