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$sqltext等数据字典中的HASH_VALUE列查询得出。如果SQL语句的HASH值一致，那么ORACLE事实上还需要对SQL语句的语义进行再次检测，以决定是否一致。那么为什么Oracle需要再次对语句文本进行检测呢？不是SQL语句的HASH值已经对应上了？事实上就算是SQL语句的HASH值已经对应上了，并不能说明这两条SQL语句就已经可以共享了。我们首先参考如下一个例子：
假如用户A有自己的一张表EMP，他要执行查询语句：select * from emp；用户B也有一张EMP表，同样要查询select * from emp；这样他们两条语句在文本上是一模一样的，他们的HASH值也会一样，但是由于涉及到查询的相关表不一样，他们事实上是无法共享的。假如这时候用户C又要查询同样一条语句，他查询的表为scott下的公有同义词，还有就是SCOTT也查询同样一张自己的表emp，情况会是如何呢？
SQL> connect a/a Connected. SQL> create table emp ( x int ); Table created. SQL> select * from emp; no rows selected SQL> connect b/b Connected. SQL> create table emp ( x int ); Table created. SQL> select * from emp; no rows selected SQL> conn scott/tiger Connected. SQL> select * from emp; SQL> conn c/c Connected. SQL> select * from emp; SQL> conn/as sysdba Connected. SQL> select address,hash_value, executions, sql_text from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' / 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$sql_shared_cursor以得知SQL为何不能共享的原因：
SQL> select kglhdpar, address, auth_check_mismatch, translation_mismatch from v$sql_shared_cursor where kglhdpar in ( select address from v$sql where upper(sql_text) like 'SELECT * FROM EMP%' ) / KGLHDPAR ADDRESS A T -------- -------- - - 78B89E9C 786C9D78 N N 78B89E9C 786AC810 Y Y 78B89E9C 786A11A4 Y Y ... |
TRANSLATION_MISMATCH表示SQL游标涉及到的数据对象是不同的；AUTH_CHECK_MISMATCH表示对同样一条SQL语句转换是不匹配的。
（2、）验证SQL语句执行环境是否相同。比如同样一条SQL语句，一个查询会话加了/*+ first_rows */的HINT，另外一个用户加/*+ all_rows */的HINT，他们就会产生不同的执行计划，尽管他们是查询同样的数据。我们下面就一个实例来说明SQL执行环境对解析的影响，我们通过将会话的workarea_size_policy变更来查看对同样一条SQL语句执行的影响：
SQL> alter system flush shared_pool; System altered. SQL> show parameter workarea_size_policy NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ----------- -------------- workarea_size_policy string AUTO SQL> select count(*) from t; COUNT(*) ---------- 5736 SQL> alter session set workarea_size_policy=manual; Session altered. SQL> select count(*) from t; COUNT(*) ---------- 5736 SQL> select sql_text, child_number, hash_value, address from v$sql where upper(sql_text) = 'SELECT COUNT(*) FROM T' / 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$sql_shared_cursor我们可以发现两个会话的优化器环境是不同的：
SQL>selectoptimizer_mismatch fromv$sql_shared_cursor wherekglhdparin (selectaddress fromv$sql whereupper(sql_text)='SELECTCOUNT(*)FROMT'); O - N Y ... |
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。