硬解析,过多的硬解析在系统中产生shared pool latch和library cache liatch争用,消耗过多的shared pool,使得系统不具有可伸缩性。
软解析,过多的软解析仍然可能会导致系统问题,特别是如果有少量的SQL高并发地进行软解析,会产生library cache latch或者是share方式的mutex争用。
软软解析,其实这也也属于软解析,与普通的软解析不同的是,软软解析的SQL会在会话的cached cursor中命中。
一次解析,多次执行,这是解析次数最少的方式,也是系统最具有可扩展性的方式。
那么在JAVA开发的应用中,怎么样才能实现上述第4种方式?如果是循环处理某种数据,这个比较容易实现。其实对于不是这种情况,Oracle也提供了很好的方式来实现这一点。下面是一个例子(例子代码文件为TestStmtCache.java)。
import java.sql.*;
import oracle.jdbc.driver.OracleConnection;
public class TestStmtCache {
public static Connection getConnection() throws Exception {
String driver = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:xj11g";
Class.forName(driver);
return DriverManager.getConnection(url, "test", "test");
}
public static void main(String args[]) {
Connection conn = null;
try {
conn = getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
((OracleConnection)conn).setStatementCacheSize(0);
for (int i=0; i <200; i++) {
testNoCache(conn);
}
((OracleConnection)conn).setStatementCacheSize(20);
((OracleConnection)conn).setImplicitCachingEnabled(true);
for (int i=0; i <200; i++) {
testCache(conn);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void testCache(Connection conn) {
PreparedStatement pstmt = null;
try {
pstmt = conn.prepareStatement("select /*cache_test1 */ * from t1 where rownum<=1");
pstmt.execute();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
pstmt.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void testNoCache(Connection conn) {
PreparedStatement pstmt = null;
try {
pstmt = conn.prepareStatement("select /*nocache_test1 */ * from t1 where rownum<=1");
pstmt.execute();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
pstmt.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
编译上述代码文件TestStmtCache.java,并运行:
E:\JavaCode>set CLASSPATH=.;ojdbc14.jar
E:\JavaCode>d:\works\Java\jdk1.5.0_21\bin\javac TestStmtCache.java
E:\JavaCode>d:\works\Java\jdk1.5.0_21\jre\bin\java TestStmtCache
在数据库中进行查询:
SYS@xj11g> select sql_id,parse_calls,executions,sql_text from v$sqlarea where sql_text like '%cache_test%' and sql_text not like '%v$%';
SQL_ID PARSE_CALLS EXECUTIONS SQL_TEXT
------------- ----------- ----------- ------------------------------------------------------------
3nbu9qp40ptjk 200 200 select /*nocache_test1 */ * from t1 where rownum< =1
47hja0fwmmb6c 1 200 select /*cache_test1 */ * from t1 where rownum<=1
可以看到,这两条SQL语句,都执行了200次,但是标记为”nocache_test1″的SQL没有进行语句缓存,其parse calls为200次,即解析了200次,其中一次是硬解析。而标记为”cache_test1″的SQL语句,使用了语句缓存,但是parse calls只有1次,即只有一次硬解析,执行了200次。这里关键的代码在于:
((OracleConnection)conn).setStatementCacheSize(20);
((OracleConnection)conn).setImplicitCachingEnabled(true);
上述第一行代码设置语句缓存大小,当然20比较偏小,对于比较大型的系统来说,设到200-300比较合适,不过这会耗用一定数量的JAVA内存。这个数值表示一个连接能够缓存多少语句。第二行代码是设置隐式打开语句缓存,也即自动会对PreparedStatement的SQL语句进行缓存。
那么,上述的方式无疑是比较简单的,但是这种方式有一个问题就是,缓存的利用效率可能不高,因为JAVA会将不常用的SQL语句也进行了缓存。Oracle的JDBC驱动也提供了一种手工控制的方式:
将测试代码中的第22行替换为:
((OracleConnection)conn).setExplicitCachingEnabled(true);
原文转自:http://blogread.cn/it/article/6685