摘要：本文介绍了绑定变量窥视的起源，并说明了11g之前是如何处理帮定变量窥视的。最后详细介绍了从11g开始所引入的新特性之一：动态绑定变量窥视。
1. 11g之前的绑定变量窥视
我们都知道，为了能够让SQL语句共享执行计划，oracle始终都是强调在进行应用系统的设计时，必须使用绑定变量，也就是用一个变量来代替原来出现在SQL语句里的字面值。比如，对于下面三条SQL语句来说：
select col1 from t where col2 = 1;
select col1 from t where col2 = 2;
select col1 from t where col2 = 3;
我们可以看到，这三条SQL语句几乎一样，只有最后where条件里的字面值（分别是1、2、3）不同而已。但是如果写成这个样子，则oracle是不知道这三条SQL语句是一样的，仍然把它们当作三条完全不同的SQL语句，从而在shared pool里进行硬解析，并生成最终的执行计划。但是我们会发现，这三个执行计划可能都是一样的，因此后面两次生成执行计划的工作可能是完全不必要的，这在典型的OLTP环境中更是如此。由于解析本身属于CPU密集型操作，因此为了降低对CPU的消耗，oracle建议将这样的SQL写成：
select col1 from t where col2 = :v1;
然后，分别将1、2、3传递给v1，这样的话，只需要第一次传入1时进行解析即可。而后面执行2、3时，由于SQL文本本身没有变化，因此直接把执行计划拿来使用即可，不需要再次生成执行计划。
但是，生成执行计划本身是基于概率的理论，在不访问具体表里的数据的前提下，根据你的where条件，来猜测返回的记录数大概是多少，从而判断应该采用怎样的访问路径。很明显，这是一定要参照具体的where条件里的值才能进行猜测的。这样就与节省CPU的初衷产生了矛盾，因为节省CPU的关键是使用绑定变量，你一旦使用了绑定变量，则oracle岂不是不知道你具体的字面值了吗？
为了解决这一问题，oracle引入了绑定变量窥视。所谓绑定变量窥视，就是指oracle在第一次解析SQL语句的时候（也就是说该SQL第一次传入shared pool），会将你输入的绑定变量的值带入SQL语句里，从而参考你的字面值来猜测该SQL大概会返回多少条记录，从而得到优化的执行计划。然后，以后再次执行相同的SQL语句时，不再考虑你所输入的绑定变量的值，直接取出第一次生成的绑定变量。
但是，很可惜的是，使用绑定变量从而共享游标与SQL优化是两个矛盾的目标。Oracle使用绑定变量的前提，是oracle认为大部分的列的数据都是分布比较均匀的。从而，使用第一次的绑定变量的值所得到的执行计划，大多数情况下都能适用于该绑定变量的其他的值。很明显，如果第一次传入的绑定变量的值恰好占整个数据量的百分比较高，从而导致全表扫描的执行计划。而后来传入的绑定变量的值都占整个数据量的百分比都很低，则应该走索引扫描会更好的，但是由于使用了绑定变量，从而oracle并不会再去看你的绑定变量的值，而是直接拿全表扫描的执行计划来用。这时，由于使用了绑定变量，虽然我们达到了游标共享，从而节省CPU的目的，但是SQL的执行计划却不够优化了。
那么我们如何在绑定变量和SQL优化之间进行取舍呢？在OLTP应用中，由于并发性较高，CPU上的争用会比较严重，同时SQL本身执行时间较短，涉及到的数据量较少，解析所占的时间在整个SQL执行时间中占的比例较高，而花在I/O上的时间占的比例较低。因此尽管绑定变量会有SQL不够优化的问题，还是建议使用绑定变量。但是在DSS应用和数据仓库应用中，由于并发性较低，CPU上的争用较轻，同时SQL语句的执行时间都很长，而且主要时间花在等待I/O上，而解析占的比重较低，这时优化SQL执行计划的重要性就体现出来了。因此，建议不要使用绑定变量，而直接使用字面值。但是大多数的情况都是混合应用，既有OLTP又有数据仓库，这时就很难完美的解决该问题了。
我们先来看一下11g之前的绑定变量窥视是如何工作的，以10g为例。
我们先创建一个表，使得其含有的数据分布不均匀，并在该表上创建一个索引。
hr@ora10g > create table t1 as select object_id as id,object_name from dba_objects;
hr@ora10g > update t1 set id=1 where rownum<=10000;
hr@ora10g > commit;
hr@ora10g > create index idx_t1 on t1(id);
这样，该表里id为的1记录有一万条，而id为其他值的记录都只有一条。从而，我们构建出一个分布不均匀的测试用表。然后，我们收集一下统计信息。注意，这里要收集直方图，为的是要让CBO知道id列上的数据分布不均匀。
hr@ora10g> begin
2 dbms_stats.gather_table_stats(
3 user,
4 't1',
5 cascade => true,
6 method_opt => 'for columns id size 254'
7 );
8 end;
9 /
我们找到表t1里最大的id，然后以该id作为第一个绑定变量传入，可以想象，该绑定变量将导致走索引。注意，我们这里设定的优化器目标为all_rows。
hr@ora11g > select max(id) from t1;
MAX(ID)
----------
13871
hr@ora10g> alter system flush shared_pool;
hr@ora10g> var v_id number;
hr@ora10g> var v_sql_id varchar2(20);
hr@ora10g> exec :v_id := 13871;
hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
此处省略查询结果
hr@ora10g > begin
2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
4 end;
5 /
hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 50753647
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 11 (100) |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1365 | 28665| 11 (0) | 00:00:01
