最近优化单位的Oracle数据库,
AWR部分内容如下

可以看到
Execute to Parse %和Execute to Parse % 指标很低.

其中
Execute to Parse %
表示SQL语句解析后被重复执行命中率计算公式=100*(1-Parses/Executions)
如果该值偏小，说明分析(硬分析与软分析 )的比例较大，快速分析较少，
根据实际情况，可以考虑调整session_cached_cursors参数
有些报告中这个值是负的，看上去很奇怪。事实上这表示一个问题，sql如果被age out的话就可能出现这种情况，也就是sql老化, 或执行alter system flush shared_pool

Parse CPU to Parse Elapsd %
表示解析实际耗用时间/(解析实际耗用时间＋等待资源的时间)
越高越好,在实际繁忙的系统中,该值可能因为等待资源而不会太高

这两个指标还是牵扯到了软软解析的老问题
http://blog.csdn.net/stevendbaguo/article/details/17267161
http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-1064007/

如果JAVA使用了参数化SQL,那么每次执行SQL都是软解析.
相对于硬解析,软解析复用了执行计划,
但是软解析也会消耗资源(语法检查,语义检查,权限检查)

所以对于Oracle来说,软软解析才是最好的方式(我理解就是不解析...)
实现软软解析有两种方式,一种是JAVA应用程序缓存游标,另一种是设置Oracle的session_cached_cursors参数(默认20)

假设JAVA程序获取了一个游标,使用之后没有关闭,下次再次使用的时候,打开游标.oracle不会进行任何解析,而是直接使用执行计划获取数据。
即使关闭了该游标,如果同一连接软解析该SQL三次以上,Oracle也会将游标缓存在PGA。每个Session缓存游标的数量由session_cached_cursors决定。

从实验看软解析和软软解析

软解析
每次执行之后，关闭游标

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class Test implements Callable<Long> {
private static int COUNT = 100000;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService prepareThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(4);
Future<Long> f1 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f2 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f3 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f4 = prepareThreadPool.submit(new Test());
System.out.println("Wait");
Long totalTime = 0L;
totalTime = totalTime + f1.get();
totalTime = totalTime + f2.get();
totalTime = totalTime + f3.get();
totalTime = totalTime + f4.get();
System.out.println(totalTime);
prepareThreadPool.shutdown();
}
@Override
public Long call() throws Exception {
long start = System.currentTimeMillis();
Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:127.0.0.1:1521:orcl", "edmond", "edmond");
int index = 0;
while (index < COUNT) {
PreparedStatement cmd = conn.prepareStatement("select * from t");
ResultSet rs = cmd.executeQuery();
while (rs.next()) {
rs.getInt(1);
}
index++;
cmd.close();
}
long end = System.currentTimeMillis();
conn.close();
return end - start;
}
}

先刷新共享池
alter system flush shared_pool;
然后执行JAVA程序.结果如下
Wait
57448

使用如下SQL查看Execute to Parse %

set linesize 300;
set pagesize 3000;
col sql_text format a50;
SELECT sql_id,sql_text, s.PARSE_CALLS, loads, executions, round((1 - s.PARSE_CALLS / executions) * 100,-1)||'%' AS Execute_to_Parse
FROM v$sql s
WHERE executions>10 and PARSING_SCHEMA_NAME=upper('edmond') and rownum<10
ORDER BY executions desc ;

结果如下

然后修改JAVA程序，查看软软解析的情况.(缓存游标,注意红色的代码)

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class Test implements Callable<Long> {
private static int COUNT = 100000;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService prepareThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(4);
Future<Long> f1 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f2 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f3 = prepareThreadPool.submit(new Test());
Future<Long> f4 = prepareThreadPool.submit(new Test());
System.out.println("Wait");
Long totalTime = 0L;
totalTime = totalTime + f1.get();
totalTime = totalTime + f2.get();
totalTime = totalTime + f3.get();
totalTime = totalTime + f4.get();
System.out.println(totalTime);
prepareThreadPool.shutdown();
}
@Override
public Long call() throws Exception {
long start = System.currentTimeMillis();
Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:127.0.0.1:1521:orcl", "edmond", "edmond");
int index = 0;
PreparedStatement cmd = conn.prepareStatement("select * from t");
while (index < COUNT) {
ResultSet rs = cmd.executeQuery();
while (rs.next()) {
rs.getInt(1);
}
index++;
}
cmd.close();
long end = System.currentTimeMillis();
conn.close();
return end - start;
}
}

还是先刷新共享池.
alter system flush shared_pool;
执行JAVA程序,可以看到执行速度提高了近一倍
Wait
29881

最后使用SQL查询Execute to Parse %

可以看到AWR报表中的Execute to Parse参数和软软解析是相关的.

事实上,resin中间件JNDI的配置是这样的

8

所以造成了Execute to Parse指标的不佳.

ITPub博客

AWR Execute to Parse参数解析

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