Oracle SQL的硬解析和软解析
说到软解析（soft prase）和硬解析（hard prase），就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。当你发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程：
1、语法检查（syntax check）
检查此sql的拼写是否语法。
2、语义检查（semantic check）
诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。
3、对sql语句进行解析（prase）
利用内部算法对sql进行解析，生成解析树（parse tree）及执行计划（execution plan）。
4、执行sql，返回结果（execute and return）
其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。
Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache里查找是否存在该hash值；
假设存在，则将此sql与cache中的进行比较；
假设“相同”，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。
诚然，如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。
创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。
这就是在很多项目中，倡导开发设计人员对功能相同的代码要努力保持代码的一致性，以及要在程序中多使用绑定变量的原因。
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大家都在说在Sql中使用了Bind Var（绑定变量）会提高不少性能，那他到底是如何提高性能的呢？
使用了Bind Var能提高性能主要是因为这样做可以尽量避免不必要的硬分析（Hard Parse）而节约了时间，同时节约了大量的CPU资源。
当一个Client提交一条Sql给Oracle后，Oracle 首先会对其进行解析（Parse），然后将解析结果提交给优化器（Optimiser）来进行优化而取得Oracle认为的最
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