'library cache lock' Waits: Causes and Solutions (Doc ID 1952395.1)
最近帮助一个客户恢复数据库，遇到了如下这个问题。让我们再一次惊醒于数据安全，如果不做好防范，问题总是会来得猝不及防。
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
作为Oracle官方自带的一种基本性能诊断工具，SQL Trace可以用来评估当前正在运行的SQL语句的效率，同时为该语句生成统计信息等，并保存这些信息到指定路径下的跟踪文件(trace)当中。SQL Trace会将一条SQL语句或者PL/SQL包执行过程全部输出到跟踪文件(trace)当中，可以通过分析跟踪文件(trace)来分析SQL语句的执行效率并进行性能诊断与优化。
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。
1、 首先要搞明白什么叫执行计划？ 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： (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ (2) 查询
摘要：本文介绍宜信105条数据库军规，帮助研发团队评估数据库开发质量，达到尽早发现问题解决问题的目标。
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。
Oracle-Soft Parse/Hard Parse/Soft Soft Parse解读
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。
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.
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。
编辑手记：library cache lock 大家都并不陌生，在MOS上对该阻塞的一般成因描述为：一般可以理解的是alter table或者alter package/procedure会以X模式持有library cache lock，造成阻塞（444560.1）。但针对具体问题仍要具体分析，今天分享一则因SQL绑定变量出现空值，导致大量子游标产生并引发library cache lock 的故障，供大家参考借鉴。 请故障现象及影响 某数据库为Oracle 11.2.0.3.9 RAC Linux 64
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。
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。
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。
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
优化器（Optimizer ）是Oracle数据库最重要的部件之一，随着Oracle数据库每个新版本的发布，优化器都会得到增强并追加一些新功能，本文将针对各个版本出现的新特性背景和发展进行简单介绍.
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。
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。
_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）
1. 11g的库，话说有一个应用程序新上线，应用中使用了绑定变量的方式执行一条简单的SQL，例如select a from b where c = :x，c列是该表复合主键的前导列，表定义是varchar2类型，从spotlight监控看这条SQL的执行计划是全表扫描，一次执行要1个小时，这张表是运行很久的引用分区表，数据量是亿级，测试的时候正常，但很显然测试的数据量可能和生产非常不一致，导致没察觉。
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：
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
随着数据库中数据量的增长，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于大量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上千倍。对于一个系统不是简单地能实现其功能就可以了，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
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：
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
数据库在执行SQL语句时会首先解析SQL语句，解析又分为硬解析与软解析。说到硬解析和软解析，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：
我们在使用oracle数据库做程序开发时，一般都会使用plsql做客户端连接查询工具，在写sql语句时plsql经常会报并非所有变量都已绑定01008这样类似的异常错误，通常我们程序员还看不出具体有什么毛病，具体错误提示见下图显示：
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/
利用V$SQL视图的FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别可能从绑定变量或CURSOR_SHARING获益的SQL语句。如果SQL已使用绑定变量或者CURSOR_SHARING，那么FORCE_MATCHING_SIGNATURE在对其进行标识时将给出同样的签名。换句话说，如果两个SQL语句除了字面量的值之外都是相同的，它们将拥有相同的FORCE_MATCHING_SIGNATURE，这意味着如果为它们提供了绑定变量或者CURSOR_SHARING，它们就成了完全相同的语句。所以，使用FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别没有使用绑定变量的SQL语句。
本文为自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)功能的第二部分，主要介绍ACS有效时的状况例子，以及ACS处理流程。
数据库突发性能问题，有时可能通过重启应用、重新收集统计信息、重启数据库等方法得到临时解决，但是，如何把故障根本原因找到，避免故障再次发生，是问题得到完美闭环的一个关键步骤（当然，能够快速恢复业务也是非常关键的一环）。这也是为什么很多对业务稳定性要求非常高的行业（比如金融、通信、铁路、航空等）的数据库系统，购买oracle 售后高服（ACS）中的顶级服务SSC服务的一个主要原因。
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之直方图》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL Profile(上)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL Profile(下)》
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
介绍oracle cursor(游标)之前先，介绍一下oracle的库缓存，Oracle库缓存(Library Cache)是SGA中的一块内存区域，它的主要作用是缓存刚刚执行过的SQL语句或者PL/SQL语句(比如存储过程、函数、触发器、包)所对应的执行计划、解析树、Pcode，Mcode等对象，SGA相关知识可以参考我之前笔记：https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/89846006
摘要：大家都知道在SQL中使用绑定变量可以提高性能，但现代的CPU已经非常强大了，还有必要强调这点吗？
编辑手记：Oracle线上嘉年华，正在持续分享中。本次的主题是系统割接中的SQL解析问题和结合业务的SQL优化改写技巧。 1 嘉宾介绍 小鱼（邓秋爽） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化、SQL优化和troubleshooting 新系统割接的library cache问题 这是我们在做系统割接的时候的一个案例，可能并不是很常见，这个案例是将Oracle 11g升级到12c的时候遇到的问题，出现了大量的library cache的问题。具体情况是： 新系统割接
本文链接：https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/99946785
对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$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？
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。
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）。
Oracle 10046是一个Oracle内部事件。最常用的是在Session级别设置sql_trace(alter session set sql_trace=true)即是开启了级别为1的10046调试事件。当设置了10046事件之后，Oracle 将产生一个dump文件。通过得到的dump文件进行进一步分析，可以得到Oracle 内部执行系统解析、调用、等待、绑定变量等详细的trace信息，对于分析系统的性能有着举足轻重的作用。
ACC[EPT] 变量 [DEF[AULT] 值] [PROMPT 文本 | NOPR[OMPT]] 允许用户输入置换变量的值
Troubleshooting: Understanding and Tuning the Shared Pool (Doc ID 62143.1)
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）；
oracle 中只可以整体设置shared pool的大小，不可以对shared pool中的内存区域分别设置大小。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
