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硬解析和软解析

原创 Linux操作系统 作者:wzqnpu 时间:2011-02-12 09:31:33 0 删除 编辑
开篇:不积跬步,无以至千里
1.硬解析和软解析(如果硬分析率每秒大于100,则认为硬分析过多)p932
  分析软硬解析的方法有几种?
    1. sql trace, tkprof查看分析信息
        alter session set SQL_TRACE=TRUE;
        为保证以前没有任何的查询被分析,刷新共享池(思考一下我们都在什么情况下刷新共享池)
        alter system flush share_pool;
        在trace 文件中mis=1指出这是一个硬分析,因为这条语句未在库高速缓存中给出
        在tkprof中查看某条语句分析时,如何未命中会得到:
        Misses in library cache during parse:1
     2. 度量库高速缓存的效率
        利用简单的比例来判断库高速缓存的尺寸设置是否正确:
        V$LIBRARYCACHE
        select  sum(pinhits)/sum(pin) library_cache_hit_ratio from v$librarycache;
        如何命中率在99%,说明我们的命中率很好。但我们不能过分看重库高速缓存和缓冲区高速缓存的命中率。
        因为即使命中率高达99.9%,但如果由诸如过度分析这样的事件导致大量等待,数据库的速度也会很慢。
        应该密切关注系统的等待事件,不要盲目的依赖命中率。
    3. 确定库高速缓存的效率
       select namespace,pins,pinhits,reloads from v$LIBRARYCACHE ORDER by namespace;
       如果reload列显示较大的值,则表示许多SQL语句在老化退出后有被重新载入。这时我们可能想增大共享池,
       但如果应用很大,执行的数目很大,或应用不使用绑定变量,则这样也解决不了问题。
       oracle提供的DBMS_SHARED_POOL程序强迫可执行的SQL语句保留在共享池的库高速缓存中,这个程序包包括有KEEP和UNKEEP过程。
       using DBMS_SHARED_POOL
       http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/appdev.102/b14258/d_shpool.htm#i996754
       V$LIBRARY_CACHE_MEMORY来确定共享池中当前正在使用的库高速缓存内存对象的数目,以及空闲的库高速缓存内存对象的数目。
       V$SHARE_POOL_ADVICE提供各种尺寸的共享池预期可节省的分析时间信息。
   4. 优化库高速缓存
       CURSOR_SHARING 参数
       优化库高速缓存的目的是重用以前分析过的或执行过的代码。最简单的方法就是使用绑定变量。
       CURSOR_SHARING=FORCE强制在所有情况下使用绑定变量,而CURSOR_SHARING=SIMILAR只在认为绑定变量不会对优化产生负面影响时才使用它。
       ORACLE建议使用CURSOR_SHARING=SIMILAR,因为使用CURSOR_SHARING=FORCE有可能使执行计划变坏。但实际上CURSOR_SHARING=FORCE
       对执行计划的好处要远远大于坏处。在观察到由于不使用绑定变量而导致大量硬分析时,通过把默认的CURSOR_SHARING=EXACT改成CURSOR_SHARING=FORCE
       可极大的改善性能。可在init.ora或spfile中更改这个参数,也可使用alter system 或alter session 动态的执行更改。
   5.  硬分析较大的会话
        select  s.sid,s.value "hard parse",t.value "executions count"
        from v$sesstat s, v$sesstat t where s.sid=t.sid
        and s.statistic#=(select statistic#
        from v$statname where name='parse count (hard)')
        and t.statistic#=(select statistic#
        from v$statname where name='execute count')
        and s.value>0
       order by 2 desc;


      

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