搜索
首页数据库mysql教程Oracle11g新特性之动态变量窥视

欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 1. 11g之前的绑定变量窥视 我们都知道,为了能够让SQL语句共享执行计划,oracle始终都是强调在进行应用系统的设计时,必须使用绑定变量,也就是用一个变量来代替原来出现在SQL语句里的字面值。比如

欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入

        1. 11g之前的绑定变量窥视

        我们都知道,为了能够让SQL语句共享执行计划,oracle始终都是强调在进行应用系统的设计时,必须使用绑定变量,也就是用一个变量来代替原来出现在SQL语句里的字面值。比如,对于下面三条SQL语句来说:

         select col1 from t where col2 = 1;
        select col1 from t where col2 = 2;
        select col1 from t where col2 = 3;

        我们可以看到,这三条SQL语句几乎一样,只有最后where条件里的字面值(分别是1、2、3)不同而已。但是如果写成这个样子,则oracle是不知道这三条SQL语句是一样的,仍然把它们当作三条完全不同的SQL语句,从而在shared pool里进行硬解析,并生成最终的执行计划。但是我们会发现,这三个执行计划可能都是一样的,因此后面两次生成执行计划的工作可能是完全不必要的,这在典型的OLTP环境中更是如此。由于解析本身属于CPU密集型操作,因此为了降低对CPU的消耗,oracle建议将这样的SQL写成:

         select col1 from t where col2 = :v1;

        然后,分别将1、2、3传递给v1,这样的话,只需要第一次传入1时进行解析即可。而后面执行2、3时,由于SQL文本本身没有变化,因此直接把执行计划拿来使用即可,不需要再次生成执行计划。

        但是,生成执行计划本身是基于概率的理论,在不访问具体表里的数据的前提下,根据你的where条件,来猜测返回的记录数大概是多少,从而判断应该采用怎样的访问路径。很明显,这是一定要参照具体的where条件里的值才能进行猜测的。这样就与节省CPU的初衷产生了矛盾,因为节省CPU的关键是使用绑定变量,你一旦使用了绑定变量,则oracle岂不是不知道你具体的字面值了吗?

        为了解决这一问题,oracle引入了绑定变量窥视。所谓绑定变量窥视,就是指oracle在第一次解析SQL语句的时候(也就是说该SQL第一次传入shared pool),会将你输入的绑定变量的值带入SQL语句里,从而参考你的字面值来猜测该SQL大概会返回多少条记录,从而得到优化的执行计划。然后,以后再次执行相同的SQL语句时,不再考虑你所输入的绑定变量的值,直接取出第一次生成的绑定变量。

        但是,很可惜的是,使用绑定变量从而共享游标与SQL优化是两个矛盾的目标。Oracle使用绑定变量的前提,是oracle认为大部分的列的数据都是分布比较均匀的。从而,使用第一次的绑定变量的值所得到的执行计划,大多数情况下都能适用于该绑定变量的其他的值。很明显,如果第一次传入的绑定变量的值恰好占整个数据量的百分比较高,从而导致全表扫描的执行计划。而后来传入的绑定变量的值都占整个数据量的百分比都很低,则应该走索引扫描会更好的,但是由于使用了绑定变量,从而oracle并不会再去看你的绑定变量的值,而是直接拿全表扫描的执行计划来用。这时,由于使用了绑定变量,虽然我们达到了游标共享,从而节省CPU的目的,但是SQL的执行计划却不够优化了。

        那么我们如何在绑定变量和SQL优化之间进行取舍呢?在OLTP应用中,由于并发性较高,CPU上的争用会比较严重,同时SQL本身执行时间较短,涉及到的数据量较少,解析所占的时间在整个SQL执行时间中占的比例较高,而花在I/O上的时间占的比例较低。因此尽管绑定变量会有SQL不够优化的问题,还是建议使用绑定变量。但是在DSS应用和数据仓库应用中,由于并发性较低,CPU上的争用较轻,同时SQL语句的执行时间都很长,而且主要时间花在等待I/O上,而解析占的比重较低,这时优化SQL执行计划的重要性就体现出来了。因此,建议不要使用绑定变量,而直接使用字面值。但是大多数的情况都是混合应用,既有OLTP又有数据仓库,这时就很难完美的解决该问题了。

