Oracle中SQL語句解析的步驟(轉)

我們都知道在Oracle中每條語句在執行之前都需要經過解析，這裡面又分為軟解析和硬解析。那麼這兩種解析有何不同之處呢？它們又分別是如何進行解析呢？Oracle內部解析的步驟又是如何進行的呢？下面我們就這些話題進行共同探討。 在Oracle中存在兩種型別的SQL語句，一類為DDL語句，他們是從來不會共享使用的，也就是每次執行都需要進行硬解析。還有一類就是DML語句，他們會根據情況選擇要麼進行硬解析，要麼進行軟解析。在Oracle 8i OCP教材的023中1-12有說明SQL語句的解析步驟，當一條SQL語句從客戶端程式傳遞到伺服器端程式後，需要執行如下步驟：
• 在共享池中搜尋 SQL 語句的現有副本
• 驗證 SQL 語句的語法是否準確
• 執行資料字典查詢來驗證表和列的定義
• 獲取物件的分析鎖以便在語句的分析過程中物件的定義不會改變
• 檢查使用者訪問引用方案物件的許可權
• 確定語句的最佳執行計劃
• 將語句和執行計劃載入共享的 SQL 區
這個先入為主的概念一直佔據著我的腦海，我認為硬解析就是上面幾個步驟。相對於硬解析，軟解析的步驟就是上面第一步找到現有SQL語句的副本後，只需要驗證使用者是否有許可權執行就是了，這樣省略上面好幾個步驟，相對硬解析來說效能開銷就非常小了。即使是在論壇上和大家討論時，我也一直堅持這個看法。直到前一天看了Tom的《Effective Oracle By Design》中關於語句處理的章節後，我才知道這個自己一直堅持的觀點事實上是錯誤的。
事實上，在Oracle中SQL語句的解析步驟如下：
1、 語法檢測。判斷一條SQL語句的語法是否符合SQL的規範，比如執行：SQL> selet * from emp；我們就可以看出由於Select關鍵字少了一個“c”，這條語句就無法透過語法檢驗的步驟了。
2、 語義檢查。語法正確的SQL語句在解析的第二個步驟就是判斷該SQL語句所訪問的表及列是否準確？使用者是否有許可權訪問或更改相應的表或列？比如如下語句：

SQL> select * from emp; select * from emp * ERROR at line 1: ORA-00942: table or view does not exist

由於查詢使用者沒有可供訪問的emp物件，因此該SQL語句無法透過語義檢查。
3、 檢查共享池中是否有相同的語句存在。假如執行的SQL語句已經在共享池中存在同樣的副本，那麼該SQL語句將會被軟解析，也就是可以重用已解析過的語句的執行計劃和最佳化方案，可以忽略語句解析過程中最耗費資源的步驟，這也是我們為什麼一直強調避免硬解析的原因。這個步驟又可以分為兩個步驟：
（1）驗證SQL語句是否完全一致。在這個步驟中，Oracle將會對傳遞進來的SQL語句使用HASH函式運算得出HASH值，再與共享池中現有語句的HASH值進行比較看是否一一對應。現有中SQL語句的HASH值我們可以透過訪問v$sql、v$sqlarea、v$sqltext等資料字典中的HASH_VALUE列查詢得出。如果SQL語句的HASH值一致，那麼ORACLE事實上還需要對SQL語句的語義進行再次檢測，以決定是否一致。那麼為什麼Oracle需要再次對語句文字進行檢測呢？不是SQL語句的HASH值已經對應上了？事實上就算是SQL語句的HASH值已經對應上了，並不能說明這兩條SQL語句就已經可以共享了。我們首先參考如下一個例子：假如使用者A有自己的一張表EMP，他要執行查詢語句：select * from emp；使用者B也有一張EMP表，同樣要查詢select * from emp；這樣他們兩條語句在文字上是一模一樣的，他們的HASH值也會一樣，但是由於涉及到查詢的相關表不一樣，他們事實上是無法共享的。假如這時候使用者C又要查詢同樣一條語句，他查詢的表為scott下的公有同義詞，還有就是SCOTT也查詢同樣一張自己的表emp，情況會是如何呢？

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

我們可以看到這四個查詢的語句文字和HASH值都是一樣的，但是由於查詢的物件不同，只有後面兩個語句是可以共享的，不同情況的語句還是需要硬解析的。因此在檢查共享池共同SQL語句的時候，是需要根據具體情況而定的。
我們可以進一步查詢v$sql_shared_cursor以得知SQL為何不能共享的原因：

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遊標涉及到的資料物件是不同的；AUTH_CHECK_MISMATCH表示對同樣一條SQL語句轉換是不匹配的。
（2、）驗證SQL語句執行環境是否相同。比如同樣一條SQL語句，一個查詢會話加了/*+ first_rows */的HINT，另外一個使用者加/*+ all_rows */的HINT，他們就會產生不同的執行計劃，儘管他們是查詢同樣的資料。我們下面就一個例項來說明SQL執行環境對解析的影響，我們透過將會話的workarea_size_policy變更來檢視對同樣一條SQL語句執行的影響：

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

可以看到由於不同會話workarea_size_policy設定得不同，即使是同樣一條SQL語句還是無法共享的。透過進一步查詢v$sql_shared_cursor我們可以發現兩個會話的最佳化器環境是不同的：

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

透過如上三個步驟檢查以後，如果SQL語句是一致的，那麼就會重用原有SQL語句的執行計劃和最佳化方案，也就是我們通常所說的軟解析。如果SQL語句沒有找到同樣的副本，那麼就需要進行硬解析了。
4、 Oracle根據提交的SQL語句再查詢相應的資料物件是否有統計資訊。如果有統計資訊的話，那麼CBO將會使用這些統計資訊產生所有可能的執行計劃（可能多達成千上萬個）和相應的Cost，最終選擇Cost最低的那個執行計劃。如果查詢的資料物件無統計資訊，則按RBO的預設規則選擇相應的執行計劃。這個步驟也是解析中最耗費資源的，因此我們應該極力避免硬解析的產生。至此，解析的步驟已經全部完成，Oracle將會根據解析產生的執行計劃執行SQL語句和提取相應的資料。