【转】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。
/****************************************************/
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
Or
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@tablename nvarchar(50),
@fieldname nvarchar(50)='*',
@pagesize int output,--每页显示记录条数
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......
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