        我们先来看一下11g之前的绑定变量窥视是如何工作的,以10g为例。

        我们先创建一个表,使得其含有的数据分布不均匀,并在该表上创建一个索引。

         hr@ora10g > create table t1 as select object_id as id,object_name from dba_objects;
        hr@ora10g > update t1 set id=1 where rownum        hr@ora10g > commit;
        hr@ora10g > create index idx_t1 on t1(id);

        这样,该表里id为的1记录有一万条,而id为其他值的记录都只有一条。从而,我们构建出一个分布不均匀的测试用表。然后,我们收集一下统计信息。注意,这里要收集直方图,为的是要让CBO知道id列上的数据分布不均匀。

         hr@ora10g> begin
        2 dbms_stats.gather_table_stats(
        3 user,
        4 't1',
        5 cascade => true,
        6 method_opt => 'for columns id size 254'
        7 );
        8 end;
        9 /

        我们找到表t1里最大的id,然后以该id作为第一个绑定变量传入,可以想象,该绑定变量将导致走索引。注意,我们这里设定的优化器目标为all_rows。

         hr@ora11g > select max(id) from t1;
        MAX(ID)
        ----------
        13871
        hr@ora10g> alter system flush shared_pool;
        hr@ora10g> var v_id number;
        hr@ora10g> var v_sql_id varchar2(20);
        hr@ora10g> exec :v_id := 13871;
        hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
        此处省略查询结果
        hr@ora10g > begin
        2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
        3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
        4 end;
        5 /
        hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
        PLAN_TABLE_OUTPUT
        --------------------------------------------------------------------------------
        SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
        -------------------------------------
        select * from t1 where id=:v_id
        Plan hash value: 50753647
        --------------------------------------------------------------------------------
        | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
        --------------------------------------------------------------------------------
        | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 11 (100) |
        | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1365 | 28665| 11 (0) | 00:00:01
        |* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 1365 | | 3 (0) | 00:00:01
        --------------------------------------------------------------------------------
        ......
        hr@ora10g> exec :v_id := 1;
        hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
        此处省略查询结果
        hr@ora10g > begin
        2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
        3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
        4 end;
        5 /
        hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
        PLAN_TABLE_OUTPUT
        --------------------------------------------------------------------------------
        SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
        -------------------------------------
        select * from t1 where id=:v_id
        Plan hash value: 50753647
        --------------------------------------------------------------------------------
        | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
        --------------------------------------------------------------------------------
        | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 11 (100) |
        | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1365 | 28665| 11 (0) | 00:00:01
        |* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 1365 | | 3 (0) | 00:00:01
        --------------------------------------------------------------------------------

        从上面结果可以看出,在为绑定变量传入第一个值为13871时,由于返回的记录条数较少,导致走索引扫描。当我们第二次传入绑定变量值1时,oracle不再生成新的执行计划,而直接拿索引扫描的执行路径来用。

        但是,如果先传入1的绑定变量值,然后再传入13871的绑定变量值时,会怎样?我们继续测试。

         hr@ora10g> alter system flush shared_pool;
        hr@ora10g> set autotrace traceonly exp stat;
        hr@ora10g> exec :v_id := 1;
        hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
        hr@ora10g > begin
        2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
        3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
        4 end;
        5 /
        hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
        PLAN_TABLE_OUTPUT
        --------------------------------------------------------------------------------
        SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
        -------------------------------------
        select * from t1 where id=:v_id
        Plan hash value: 3617692013
        --------------------------------------------------------------------------
        | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
        --------------------------------------------------------------------------
        | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 13 (100)| |
        |* 1 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8738 | 179K | 13 (0) | 00:00:01 |
        --------------------------------------------------------------------------
        ......
        hr@ora10g > exec :v_id := 13871;
        hr@ora10g > select * from t1 where id=:v_id;
        hr@ora10g > begin
        2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
        3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
        4 end;
        5 /
        hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
        PLAN_TABLE_OUTPUT
        --------------------------------------------------------------------------------
        SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
        -------------------------------------
        select * from t1 where id=:v_id
        Plan hash value: 3617692013
        --------------------------------------------------------------------------
        | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
        --------------------------------------------------------------------------
        | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 13 (100)| |
        |* 1 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8738 | 179K | 13 (0) | 00:00:01 |
        --------------------------------------------------------------------------

