凡科建站怎么导出网页网站优化方案和实施

news/2025/9/25 20:46:40/文章来源:
凡科建站怎么导出网页,网站优化方案和实施,wordpress登录地址修改密码,网站建设运营有一个数据库应用程序存在过多的解析问题#xff0c;因此需要找到产生大量硬解析的主要语句。 什么是硬解析 Oracle数据库中的硬解析#xff08;Hard Parse#xff09;是指在执行SQL语句时#xff0c;数据库需要重新解析该SQL语句#xff0c;并创建新的执行计划的过程。这… 有一个数据库应用程序存在过多的解析问题因此需要找到产生大量硬解析的主要语句。 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。 因此我们可以使用查询表中dba_hist_active_sess_history IN_HARD_PARSEY 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_hist_active_sess_historywhere IN HARD_PARSEYand snap_id39072 and snap_id39073and sample_timeto_date(20240814 09:09,yyyymmdd hh24:mi)and sample_timeto_date(20240814 10:10,yyyymmdd hh24:mi)group by INSTANCE_NUMBER,TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_IDhaving count(*)10order by count(*) desc; 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_historywhere IN_HARD_PARSEYand snap_id39072 and snap_id39093and sample_timeto_date(20240814 09:08,yyyymmdd hh24:mi)and sample_timeto_date(20240814 16:15,yyyymmdd hh24:mi)group by TOP_LEVEL_SQL_ID,SQL_IDhaving count(*)10order by count(*) desc; 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 onset echo onset lines 250set head onset tab offWITH 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,               event,               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                                     FROM snaps)         GROUP BY sql_id, SQL_PLAN_HASH_VALUE, event) t ORDER BY sql_id, SQL_PLAN_HASH_VALUE, event, cnt DESC / CLEAR COLUMNS 本文由 mdnice 多平台发布

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