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
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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<=10000; 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。
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