oracle硬解析执行步骤详解
oracle涉及一张表的查询语句,如果是第一次执行,也就是硬解析,需要执行的步骤涉及的对象如下: Tables #Queries Purpose access$ 1 Permissions used by a dependent object against its parent ccol$ 10 Constraint column-specific data cdef$ 3 Constra
oracle涉及一张表的查询语句,如果是第一次执行,也就是硬解析,需要执行的步骤涉及的对象如下:
Tables #Queries Purpose
access$ 1 Permissions used by a dependent object against its parent
ccol$ 10 Constraint column-specific data
cdef$ 3 Constraint-specific definition data
col$ 1 Table column-specific data --不是始终在内存中
dependency$ 1 Interobject dependencies --不是始终在内存中
hist_head$ 12 Histogram header data
histgrm$ 3 Histogram specifications
icol$ 6 Index columns
ind$, ind_stats$ 1 Indexes, index statistics
obj$ 8 Objects--dictionary cache
objauth$ 2 Table authorizations
seg$ 7 Mapping of all database segments
syn$ 1 Synonyms
tab$, tab_stats$ 1 Tables, table statistics
user$ 2 User definitions
可以看到硬解析的过程执行了59次查询,硬解析的资源消耗是相当严重的,实际生产环境应该尽量避免硬解析,而且查询中涉及的好多数据字典信息并没有全部在内存中,比如上面进行注释的部分,实际查询发现好多对象的信息并没有放到dictionary cache中,这些信息可能也会根据shared pool的LRU原则进行替换。
下面是同一条语句,在不同的环境下,执行的效果,大家也可以看出软硬解析的差别
一条语句在第一次执行时,是硬解析
select * from ttest where object_id=1000;为例
通过set autotrace traceonly statistics发现
230 consistent gets
226 physical reads
--说明,物理读的同时,,还是会有内存的一致读,因为硬盘上的数据是不能直接校验和操作的,都必须搬到内存中进行
只将alter system flush shared_pool;
298 consistent gets
6 physical reads
--硬解析,一些数据字典信息还是需要physical read,表的信息并不完全在dictionary cache中,而这个查询涉及的data又全部缓存在buffer cache中,避免了最大部分的物理读,但记住IO操作是耗cpu和IO的,而硬解析的过程是占用cpu和latch内存的,基本上会实时占用一颗cpu,当大量出现的时候,会占用多颗cpu,这时可能整个系统就不能干活了。
全部缓存后
230 consistent gets
0 physical reads
--软解析,完全没有物理读
其实还有一个软软解析,session_cached_cursors这个参数值很重要,这里不再细解。

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Oracle不僅是數據庫公司,還是雲計算和ERP系統的領導者。 1.Oracle提供從數據庫到雲服務和ERP系統的全面解決方案。 2.OracleCloud挑戰AWS和Azure,提供IaaS、PaaS和SaaS服務。 3.Oracle的ERP系統如E-BusinessSuite和FusionApplications幫助企業優化運營。

要停止 Oracle 數據庫,請執行以下步驟:1. 連接到數據庫;2. 優雅關機數據庫(shutdown immediate);3. 完全關機數據庫(shutdown abort)。
