Oracle SQL 解析过程以及共享SQL语句

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Oracle中DDL语句(数据定义语言关键字：CREATE,DROP,ALTER，TRUNCATE)，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，
DML语句(数据操纵语言：INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT),这些会在执行的时候视情况，选择如何去解析。
看过一些资料，SQL的解析如下：

Oracle对此SQL将进行几个步骤的处理过程：
1、语法检查(syntax check): 检查sql的是否有拼写语法错误。
判断一条SQL语句的语法是否符合SQL的规范，比如执行：
SQL> selet * form emp;
我们就可以看出由于Select关键字少了一个“c”，from单词错误，这条语句就无法通过语法检验的步骤了。
2、语义检查(semantic check): 检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应操作的权限。
ORA-00942: table or view does not exist
或许这个表存在，但没有权限，或者就是不存在这个对象。
3、对sql语句进行解析(prase): 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。
Parse主要分为三种：
一、Hard Parse (硬解析)（以下所有的步骤都要一步一步来）
1：语法分析
2：权限与对象检查
3：在共享池中检查是否有完全相同的之前完全解析好的. 如果存在，直接跳过4和5，运行Sql, 此时算soft parse.
4：选择执行计划
5：产生执行计划   
二、Soft Parse (软解析)
就如果是在Shared Pool中找到了与之完全相同的Sql解析好的结果后会跳过Hard Parse中的后面的两个步骤。
三、Soft Soft Parse
当设置了session_cursor_cache这个参数之后，Cursor被直接Cache在当前Session的PGA中的，在解析的时候只需要对其语法分析、权限对象分析之后就可以转到PGA中查找了，如果发现完全相同的Cursor，就可以直接去取结果了
4、执行sql，返回结果(execute and return)
实现SQL共享（以下写的很详细借来转载）：
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$sqltext等数据字典中的HASH_VALUE列查询得出。
如果SQL语句的HASH值一致，那么ORACLE事实上还需要对SQL语句的语义进行再次检测，以决定是否一致。那么为什么Oracle需要再次对语句文本进行检测呢？不是SQL语句的HASH值已经对应上了？事实上就算是SQL语句的HASH值已经对应上了，并不能说明这两条SQL语句就已经可以共享了。
例如：假如用户SYS有自己的一张表EMP，他要执行查询语句：select * from emp; 用户SYSTEM也有一张EMP表，同样要查询select * from emp；这样他们两条语句在文本上是一模一样的，他们的HASH值也会一样，但是由于涉及到查询的相关表不一样，他们事实上是无法共享的.
SQL> conn / as sysdba
已连接。
SQL> show user
USER 为 "SYS"
SQL>  create table emp ( x int ) ;
表已创建。
SQL> select * from emp;
未选定行
SQL> conn system/admin;
已连接。
SQL>  create table emp ( x int );
表已创建。
SQL> select * from emp;
未选定行
SQL> select address,hash_value, executions, sql_text from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%';
ADDRESS      HASH_VALUE  EXECUTIONS    SQL_TEXT                                                            -----------------------  ---------------------------------------------------------

2769AE64    1745700775     1         select * from emp                                                                                                                        

2769AE64    1745700775     1         select * from emp                                                   

2 rows selected.

从结果可以看到这2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，是无法共享的，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。
可以进一步查询v$sql_shared_cursor以得知SQL为何不能共享的原因：

SQL>select address,auth_check_mismatch,translation_mismatch,optimizer_mismatch
from v$sql_shared_cursor where address in (

select address from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' )  

ADDRESS     A T O

----------------  ----- -- --

2769AE64     N N N

2769AE64     Y Y N
有几种不同的地方:
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。

optimizer_mismatch 表示会话的优化器环境是不同的。

2)  验证SQL语句执行环境是否相同,如被指定了执行计划

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。
通过如上检查以后，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。
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。

三.  绑定变量
使用了Bind Var能提高性能主要是因为这样做可以尽量避免不必要的硬分析(Hard Parse)而节约了时间，同时节约了大量的CPU资源。

当一个Client提交一条Sql给Oracle后，Oracle 首先会对其进行解析(Parse)，然后将解析结果提交给优化器(Optimiser)来进行优化而取得Oracle认为的最优的Query Plan，然后再按照这个最优的Plan来执行这个Sql语句(当然在这之中如果只需要软解析的话会少部分步骤)。
但是，当Oracle接到 Client提交的Sql后会首先在共享池(Shared Pool)里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql(注意这里说的是完全相同，既要求语句上的字符级别的完全相同，又要求涉及的对象也必须完全相同)。当发现有相同的以后解析器就不再对新的Sql在此解析而直接用之前解析好的结果了。这里就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。尤其是在OLTP中运行着的大量的短小Sql，效果就会比较明显了。因为一条两条Sql的时间可能不会有多少感觉，但是当量大了以后就会有比较明显的感觉了。