1、绑定变量是会话级别，因此连接间不能共用绑定变量句柄。同样，如果连接断裂，原来的句柄就不能再使用了。(连接池和持续连接可以在一定程度上缓解这个问题)
1、绑定变量的SQL，使用问号标记可以接收参数的位置，当真正需要执行具体查询的时候，则使用具体值代替这些问号。
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
mysql 的预编译功能，是为了那些频繁执行的语法不变的 sql 语句而准备的，每次 sql 语句执行都要经过数据库的编译，这个过程比较耗时，一条两条或十几条可能没什么感觉，如果是上千条效率会明显的有变化。mysql 提供的机制是可以让一个结构不变的 sql 语句预先在数据库中编译，我们只需要将可变的参数每次传递给它执行就可以了，这样就省去了编译的步骤，效率提高非常明显。下面就是预编译的一个小例子。
一、什么是执行计划？ 1）执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ b、查询优化器得
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。
通常在高并发的OLTP系统中，可能会出现这样的现象，单个SQL的写法、执行计划、性能都是没问题的，但整个系统的性能就是很差，这表现在当系统并发的数量增加时，整个系统负载很高，CPU占用率接近100%。其实，这种系统性能随着并发量的递增而显著降低的现象，往往是因为这些系统没有使用绑定变量而产生了大量的硬解析所致。因为同一条SQL语句仅仅由于谓词部分变量的不同而在执行的时候就需要重新进行一次硬解析，造成SQL执行计划不能共享，这极大地耗费了系统时间和系统CPU资源。那么怎样才能降低OLTP应用系统的硬解析的数量呢？答案就是使用绑定变量。高并发的OLTP系统若没有使用绑定变量则会导致硬解析很大，这在AWR中的Load Profile部分可以很容易的看出来。
目标SQL若不使用绑定变量，则当具体输入值一旦发生了变化，目标SQL的SQL文本就会随之发生变化，这样Oracle就能很容易地计算出对应Selectivity和Cardinality的值，进而据此来选择执行计划。但对于使用了绑定变量的目标SQL而言，情况就完全不一样了，因为现在无论对应绑定变量的具体输入值是什么，目标SQL的SQL文本都是一模一样的。对于使用了绑定变量的目标SQL而言，Oracle可以选择如下两种方法来决定其执行计划：
上一篇文章《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》(http://blog.csdn.net/bisal/article/details/53750586)，介绍了一次执行计划异常变更的案例现象，这两天经过运行同事，以及罗大师的介绍，基本了解了其中的原因和处理方法，这个案例其实比较典型，涉及的知识点很多，有数据库新特性，有SQL相关的，还有应用数据质量问题，对于大师来说，是信手拈来的一次问题排查和处理，但至少对我这个仍旧艰难前行的初学者来说，值得回味的地方很丰富，所以有必要针对其中涉及的知识点做一下梳理，其中一些知识我之前了解的并不全面和深入，就自身来讲，整理学习一次，也是对自己的锻炼。
_optimizer_adaptive_cursor_sharing：自适应游标共享（简称ACS），一般还包括另外两个_optimizer_extended_cursor_sharing和_optimizer_extended_cursor_sharing_rel 参数）
Oracle 中，对于一个提交的sql语句,存在两种可选的解析过程, 一种叫做硬解析,一种叫做软解析.
作者简介： 刘晨，网名bisal，Oracle 10g/11g OCM，并国内首批Oracle YEP成员， 博客：blog.itpub.net/bisal 案例介绍 今天快下班的时候，几位兄弟来聊一
最近在看《基于Oracle的SQL优化一书》，并做了笔记，作者的个人博客：http://www.dbsnake.net/
绑定变量分级（Bind Graduation）是指Oracle在PL/SQL代码中会根据文本型绑定变量的定义长度而将这些文本型绑定变量分为四个等级，不同等级分配的内存大小不同，如下表所示：
这篇外传之前有这么几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》
在OLTP系统中，要求对频繁执行的SQL使用绑定变量（唯一值少的字段，如type、status等，数据分布不均是常见情况，这种字段不建议使用绑定变量）。
以上只是列举了一部分索引（B-Tree索引）不能被使用的一些情况，应该还有一些不常见的情形，比如在字符串字段上创建了desc 降序索引，like 'xxxx%'这种sql就无法使用这个降序索引，加hint也不行；reverse key反向键索引在范围查询无法使用等，欢迎大家留言补充。同时也欢迎有识之士批评指正。
从严格意义上来说，常规游标共享和自适应游标共享是各自独立的，两者之间没有必然的联系。
绑定变量是Oracle解决硬解析的首要利器，能解决OLTP系统中library cache的过度耗用以提高性能。然刀子磨的太快，使起来锋利，却容 易折断。凡事皆有利弊二性，因地制宜，因时制宜，全在如何权衡而已。本文讲述了绑定变量的使用方法，以及绑定变量的优缺点、使用场合。
对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划，偶尔会发现两边有不一致的情况，为什么呢？为什么预估执行计划会不准确？怎样才能避免这种情况的发生？
