数据库分析：Oracle中的软解析和硬解析
2011-12-21 分类：数字化转型 评论(0)
问题一：哪个进程负责硬解析?shared pool设置不合理除了命中率低外还有哪些现象?
说到软解析(soft prase)和硬解析(hard prase)，就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。当你发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，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(execute and return)
其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。
Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache里查找是否存在该hash值;
假设存在，则将此sql与cache中的进行比较;
假设“相同”，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。
诚然，如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。
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。
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问题二、大家都在说在Sql中使用了Bind Var(绑定变量)会提高不少性能，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。
上面说到了硬解析(Hard Parse)，那这个Hard Parse到底是个啥呢?
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
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.
不过在计算解析次数的时候是只计算Hard Parse和Soft Parse的(其实Soft Soft Parse好像也并不能算是做了Parse )：Soft Parse百分比计算：Round(100*(1-：hprs/：prse)，2) [hprs：硬解析次数;prse：解析次数] Parse比率计算： Round(100*(1-prse/exec) ，2) [exec：执行次数]
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