        很明显,先传入1的绑定变量时将导致生成的执行计划走全表扫描。后面传入的13871的绑定变量的最佳执行路径应该是索引扫描,但是由于CBO并不知道这一点,而是直接拿第一次生成的执行计划来用了,于是也走全表扫描了。

[1] [2] 

Oracle11g新特性之动态变量窥视

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
在MySQL中使用视图的局限性是什么?在MySQL中使用视图的局限性是什么?May 14, 2025 am 12:10 AM

mysqlviewshavelimitations:1)他们不使用Supportallsqloperations,限制DatamanipulationThroughViewSwithJoinSorsubqueries.2)他们canimpactperformance,尤其是withcomplexcomplexclexeriesorlargedatasets.3)

确保您的MySQL数据库:添加用户并授予特权确保您的MySQL数据库:添加用户并授予特权May 14, 2025 am 12:09 AM

porthusermanagementInmysqliscialforenhancingsEcurityAndsingsmenting效率databaseoperation.1)usecReateusertoAddusers,指定connectionsourcewith@'localhost'or@'%'。

哪些因素会影响我可以在MySQL中使用的触发器数量?哪些因素会影响我可以在MySQL中使用的触发器数量?May 14, 2025 am 12:08 AM

mysqldoes notimposeahardlimitontriggers,butacticalfactorsdeterminetheireffactective:1)serverConfiguration impactactStriggerGermanagement; 2)复杂的TriggerSincreaseSySystemsystem load; 3)largertablesslowtriggerperfermance; 4)highConconcConcrencerCancancancancanceTigrignecentign; 5); 5)

mysql:存储斑点安全吗?mysql:存储斑点安全吗?May 14, 2025 am 12:07 AM

Yes,it'ssafetostoreBLOBdatainMySQL,butconsiderthesefactors:1)StorageSpace:BLOBscanconsumesignificantspace,potentiallyincreasingcostsandslowingperformance.2)Performance:LargerrowsizesduetoBLOBsmayslowdownqueries.3)BackupandRecovery:Theseprocessescanbe

mySQL:通过PHP Web界面添加用户mySQL:通过PHP Web界面添加用户May 14, 2025 am 12:04 AM

通过PHP网页界面添加MySQL用户可以使用MySQLi扩展。步骤如下:1.连接MySQL数据库,使用MySQLi扩展。2.创建用户,使用CREATEUSER语句,并使用PASSWORD()函数加密密码。3.防止SQL注入,使用mysqli_real_escape_string()函数处理用户输入。4.为新用户分配权限,使用GRANT语句。

mysql:blob和其他无-SQL存储,有什么区别?mysql:blob和其他无-SQL存储,有什么区别?May 13, 2025 am 12:14 AM

mysql'sblobissuitableForStoringBinaryDataWithInareLationalDatabase,而alenosqloptionslikemongodb,redis和calablesolutionsoluntionsoluntionsoluntionsolundortionsolunsolunsstructureddata.blobobobsimplobissimplobisslowderperformandperformanceperformancewithlararengelitiate;

mySQL添加用户:语法,选项和安全性最佳实践mySQL添加用户:语法,选项和安全性最佳实践May 13, 2025 am 12:12 AM

toaddauserinmysql,使用:createUser'username'@'host'Indessify'password'; there'showtodoitsecurely:1)choosethehostcarecarefullytocon trolaccess.2)setResourcelimitswithoptionslikemax_queries_per_hour.3)usestrong,iniquepasswords.4)Enforcessl/tlsconnectionswith

MySQL:如何避免字符串数据类型常见错误?MySQL:如何避免字符串数据类型常见错误?May 13, 2025 am 12:09 AM

toAvoidCommonMistakeswithStringDatatatPesInMysQl,CloseStringTypenuances,chosethirtightType,andManageEngencodingAndCollat​​ionsEttingsefectery.1)usecharforfixed lengengters lengengtings,varchar forbariaible lengength,varchariable length,andtext/blobforlabforlargerdata.2 seterters seterters seterters seterters

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

功能强大的PHP集成开发环境

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

VSCode Windows 64位 下载

VSCode Windows 64位 下载

微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版

SublimeText3 英文版

SublimeText3 英文版

推荐:为Win版本,支持代码提示!