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Literal SQL문을 많이 사용하면 Hard Parsing의 빈도를 높이게 되어 Library Cache내에서 Cache되는 SQL문들이 자주 age out 하게 되므로 주기를 빠르게 하고 Dictionary Cache의 사용율을 높이게 됩니다. 이러한 이유로 OLTP DB환경에서는 Shared SQL문중에서 Literal SQL 문들을 찾아내어 Bind Variable을 이용한 방법을 사용하도록 해야 합니다. 즉 OLTP 환경에서 가급적 Literal SQL Statement의 사용은 줄이라는 이야깁니다.
아래의 내용을 참고 하시구요…
Eg 1: SELECT * FROM emp WHERE ename='CLARK';
is used by the application instead of SELECT * FROM emp WHERE ename=:bind1;
Eg 2: SELECT sysdate FROM dual;
does not use bind variables but would not be considered as a literal SQL statement for this article as it can be shared.
Eg 3: SELECT version FROM app_version WHERE version>2.0;
If this same statement was used for checking the 'version' throughout the application then the literal value '2.0' is always the same so this statement can be considered sharable.
자 그럼 이젠 Hard Parsing과 Soft Parsing에 대해 정리 해보도록 하겠습니다.
Hard Parse
하드파싱이란 새 SQL문장이 실행 되는 경우엔 Shared Pool에는 없으므로 완전히 전부 새로 파싱을 한다는 의미 입니다. 오라클은 Shared Pool에 새로운 SQL문장을 할당 하며 SQL 문장이 문법은 맞는지등을 검사 하게 됩니다. 이 경우 CPU 사용이 매우 많아 지게 되는거죠, 물론 Latch의 사용도 증가 하게 됩니다.
Soft Parse
소프트 파싱이란 스행하고자 하는 SQL 문장이 이미 Shared Pool에 있어 이미 존재하는 SQL에 관련된 정보를 그대로 이용하는 겁니다.
그럼 Soft Parse가 되기 위해서는 가능 하면 동일한 SQL 문장을 구사해야 하겠죠? (당근이죠^^)
동일한 SQL 문장이란 무엇인지 알아 보도록 하겠습니다. 우선 하드 파싱의 대상에는 어떤 것이 있는지 알아 보기로 하겠습니다.
우선 같은 테이블을 질의 하더라도 사용자 계정이 다른 경우 동일한 SQL 문장으로 간주 되지 않으므로, 또 SQL문장의 공백이 다른 경우, (select * from emp와 select * from emp는 다릅니다.) 음 그리고 Bind Variable을 사용하는 경우 변수명 이나 타입이 다른 경우에도 그렇구요, 동일한 질의라도 SQL문장의 대소문자 역시 다르면 이것 역시 하드 파싱의 대상이므로 삼가 해야 합니다. 마지막으로 SQL문장의 라인이 달라두 역시..
같은 SQL 문장을 한라인에 쓰는 경우와 여러 라인에 나누어 쓰는 것은 다르게 인식 되는 것 입니다.
select substr(sql_text,1,40) "SQL", count(*),
sum(executions) "총 실행 횟수"
from v$sqlarea
group by substr(sql_text,1,40)
having count(*) > 5
order by 2;
다음의 예문을 잘 이해하도록 하자구요~
SQL> conn / as sysdba
연결되었습니다.
공유 영역을 클리어 합니다.
SQL> alter system flush shared_pool;
시스템이 변경되었습니다.
SQL> conn scott/tiger
연결되었습니다.
SQL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
Emp 테이블의 개수를 얻기 위한걸 한번 수행 했습니다.
그런 다은 v$SQLAREA 뷰에서 확인 해 봅니다.
SQL> conn / as sysdba
SQL> select substr(sql_text,1,40) "SQL", count(*),
2 sum(executions) "총 실행 횟수"
3 from v$sqlarea
4 where sql_text like '%emp%'
5 group by substr(sql_text,1,40)
6 having count(*) > 0
7 order by 2;
SQL COUNT(*) 총 실행 횟수
---------- ----------------------------------
select count(*) from emp 1 1
이하 생략
SQL> conn scott/tiger
연결되었습니다.
SQL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
SQL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
그런 다음 다시 v$SQLAREA에서 확인 하죠^^
SQL> select substr(sql_text,1,40) "SQL", count(*),
2 sum(executions) "총 실행 횟수"
3 from v$sqlarea
4 where sql_text like '%emp%'
5 group by substr(sql_text,1,40)
6 having count(*) > 0
7 order by 2;
SQL
---------------------------------------------------------------------
SQL COUNT(*) 총 실행 횟수
---------- -----------------------------
select count(*) from emp 1 3
자 그럼 이번에는 동일한 SQL 문장인데 공백을 더 넣어서 Hard Parsing이 일어나게 해 볼까요…
SQL> conn scott/tiger
연결되었습니다.
SQL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
V$sqlarea를 조회해 보죠…
SQL> select substr(sql_text,1,40) "SQL", count(*),
2 sum(executions) "총 실행 횟수"
3 from v$sqlarea
4 where sql_text like '%emp%'
5 group by substr(sql_text,1,40)
6 having count(*) > 0
7 order by 2;
SQL COUNT(*) 총 실행 횟수
---------- ---------------------------------------
select count(*) from emp 1 1
select count(*) from emp 1 3
이해 되시죠… 공백 뿐 아니라 대소문자등도 주의 해야 합니다.
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