如何查看数据库硬解析

在Oracle数据库中查看硬解析的方法有多种，包括使用动态性能视图、AWR报告以及SQL Trace工具。 其中，动态性能视图是最常用的方法，具体来说，可以通过查询V$SQL视图来获取有关硬解析的信息。硬解析的高频率可能会导致性能问题，因为每次硬解析都需要消耗大量的CPU资源。为了详细了解这一点，我们可以深入探讨如何通过这些工具监控和分析硬解析。

一、什么是硬解析

硬解析（Hard Parse）是指在数据库中，当SQL语句第一次执行或与现有的计划不匹配时，数据库需要解析SQL语句以生成执行计划的过程。这个过程包括SQL语句的语法检查、语义分析、优化和生成执行计划。硬解析是数据库性能的一个重要指标，因为它消耗较多的CPU和内存资源。

硬解析的过程

硬解析的主要步骤包括：

1. 语法检查：确保SQL语句的语法正确。
2. 语义分析：检查引用的对象是否存在，并检查用户权限。
3. 优化：选择最优的执行计划。
4. 生成执行计划：创建执行计划并将其存储在共享池中。

硬解析的代价

硬解析需要消耗大量的系统资源，包括CPU和内存。因此，如果一个系统中过多的SQL语句需要硬解析，可能会导致性能问题。优化SQL语句和使用绑定变量是减少硬解析的有效方法。

二、如何查看硬解析的次数

1、使用动态性能视图

Oracle提供了多种动态性能视图（Dynamic Performance Views）来监控数据库的运行状态。以下是查看硬解析次数的一些常用视图：

V$SQL视图

V$SQL视图包含所有已解析的SQL语句的信息。可以通过以下SQL语句查看硬解析的次数：

SELECT sql_id, child_number, executions, parse_calls

FROM v$sql
WHERE parse_calls > 0;

在这个查询中，sql_id是SQL语句的唯一标识符，child_number是子游标号，executions是执行次数，parse_calls是解析调用次数。通过检查parse_calls的值，可以了解硬解析的频率。

V$SYSSTAT视图

V$SYSSTAT视图包含数据库的系统统计信息。可以通过以下SQL语句查看硬解析的总次数：

SELECT name, value

FROM v$sysstat
WHERE name IN ('parse count (total)', 'parse count (hard)');

在这个查询中，parse count (total)是总解析次数，parse count (hard)是硬解析次数。通过比较这两个值，可以了解硬解析的比例。

2、使用AWR报告

AWR（Automatic Workload Repository）报告是Oracle数据库的性能分析工具。可以通过AWR报告中的“SQL Statistics”部分查看硬解析的次数。以下是生成AWR报告的步骤：

1. 连接到数据库。
2. 执行以下SQL语句生成AWR报告：

BEGIN

  DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.create_snapshot();
END;
/
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql

3. 按照提示选择报告类型和时间范围。
4. 打开生成的报告，查找“SQL Statistics”部分。

在AWR报告中，可以找到硬解析次数以及其他相关的性能指标。

3、使用SQL Trace工具

SQL Trace工具是Oracle数据库的调试工具，可以捕获SQL语句的执行情况。以下是使用SQL Trace工具的步骤：

1. 开启SQL Trace：

ALTER SESSION SET sql_trace = TRUE;

2. 执行需要监控的SQL语句。
3. 关闭SQL Trace：

ALTER SESSION SET sql_trace = FALSE;

4. 使用TKPROF工具格式化生成的跟踪文件：

tkprof tracefile.trc outputfile.txt

在格式化后的文件中，可以找到硬解析的次数以及其他执行信息。

三、如何减少硬解析

1、使用绑定变量

绑定变量可以有效减少硬解析的次数。以下是使用绑定变量的示例：

-- 不使用绑定变量

SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 101;
SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 102;
-- 使用绑定变量
DECLARE
  emp_id NUMBER;
BEGIN
  emp_id := 101;
  EXECUTE IMMEDIATE 'SELECT * FROM employees WHERE employee_id = :id' USING emp_id;
  emp_id := 102;
  EXECUTE IMMEDIATE 'SELECT * FROM employees WHERE employee_id = :id' USING emp_id;
END;