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 1365 | | 3 (0) | 00:00:01
--------------------------------------------------------------------------------
......
hr@ora10g> exec :v_id := 1;
hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
此处省略查询结果
hr@ora10g > begin
2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
4 end;
5 /
hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 50753647
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 11 (100) |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1365 | 28665| 11 (0) | 00:00:01
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 1365 | | 3 (0) | 00:00:01
--------------------------------------------------------------------------------
从上面结果可以看出，在为绑定变量传入第一个值为13871时，由于返回的记录条数较少，导致走索引扫描。当我们第二次传入绑定变量值1时，oracle不再生成新的执行计划，而直接拿索引扫描的执行路径来用。
但是，如果先传入1的绑定变量值，然后再传入13871的绑定变量值时，会怎样？我们继续测试。
hr@ora10g> alter system flush shared_pool;
hr@ora10g> set autotrace traceonly exp stat;
hr@ora10g> exec :v_id := 1;
hr@ora10g> select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora10g > begin
2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
4 end;
5 /
hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 13 (100)| |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8738 | 179K | 13 (0) | 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
......
hr@ora10g > exec :v_id := 13871;
hr@ora10g > select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora10g > begin
2 select sql_id into :v_sql_id from v$sql
3 where sql_text like 'select * from t1 where id=:v_id%';
4 end;
5 /
hr@ora10g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor(:v_sql_id));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID djwq30cpbcz7k, child number 0
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 13 (100)| |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8738 | 179K | 13 (0) | 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
很明显，先传入1的绑定变量时将导致生成的执行计划走全表扫描。后面传入的13871的绑定变量的最佳执行路径应该是索引扫描，但是由于CBO并不知道这一点，而是直接拿第一次生成的执行计划来用了，于是也走全表扫描了。
2. 11g之后的动态绑定变量窥视
而从11g开始，这个尴尬的问题开始得到了改善。因此从11g开始，引入了所谓的自适应游标共享（Adaptive Cursor Sharing）。该特性是一个非常复杂的技术，用来平衡游标共享和SQL优化这两个矛盾的目标。11g里不会盲目的共享游标，而是会去查看每个绑定变量，并为不同的绑定变量来产生不同的执行计划。而oracle这么做的前提是，使用多个执行计划的所带来的收益，要比产生多个执行计划所引起的CPU开销要更大。
使用自适应游标共享时，会遵循下面的步骤：
1) 一条新的SQL语句第一次传入shared pool时，还是和以前一样，进行硬解析。而且进行绑定变量窥视，计算where条件各个列的selectivity，同时如果绑定变量所在的列上存在直方图的话，也会去参考该直方图来计算selectivity。该游标会被标记为是一个绑定敏感的游标（bind-sensitive cursor）。同时，oracle还会保留包含绑定变量的where条件的其他信息，比如selectivity等。Oracle会为该谓词的selectivity维持一个范围，oracle叫做立方体（cube）。只要传入的绑定变量所产生的selectivity落在该范围里面，也就是落在该cube里面，就不产生新的执行计划，而直接拿该cube所对应的执行计划来用。
2) 下次再次执行相同的SQL时，传入了新的绑定变量，假设使用新的绑定变量的谓词的selectivity落在已经存在的cube范围里，于是这次SQL的执行会使用该cube所对应的执行计划。
