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Oracle中SQL语句解析的步骤

原创 Oracle 作者:blue_prince 时间:2005-11-17 15:19:29 0 删除 编辑

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。那么这两种解析有何不同之处呢?它们又分别是如何进行解析呢?Oracle内部解析的步骤又是如何进行的呢?下面我们就这些话题进行共同探讨。

[@more@]在Oracle中存在两种类型的SQL语句,一类为DDL语句,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,他们会根据情况选择要么进行硬解析,要么进行软解析。在Oracle 8i OCP教材的023中1-12有说明SQL语句的解析步骤,当一条SQL语句从客户端进程传递到服务器端进程后,需要执行如下步骤:
• 在共享池中搜索 SQL 语句的现有副本
• 验证 SQL 语句的语法是否准确
• 执行数据字典查找来验证表和列的定义
• 获取对象的分析锁以便在语句的分析过程中对象的定义不会改变
• 检查用户访问引用方案对象的权限
• 确定语句的最佳执行计划
• 将语句和执行计划载入共享的 SQL 区
这个先入为主的概念一直占据着我的脑海,我认为硬解析就是上面几个步骤。相对于硬解析,软解析的步骤就是上面第一步找到现有SQL语句的副本后,只需要验证用户是否有权限执行就是了,这样省略上面好几个步骤,相对硬解析来说性能开销就非常小了。即使是在论坛上和大家讨论时,我也一直坚持这个看法。直到前一天看了Tom的《Effective Oracle By Design》中关于语句处理的章节后,我才知道这个自己一直坚持的观点事实上是错误的。
事实上,在Oracle中SQL语句的解析步骤如下:
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、 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。
3、 检查共享池中是否有相同的语句存在。假如执行的SQL语句已经在共享池中存在同样的副本,那么该SQL语句将会被软解析,也就是可以重用已解析过的语句的执行计划和优化方案,可以忽略语句解析过程中最耗费资源的步骤,这也是我们为什么一直强调避免硬解析的原因。这个步骤又可以分为两个步骤:
(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。我们首先参考如下一个例子:
假如用户A有自己的一张表EMP,他要执行查询语句:select * from emp;用户B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。假如这时候用户C又要查询同样一条语句,他查询的表为scott下的公有同义词,还有就是SCOTT也查询同样一张自己的表emp,情况会是如何呢?
代码:

SQL
> connect a/a
Connected
. SQL> create table emp ( x int );
Table created
.
SQL> select * from emp
;
no rows selected
SQL
> connect b/
b
Connected
. SQL> create table emp ( x int );
Table created
.
SQL> select * from emp
;
no rows selected

SQL
> conn scott/
tiger
Connected
. SQL> select * from emp; SQL> conn c/c
Connected
. SQL> select * from emp; SQL> conn/as sysdba
Connected
. SQL> select address,hash_value, executions, sql_text
2 from v$sql
3 where upper
(sql_text) like
'SELECT * FROM EMP%'
4
/
ADDRESS HASH_VALUE EXECUTIONS SQL_TEXT -------- ---------- ---------- ------------------------ 78B89E9C 3011704998 1 select * from emp
78B89E9C 3011704998 1 select
*
from emp
78B89E9C 3011704998 2 select
*
from emp ...



我们可以看到这四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,只有后面两个语句是可以共享的,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。

我们可以进一步查询v$sql_shared_cursor以得知SQL为何不能共享的原因:
代码:

SQL
> select kglhdpar, address,
2 auth_check_mismatch,
translation_mismatch
3 from v$sql_shared_cursor
4 where kglhdpar in
5
(
select address
6 from v$sql
7 where upper
(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%'
)
8
/
KGLHDPAR ADDRESS A T -------- -------- - - 78B89E9C 786C9D78 N N
78B89E9C 786AC810 Y Y
78B89E9C 786A11A4 Y Y
...



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。

(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。我们下面就一个实例来说明SQL执行环境对解析的影响,我们通过将会话的workarea_size_policy变更来查看对同样一条SQL语句执行的影响:
代码:

SQL
> alter system flush shared_pool;
System altered
.
SQL>
show parameter workarea_size_policy

NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- -------------- workarea_size_policy string AUTO

SQL
> select count(*) from t
;

COUNT
(*)
----------
5736

SQL
> alter session set workarea_size_policy=manual
;
Session altered
.
SQL> select count(*) from t
;

COUNT
(*)
----------
5736

SQL
> select sql_text, child_number, hash_value,
address
2 from v$sql
3 where upper
(sql_text) =
'SELECT COUNT(*) FROM T'
4
/
SQL_TEXT CHILD_NUMBER HASH_VALUE ADDRESS ------------------------------ ------------ ---------- -------- select count(*) from t 0 2199322426 78717328
select count
(*)
from t 1 2199322426 78717328
...



可以看到由于不同会话workarea_size_policy设置得不同,即使是同样一条SQL语句还是无法共享的。通过进一步查询v$sql_shared_cursor我们可以发现两个会话的优化器环境是不同的:
代码:

SQL
> select optimizer_mismatch
2 from v$sql_shared_cursor
3 where kglhdpar in
4
(
select address
5 from v$sql
6 where upper
(sql_text) = 'SELECT COUNT(*) FROM T'
);
O - N
Y
...



通过如上三个步骤检查以后,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。
4、 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。

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