讲师简介 邓秋爽（小鱼） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化、SQL优化和troubleshooting 今晚的恩墨大讲堂将有我为大家分享SQL审核中的两个
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Bind Peeking是Oracle 9i中引入的新特性，一直持续到Oracle 10g R2。它的作用就是在SQL语句硬分析的时候，查看一下当前SQL谓词的值 ，以便生成最佳的执行计划。而在oracle 9i之前的版本中，Oracle 只根据统计信息来做出执行计划。
利用V$SQL视图的FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别可能从绑定变量或CURSOR_SHARING获益的SQL语句。如果SQL已使用绑定变量或者CURSOR_SHARING，那么FORCE_MATCHING_SIGNATURE在对其进行标识时将给出同样的签名。换句话说，如果两个SQL语句除了字面量的值之外都是相同的，它们将拥有相同的FORCE_MATCHING_SIGNATURE，这意味着如果为它们提供了绑定变量或者CURSOR_SHARING，它们就成了完全相同的语句。所以，使用FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别没有使用绑定变量的SQL语句。
我们知道，由于绑定变量窥视(Bind Peeking)功能，SQL文在进行硬解析（Hard Parse）时，会代入绑定变量的值来估算选择基数（cardinality ）并做成执行计划，而相同的SQL文以后在执行过程中，都会共享初次执行时做成的执行计划。
今天快下班的时候，几位兄弟来聊一个问题，大致是昨天应用使用的数据库突然出现性能问题，DBA发现有一些delete语句执行时间骤长，消耗大量系统资源，导致应用响应时间变长积Q。目前掌握的信息如下： (1) 应用已经很久未做过更新上线了。 (2) 据开发人员反馈，从之前的应用日志看，未出现处理时间逐步变长的现象。 (3) 这是一套RAC+DG的环境，版本未知，猜测至少应该是11g的版本。 (4) 这次突然出现大量执行时间超长的SQL语句，是一系列delete语句，例如delete from table where key=:1or key=:2 … key=:13这种SQL，应用正常的处理逻辑中都会使用这条语句，因此并发较高，使用了绑定变量，key字段不是主键，但有索引。目前尚不知晓字段是否存在直方图。 (5) 表的数据量大约5000万，初步反馈得知key=0的记录大约1500万，执行时间超长的SQL语句都使用了key=0的条件，至于key=0的真实数据量，以及出现问题的SQL语句使用的绑定变量具体值，这些还需要开发再次确认。 (6) DBA反馈SQL语句执行计划发生了变化，从数据库层面做了一些操作后，问题解决，目前尚不知晓做了什么具体的操作。
一 问题概要 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划，偶尔会发现两边有不一致的情况，为什么呢？为什么预估执行计划会不准确？怎样才能避免这种情况的发生？ 二 问题解答 这是执行计划相关中会被经常问道的问题，也是困扰自己很长时间的问题。希望通过下面的分析能解释一部分原因。 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的真实执行计划不
客户新业务上线（数据库版本为 10.2.0.5）一段时间后，系统CPU都在20%左右。19日，系统CPU使用率突然接近100%，交易处理速度也严重下降。20日凌晨1:15分之后，系统CPU突然又降到20%左右，交易速度也有大幅提高（只有几毫秒）；
最近生产上出现一个问题，某个应用单个SQL中绑定变量个数超过了65535个，导致数据库出现了异常终止的现象。
墨墨导读：SQL中使用绑定变量，以及开通审计功能对数据库影响有多大？本文来自读者投稿，作者用Python进行了一番测试，欢迎评论区交流互动。
绑定变量窥探的副作用就在于，使用了绑定变量的目标SQL只会沿用之前硬解析时所产生的解析树和执行计划，即使这种沿用完全不适合于当前的情形。在Oracle 10g及其后续的版本中，Oracle会自动收集直方图统计信息，这意味着与之前的版本相比，在Oracle 10g及其后续的版本中Oracle有更大的概率会知道目标列实际数据的分布情况，也就是说绑定变量窥探的副作用将会更加明显。当Oracle执行绑定变量窥探操作时绑定变量所对应的输入值是否具有代表性就至关重要了（这里“代表性”是指该输入值所对应的执行计划和该SQL在大多数情况下的执行计划相同），因为这会直接决定此目标SQL在硬解析时所选择的执行计划，进而决定后续以软解析/软软解析重复执行时所沿用的执行计划。
前文回顾： 一个执行计划异常变更的案例（上） 上篇文章我们说了，绑定变量实际是一些占位符，可以让仅查询条件不同的SQL语句可以重用解析树和执行计划，避免硬解析。绑定变量窥探则是第一次执行SQL硬解析时，会窥探使用的绑定变量值，根据该值的分布特征，选择更合适的执行计划， 其缺点在于如果绑定变量列值分布不均匀，由于只有第一次硬解析才会窥探，所以可能接下来的SQL执行会选择错误的执行计划。 有时可能我们需要查看某条SQL使用了什么绑定变量值，导致执行计划未用我们认为最佳的一种。 方法一：10046 使用level
