Oracle硬解析的几个例子

为了验证SQL硬解析的场景,设置了下面六个测试用的例子:
1、没有绑定变量下的普通查询
2、测试绑定变量下的查询
3、测试绑定变量下sql有变化的查询
4、测试DML非绑定变量的解析
5、测试在过程中执行插入的时候非绑定变量的SQL解析
6、使用了绑定变量之后的,过程中的SQL解析情况
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  1. /**
  2. 测试例子1:
  3.    没有绑定变量下的普通查询
  4. **/
  5. drop table foo purge;
  6. CREATE TABLE foo AS
  7. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  8. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  9. SELECT * FROM foo WHERE x = 100;
  10. SELECT * FROM foo WHERE x =999;
  11. SELECT * FROM foo WHERE x=10000;
  12. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  13.   FROM V$SQL T
  14.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;
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  1. /**
  2. 测试例子2:
  3.    测试绑定变量下的查询
  4. **/
  5. drop table foo purge;
  6. CREATE TABLE foo AS
  7. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  8. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  9. VARIABLE temp NUMBER;
  10. exec :temp :=99;
  11. SELECT * FROM foo WHERE X = :temp;
  12. exec :temp :=100;
  13. SELECT * FROM foo WHERE X = :temp;
  14. exec :temp :=101;
  15. SELECT * FROM foo WHERE X = :temp;
  16. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  17.   FROM V$SQL T
  18.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;
  19. /**
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  1. 测试例子3:
  2.    测试绑定变量下sql有变化的查询
  3. **/
  4. drop table foo purge;
  5. CREATE TABLE foo AS
  6. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  7. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  8. VARIABLE temp NUMBER;
  9. exec :temp :=99;
  10. SELECT * FROM foo WHERE X = :temp;
  11. exec :temp :=100;
  12. SELECT * FROM FOO WHERE X = :temp;
  13. exec :temp :=101;
  14. SELECT * FROM foo WHERE X = :temp;
  15. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  16.   FROM V$SQL T
  17.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;
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  1. /**
  2. 测试例子4:
  3.    测试DML非绑定变量的解析
  4. **/
  5. drop table foo purge;
  6. CREATE TABLE foo AS
  7. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  8. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  9. INSERT INTO FOO VALUES(100,200);
  10. INSERT INTO FOO VALUES(101,201);
  11. INSERT INTO FOO VALUES(103,203);
  12. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  13.   FROM V$SQL T
  14.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;
[sql][/sql] view plaincopyprint?

  1. /**
  2. 测试例子5:
  3.    测试在过程中执行插入的时候的SQL解析
  4. **/
  5. drop table foo purge;
  6. CREATE TABLE foo AS
  7. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  8. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  9. BEGIN
  10.   FOR I IN 1..3 LOOP
  11.       IF I=1 THEN
  12.         INSERT INTO FOO VALUES(1,1);
  13.       ELSIF I=2 THEN
  14.         INSERT INTO FOO VALUES(2,2);
  15.       ELSIF I=3 THEN
  16.         INSERT INTO FOO VALUES(3,3);
  17.       END IF;
  18.   END LOOP;
  19. END;
  20. /
  21. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  22.   FROM V$SQL T
  23.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;
[sql][/sql] view plaincopyprint?

  1. /**
  2. 测试例子6:
  3.    使用了绑定变量之后的,过程中的SQL解析情况
  4. **/
  5. drop table foo purge;
  6. CREATE TABLE foo AS
  7. SELECT LEVEL AS x,100000-LEVEL AS y FROM dual  CONNECT BY LEVEL<=100000;
  8. ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
  9. BEGIN
  10.   FOR I IN 1..200 LOOP
  11.     INSERT INTO FOO VALUES(I,100000-I);
  12.   END LOOP;
  13. END;
  14. /
  15. SELECT T.SQL_TEXT, T.SQL_ID, T.EXECUTIONS, T.PARSE_CALLS
  16.   FROM V$SQL T
  17.  WHERE UPPER(T.SQL_TEXT) LIKE ‘%FOO%’;

作者 陈字文(热衷于PM\ORACLE\JAVA等,欢迎同行交流)EMAIL:ziwen#163.com 扣扣:4零9零2零1零零

通过上述六个情况的试验,我们最终可以得到如下结论:
Oracle进行软解析的SQL必须是完全相同的,所谓相同的SQL必须是大小写一致(测试例子3),甚至是不能多一个或者少一个空格,这个结论可以通过修改测试例子3增加一个空格得到,结果就得到了不同的SQL_ID。只有完全一致的SQL,才可以得到相应的HASH值,从而才可以进行软解析。对于在SQL池中,我们需要分析在SQL池中出现的只有参数部分不同的SQL,如果出现了很多次,我们就有必要对其进行相应的变量绑定,从而降低硬解析成本,提高性能。

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