Oracle数据库找到 Top Hard Parsing SQL 语句的方法_数据库_开发者

什么是硬解析

oracle数据库中的硬解析（Hard Parse）是指在执行SQL语句时，数据库需要重新解析该SQL语句，并创建新的执行计划的过程。这个过程涉及到对SQL语句的完整解析、编译和生成执行计划，是数据库性能优化中的一个重要环节。以下是硬解析的详细过程：

语法、语义及权限检查：Oracle首先会对SQL语句进行语法检查，确保语句的拼写和结构正确无误。接着进行语义检查，验证语句中引用的对象是否存在以及http://www.devze.com执行语句的用户是否具有相应的权限。
查询转换：Oracle会应用不同的转换技巧，将SQL语句转换为语义上等价的其他形式。例如，COUNT(1)可能会被转换为COUNT(*)，以优化查询性能。
根据统计信息生成执行计划：这是硬解析中最耗时的步骤。Oracle会根据数据库的统计信息，如表的大小、索引的统计数据等，来确定执行SQL语句的最佳路径，即成本最低的执行计划。
将游标信息（执行计划）保存到库缓存：一旦执行计划生成，Oracle会将这个执行计划保存在共享池（Shared Pool）的库缓存（Library Cache）中，以便后续相同的SQL语句可以重用这个执行计划，减少硬解析的发生。

硬解析的触发条件包括：

首次执行某个SQL语句时，因为数据库尚未为其生成解析结果，必须进行硬解析。
如果一个已经硬解析过的SQL语句对应的解析结果在共享池中被替换或因其他原因失效（例如，相关的数据库对象元数据发生变化），那么下次执行该语句时需要重新进行硬解析。
即使对于相同的SQL文本，如果其绑定变量值或会话环境（如当前用户的权限、NLS设置等）发生变化，导致生成的解析树或执行计划与缓存中的不一致，也会触发硬解析。
某些类型的SQL语句，如DDL（数据定义语言）语句，由于它们的操作通常是不可缓存的，因此总是进行硬解析。

硬解析对数据库性能有显著影响，因为它会消耗大量的CPU资源和内存，增加磁盘I/O，延长查询响应时间，降低用户体验。因此，在数据库性能优化中，通常建议尽量减少硬解析的发生，通过使用绑定变量、优化SQL语句结构等方式来提高软解析的比例，从而提升数据库的整体性能。

当必须将 SQL 语句加载到共享池中时，会发生硬解析。在这种情况下，Oracle Server 必须在共享池中分配内存并解析语句。

当共享池太小时，或者当您有没有绑定变量的不可重用 SQL 语句时，可能会发生过多的硬解析。

我们可能会想到 AWR 报告，其中有一节标题为“SQL ordered by Parse Calls”，但是这里的数值不仅是硬解析调用，而且还包含了软解析。

Oracle数据库找到 Top Hard Parsing SQL 语句的方法

因此我们可以使用查询表中dba_hist_active_sess_history IN_HARD_PARSE='Y' 的语句，查出真正的硬解析语句。

查询一段时间以来硬解析次数最高语句

select INSTANCE_NUMBER,TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_ID,count(*)
from dba_hjsist_active_sess_history
where IN HARD_PARSE='Y'
and snap_id>=39072 and snap_id<=39073
and sample_time>to_date('20240814 09:09','yyyymmdd hh24:mi')
and sample_time<to_date('20240814 10:10','yyyymmdd hh24:mi')
group by INSTANCE_NUMBER,TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_ID
having count(*)>10
order by count(*) desc;

Oracle数据库找到 Top Hard Parsing SQL 语句的方法

查询一段时间以来所有实例硬解析top语句

select TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_ID,count(*
from dba_hist_active_sess_history
where IN_HARD_PARSE='Y'
and snap_id>=39072 and snap_id<=39093
and sample_time>to_date('20240814 09:08','yyyymmdd hh24:mi')
and sample_time<to_date('20240814 16:15','yyyymmdd hh24:mi')
group by TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_ID
having count(*)>10
order by count(*) desc;

Oracle数据库找到 Top Hard Parsing SQL 语句的方法

TOP_LEVEL_SQL_ID和SQL_ID

很多时候面对包或者存储过程，我们看到的"sql_id"仅仅是包或者存储过程本身的"sql_id"，但对于包以及存储过程里面到底包含了哪些sql是不知道的，这时候就可以利用这一列，查出包或者存储过程里的一系列sql_id。

查询存储过程中那些sql语句慢

查询出硬解析语句为存储过程时，如何查看存储过程中的sql语句

###查询存储过程中那些语句慢
set verify on
set echo on
set lines 250
set head on
set tab off
WITH snaps AS
 (SELECT /*+ materialize*/
   snap_id, dbid
    FROM dba_hist_snapshot
   WHERE begin_interval_time > SYSDATE - &days),
obj AS
 (SELECT /*+ materialize*/
   object_id, subprogram_id
    FROM DBA_PROCEDURES
   WHERE object_name = UPPER ('&package_name')
                AND procedure_name = UPPER('&procedure_name'))
SELECT /*+  push_subq(snp) opt_param('_optimizer_use_feedback' 'false') */
 t.*
  FROM (SELECT sql_id,
               ev编程客栈ent,
               a.SQL_PLAN_HASH_VALUE,
               COUNT(DISTINCT sql_exec_id || sql_exec_start) calls,
               count(1) cnt
          FROM dba_hist_active_sess_history a
         WHERE (PLSQL_ENTRY_OBJECT_ID, PLSQL_ENTRY_SUBPROGRAM_ID) IN
               (SELECT object_id, subprogram_id FROM obj)
           AND (dbid, SNAP_ID) IN (SELECT /*+qb_name(snp)*/
                                    dbid, SNAP_ID
                                     FROMphp snaps)
         GROUP BY sql_id, SQL_PLAN_HASH_VALUE, event) t
 ORDER BY sql_id, SQL_PLAN_HASH_VALUE, event, cnt DESC
 /
 CLEAR COLUMNS

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