在Oracle中存在两种类型的SQL语句: 一类为 DDL语句(数据定义语言)CREATE,DROP,ALTER，他们是从来不会共享使用的，也就是每次执行都需要进行硬解析。 一类就是DML语句(数据操纵语言)INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT，他们会根据情况选择要么进行硬解析，要么进行软解析。
Oracle-Soft Parse/Hard Parse/Soft Soft Parse解读
MySQL Shell 是兼容 MySQL 传统命令行客户端的超级替代版，支持 SQL 、JavaScript 、Python 三种语言环境。工具自身包含了很多组件，使得 DBA 们管理 MySQL 更加便捷高效。
本文为自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)功能的第二部分，主要介绍ACS有效时的状况例子，以及ACS处理流程。
使用Oracle数据库的应用系统，有时出现SQL性能突然变差，特别是对于OLTP类型系统执行频繁的核心SQL，如果出现性能问题，通常会影响整个数据库的性能，进而影响整个系统的正常运行。这是常常遇到的问题，也是一些DBA的挑战。 SQL性能变差原因分析 SQL的性能变差，通常是在SQL语句重新进行了解析，解析时使用了错误的执行计划出现的。 下列情况是SQL会重新解析的原因： SQL语句没有使用绑定变量，这样SQL每次执行都要解析。 SQL长时间没有执行，被刷出SHARED POOL，再次执行时需要重新解析。
摘要：大家都知道在SQL中使用绑定变量可以提高性能，但现代的CPU已经非常强大了，还有必要强调这点吗？
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之直方图》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL Profile(上)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL Profile(下)》
如果说性能优化是数据库技术中的明珠，那么索引无疑是其中最耀眼的一颗，特别是OLTP业务数据库。掌握了索引技术，基本上性能就不会有太大的问题。
本文作者系流浪的金鱼（花名），甲骨文数据库工程师。个人主页：https://blog.csdn.net/rishairu1，经其本人授权发布。
在有完整的统计信息并且SQL语句在predicate（限定条件）中使用具体值时，基于成本的优化器 (CBO)能工作的最好。比较下面
Oracle 硬解析与软解析是我们经常遇到的问题，什么情况会产生硬解析，什么情况产生软解析，又当如何避免硬解析？下面的描述将给出
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀，比如有100万条记录，其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下，字段A作为过滤条件时，可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本：ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test： create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引： create indexscott.idx_tb_test_
go的sql包是在pkg/database中，里面的两个包sql和sql/driver可以一起看。建议看这个两个包之前可以先看看sql文件夹下的doc.txt。这个文档说了几点比较重要的： 1 这两个包是真正Go风格的包。 2 这使用这两个包就不需要关于并发处理了，也不需要维护自己的数据库连接池了，一旦建立了一个连接，这个连接是可以在各个goroutine之间共用的。 3 sql/driver提供的是数据库的接口，具体的实现还需要自己实现。 先看database/driver包 第一个用到的方法是Regis
本文实例讲述了go语言的sql包原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： go的sql包是在pkg/database中，里面的两个包sql和sql/driver可以一起看。建议看这个两个包之前可以先看看sql文件夹下的doc.txt。这个文档说了几点比较重要的： 1 这两个包是真正Go风格的包。 2 这使用这两个包就不需要关于并发处理了，也不需要维护自己的数据库连接池了，一旦建立了一个连接，这个连接是可以在各个goroutine之间共用的。 3 sql/driver提供的是数据库的接口，具体的实现还需要
墨墨导读：在Oracle 11g 版本中可能出现由于JDBC bug导致sql绑定变量无法共享，过期游标过多的情况，此时如果发生大量并发业务，很有可能造成异常library cache lock等待事件，造成数据库突发性能问题。在此，我们分享一次由jdbc bug和绑定变量长度问题共同“作案”引发数据库性能故障的案例。
我们知道，Oracle在传统的OLTP(在线事务处理)类系统中，强烈推荐使用绑定变量，这样可以有效的减少硬解析从而增加系统的并发处理能力。甚至在有些老旧系统，由于在开始开发阶段缺乏认识没有使用到绑定变量，后期并发量增长且无法改造程序时，运维DBA还会不得已去设置cursor_sharing=force来强制使用系统的绑定变量（这是一个万不得已的方案，并不是最佳实践）。
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