3) 相同的查询再次执行时，假设所使用的新的绑定变量导致这时候的selectivity不再落在已经存在的cube里了，于是也就找不到对应的执行计划。于是系统会进行一个硬解析，这将产生第二个新的执行计划。而且新的selectivity以及对应的cube也会保存下来。也就是说，这时，我们分别有两个cube以及两个执行计划。
4) 相同的查询再次执行时，假设所使用的新的绑定变量导致这时候的selectivity不落在现存的两个cube中的任何一个，所以系统又会进行硬解析。假设这时硬解析所产生的执行计划与第一次产生执行计划一样，也就是说，在第一次评估selectivity的cube时过于保守，导致cube过小，进而导致了这一次的不必要的硬解析。于是，oracle会将第一次产生的cube与这次产生的cube合并成一个新的更大的cube。那么，下次再次进行软解析的时候，如果selectivity落在新的cube里，则会使用第一次所产生的执行计划。
我们从这里可以看到，11g对这个问题的处理非常精彩。这样做的结果是，系统开始运行时，CPU消耗可能会比较严重，但是随着系统不断运行，cube的不断合并从而不断扩大，于是系统的CPU消耗会不断下降，同时执行计划也会更加的合理。
我们来做个试验进行验证。我们采用11g新引入的执行计划管理特性来验证该特性。
与10g中的测试一样，创建一个数据分布不均匀的表，在数据分布不均匀的列上创建索引，并收集统计信息，收集时注意要收集直方图，从而让CBO知道该列上的数据分布不均匀。
hr@ora11g > create table t1 as select object_id as id,object_name from dba_objects;
hr@ora11g > select count(*) from t1;
COUNT(*)
----------
12064
hr@ora11g > update t1 set id=1 where rownum<=10000;
hr@ora11g > commit;
hr@ora11g > create index idx_t1 on t1(id);
hr@ora11g > begin
2 dbms_stats.gather_table_stats(
3 user,
4 't1',
5 cascade => true,
6 method_opt => 'for columns id size 254'
7 );
8 end;
9 /
我们找到表t1里最大的id，然后以该id作为第一个绑定变量传入，可以想象，该绑定变量将导致走索引。
hr@ora11g > select max(id) from t1;
MAX(ID)
----------
12462
我们将optimizer_capture_plan_baselines设置为true，从而让oracle自动获取plan baseline。
hr@ora11g > alter system set OPTIMIZER_CAPTURE_PLAN_BASELINES=true;
hr@ora11g > alter system flush shared_pool;
hr@ora11g > var v_id number;
hr@ora11g > exec :v_id := 12462;
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
我们运行两遍select * from t1 where id=:v_id，从而让oracle捕获plan baseline。我们知道id为12462的记录只有一条，因此该SQL应该使用索引扫描。然后我们再为绑定变量传入1，我们知道id为1的记录有一万条，所以较好的执行计划不应该走已经生成的执行计划，而应该走全表扫描。
hr@ora11g > exec :v_id := 1;
hr@ora11g > set autotrace traceonly stat;
--之所以设置stat是为了让该sql实际执行，但不要返回所有记录，
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora11g > select sql_handle,plan_name,origin,enabled,accepted
2 from dba_sql_plan_baselines where sql_text like 'select * from t1%';
SQL_HANDLE PLAN_NAME ORIGIN ENA ACC
----------------------- ----------------------------- -------------- --- ---
SYS_SQL_ea05bbed6f2f670c SYS_SQL_PLAN_6f2f670c844cb98a AUTO-CAPTURE YES YES
SYS_SQL_ea05bbed6f2f670c SYS_SQL_PLAN_6f2f670cdbd90e8e AUTO-CAPTURE YES NO
我们可以发现，现在该SQL语句存在两个执行计划了，其中第一个执行计划，也就是accepted为YES的执行计划为v_id等于12462得到的，而第二个执行计划，也就是accepted为NO的是由v_id等于1得到的。第二个执行计划还没有被加入plan baseline，所以优化器不会使用该执行计划。我们将第二个执行计划的accepted改为YES，从而让oracle考虑使用该计划。
hr@ora11g > var cnt number;
hr@ora11g > begin
2 :cnt := dbms_spm.alter_sql_plan_baseline(
3 sql_handle => 'SYS_SQL_ea05bbed6f2f670c',
4 plan_name => 'SYS_SQL_PLAN_6f2f670cdbd90e8e',
5 attribute_name => 'ACCEPTED', attribute_value => 'YES');
6 end;
7 /
我们来看一下这两个执行计划分别是怎样的。
注意：在这里我们要验证oracle会为不同绑定变量生成不同的执行计划时，不能使用set autotrace traceonly exp stat等其他方式。因为set autotrace得出的执行计划始终都是第一次生成的执行计划。我们通过plan baseline从侧面来验证它。当然，我们也可以通过设置sql_trace=true从而将执行计划转储出来进行验证。