通过使用绑定变量，可以使相同的SQL语句共享一个执行计划，从而减少硬解析的次数。

2、优化SQL语句

优化SQL语句可以提高执行效率，并减少硬解析的次数。以下是一些优化SQL语句的方法：

• 避免复杂的子查询。
• 使用索引提高查询速度。
• 避免使用SELECT *，只选择需要的列。
• 合理使用表连接，避免嵌套循环。

3、调整共享池大小

共享池（Shared Pool）是Oracle数据库内存结构的一部分，用于存储已解析的SQL语句和执行计划。通过调整共享池的大小，可以提高缓存命中率，从而减少硬解析的次数。以下是调整共享池大小的示例：

ALTER SYSTEM SET shared_pool_size = 500M;

通过增加共享池的大小，可以存储更多的已解析SQL语句和执行计划，从而减少硬解析的次数。

四、监控和分析硬解析的工具

1、Oracle Enterprise Manager

Oracle Enterprise Manager（OEM）是Oracle数据库的管理工具，可以通过图形界面监控和管理数据库。以下是使用OEM监控硬解析的步骤：

1. 登录OEM控制台。
2. 选择要监控的数据库。
3. 在“性能”页面查看硬解析的统计信息。

通过OEM，可以直观地查看硬解析的次数以及其他性能指标。

2、第三方监控工具

除了Oracle提供的工具，还有一些第三方监控工具可以用来监控和分析硬解析。以下是一些常用的第三方监控工具：

• SolarWinds Database Performance Analyzer
• Quest Foglight for Databases
• Redgate SQL Monitor

这些工具提供了丰富的图表和报告，可以帮助DBA更好地了解数据库的性能情况。

五、硬解析的案例分析

案例一：某大型电商平台的硬解析问题

某大型电商平台在高峰期出现了数据库性能问题。通过分析发现，系统中存在大量的硬解析，导致CPU使用率飙升。经过进一步分析，发现问题主要出在以下几个方面：

1. 未使用绑定变量：大量的SQL语句未使用绑定变量，导致每次执行都需要硬解析。
2. 共享池配置不合理：共享池的大小设置过小，导致频繁的内存回收和硬解析。

解决方案

1. 使用绑定变量：将系统中的SQL语句改为使用绑定变量。
2. 调整共享池大小：根据系统负载情况，适当增加共享池的大小。
3. 优化SQL语句：对系统中的SQL语句进行优化，减少复杂查询和嵌套循环。

通过这些优化措施，系统的硬解析次数显著减少，性能得到了显著提升。

案例二：某金融机构的硬解析问题

某金融机构在进行数据库性能测试时发现，系统中存在大量的硬解析，导致性能无法满足要求。经过分析，发现问题主要出在以下几个方面：

1. SQL语句不规范：系统中的SQL语句格式不统一，导致共享池中无法重用执行计划。
2. 索引使用不当：系统中的索引配置不合理，导致查询效率低下。

解决方案

1. 统一SQL语句格式：对系统中的SQL语句进行规范化处理，确保格式统一。
2. 优化索引配置：根据查询需求，重新配置索引，提高查询效率。
3. 使用绑定变量：将系统中的SQL语句改为使用绑定变量，减少硬解析的次数。

通过这些优化措施，系统的硬解析次数显著减少，性能得到了显著提升。

六、总结

硬解析是影响Oracle数据库性能的重要因素，通过监控和分析硬解析，可以发现系统中的性能瓶颈，并采取有效的优化措施。本文详细介绍了查看硬解析的方法，包括使用动态性能视图、AWR报告以及SQL Trace工具。此外，还介绍了减少硬解析的方法，包括使用绑定变量、优化SQL语句以及调整共享池大小。最后，通过实际案例分析，展示了硬解析问题的解决过程。希望本文能对读者在实际工作中处理硬解析问题有所帮助。

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相关问答FAQs：

1. 什么是数据库硬解析？
数据库硬解析是指在执行SQL语句之前，数据库需要将SQL语句转换为可执行的执行计划。这个过程称为硬解析，它涉及到分析SQL语句的语法和语义，优化查询计划以及检查权限等操作。

2. 如何查看数据库的硬解析次数？
要查看数据库的硬解析次数，可以通过查询数据库的性能监控工具或使用以下SQL语句：

SELECT SUM(parse_calls) AS total_hard_parses
FROM v$sysstat
WHERE name = 'parse count (hard)'

这将返回数据库的硬解析次数总和。

3. 为什么关注数据库的硬解析次数很重要？
关注数据库的硬解析次数很重要，因为过多的硬解析次数可能会导致性能下降。每次硬解析都需要消耗一定的CPU和内存资源，如果频繁发生硬解析，可能会导致系统资源紧张和响应时间延长。通过监控硬解析次数，可以及时发现并优化频繁发生硬解析的SQL语句，提升数据库性能。