当前位置:首页 > 开发 > 数据库 > 正文

Oracle中SQL语句解析的步骤

发表于: 2014-07-13   作者:kevin_li0719   来源:转载   浏览次数:
摘要: 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。    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

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。
    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?
[php]
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
...
[/php]

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:

[php]

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
...
[/php]

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:

[php]

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

...
[/php]

       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:

[php]
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

...
[/php]

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。

Oracle中SQL语句解析的步骤

  • 0

    开心

    开心

  • 0

    板砖

    板砖

  • 0

    感动

    感动

  • 0

    有用

    有用

  • 0

    疑问

    疑问

  • 0

    难过

    难过

  • 0

    无聊

    无聊

  • 0

    震惊

    震惊

编辑推荐
SQL语句的的处理步骤如下图所示: 一、解析 1. 语法检查 sql语句解析的时候,先执行语法检查。看语
SQL语句的解析过程 http://www.cnblogs.com/myprogram/archive/2013/01/24/2874666.html 由于最近需
【原文地址】http://www.cnblogs.com/myprogram/archive/2013/01/24/2874666.html 自己补充下两点
SQL是的全称是Structured Query Language(结构化查询语言)。SQL是一个在80年代中期被使用的工业标准
SQL是的全称是Structured Query Language(结构化查询语言)。SQL是一个在80年代中期被使用的工业标准
创建表空间 CREATE TABLESPACE mydb DATAFILE 'D:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\DB_1\DATABASE\mydb ' SIZE
字段合并: select EVFOUNDATIONTYPEA || EVFOUNDATIONTYPEB|| EVFOUNDATIONTYPEC ||EVFOUNDATIONTY
在一些系统中需要对SQL查询语句进行解析,并最终根据业务需求将其转换处理将其转换为真实的SQL语句,
T-SQL是需要优化的。而优化的前提是你对它的执行步骤有清楚的认识。我经常去给讲课或者咨询辅导的时
Oracle中的DDL语句 一、表格(table) 1.创建 创建语句创建 create table t_1( id int primary key, n
版权所有 IT知识库 CopyRight © 2009-2015 IT知识库 IT610.com , All Rights Reserved. 京ICP备09083238号