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oracle硬解析執行步驟詳解

   oracle涉及一張表的查詢語句,如果是第一次執行,也就是硬解析,需要執行的步驟涉及的對象如下:

  Tables #Queries Purpose

  access$ 1 Permissions used by a dependent object against its parent

  ccol$ 10 Constraint column-specific data

  cdef$ 3 Constraint-specific definition data

  col$ 1 Table column-specific data --不是始終在內存中

  dependency$ 1 Interobject dependencies --不是始終在內存中

  hist_head$ 12 Histogram header data

  histgrm$ 3 Histogram specifications

  icol$ 6 Index columns

  ind$, ind_stats$ 1 Indexes, index statistics

  obj$ 8 Objects--dictionary cache

  objauth$ 2 Table authorizations

  seg$ 7 Mapping of all database segments

  syn$ 1 Synonyms

  tab$, tab_stats$ 1 Tables, table statistics

  user$ 2 User definitions

  可以看到硬解析的過程執行了59次查詢,硬解析的資源消耗是相當嚴重的,實際生產環境應該盡量避免硬解析,而且查詢中涉及的好多數據字典信息並沒有全部在內存中,比如上面進行注釋的部分,實際查詢發現好多對象的信息並沒有放到dictionary cache中,這些信息可能也會根據shared pool的LRU原則進行替換。

  下面是同一條語句,在不同的環境下,執行的效果,大家也可以看出軟硬解析的差別

  一條語句在第一次執行時,是硬解析

  select * from ttest where object_id=1000;為例

  通過set autotrace traceonly statistics發現

  230 consistent gets

  226 physical reads

  --說明,物理讀的同時,還是會有內存的一致讀,因為硬盤上的數據是不能直接校驗和操作的,都必須搬到內存中進行

  只將alter system flush shared_pool;

  298 consistent gets

  6 physical reads

  --硬解析,一些數據字典信息還是需要physical read,表的信息並不完全在dictionary cache中,而這個查詢涉及的data又全部緩存在buffer cache中,避免了最大部分的物理讀,但記住IO操作是耗cpu和IO的,而硬解析的過程是占用cpu和latch內存的,基本上會實時占用一顆cpu,當大量出現的時候,會占用多顆cpu,這時可能整個系統就不能干活了。

  全部緩存後

  230 consistent gets

  0 physical reads

  --軟解析,完全沒有物理讀

  其實還有一個軟軟解析,session_cached_cursors這個參數值很重要,這裡不再細解。

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