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_sql_plan_baseline
2 ('SYS_SQL_ea05bbed6f2f670c','SYS_SQL_PLAN_6f2f670c844cb98a'));
......
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 50753647
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 6 | 126 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 6 | 126 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 6 | | 1 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------
......
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_sql_plan_baseline
2 ('SYS_SQL_ea05bbed6f2f670c','SYS_SQL_PLAN_6f2f670cdbd90e8e'));
......
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU) | Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 6 | 126 | 16 (0) | 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 6 | 126 | 16 (0) | 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
......
很明显，第一个是索引扫描，第二个是全表扫描。同样，我们来看一下v$sql里该sql语句有几条记录。
hr@ora11g > select sql_text,sql_id,child_number,plan_hash_value
2 from v$sql where sql_text like 'select * from t1 where%';
SQL_TEXT SQL_ID CHILD_NUMBER PLAN_HASH_VALUE
--------------------------------- ------------- ------------ ----------------
select * from t1 where id=:v_id 7y7tt6xyhas1g 0 50753647
可以看到，该SQL语句目前在内存里只存在一个执行计划，其plan hash value就等于我们在前面plan baseline里看到的第一个走索引的执行计划的hash value。我们把该执行计划显示出来进行确认。
hr@ora11g > select * from table(dbms_xplan.display_cursor('7y7tt6xyhas1g',0));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 7y7tt6xyhas1g, child number 0
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 50753647
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2 (100) | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1 | 21 | 2 (0) | 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1 | 1 | | 1 (0) | 00:00:01 |
......
结果很明显，正是走索引的执行计划。然后我们继续为帮定变量传入1，多执行几次。
hr@ora11g > exec :v_id := 1;
hr@ora11g > set autotrace traceonly stat;
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
hr@ora11g > select * from t1 where id=:v_id;
注意：这里，我们之所以要多执行几次，主要是因为如果只是执行一次或两次，oracle能够认识到你传入的绑定变量落在了第一次的绑定变量（12462）所在的cube之外，但是oracle认为你可能只是偶尔执行该绑定变量，所以并不一定会使用另外那个全表扫描的执行计划。多执行几次以后，你会发现consistent gets突然从1390直线下降到了715，这时就说明oracle开始使用新的全表扫描的执行计划了。
然后，这时我们再去查看v$sql里该sql语句有几条记录。
hr@ora11g > select sql_text,sql_id,child_number,plan_hash_value
2 from v$sql where sql_text like 'select * from t1 where%';
SQL_TEXT SQL_ID CHILD_NUMBER PLAN_HASH_VALUE
--------------------------------- ------------- ------------ ----------------
select * from t1 where id=:v_id 7y7tt6xyhas1g 0 50753647
select * from t1 where id=:v_id 7y7tt6xyhas1g 1 3617692013
我们发现，该SQL语句在内存里存在两条记录了，也就是存在两个子游标了，分别对应了不同的执行计划。同样，我们来看一下新产生的子游标，也就是child_number为1的执行计划是怎样的。
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor('7y7tt6xyhas1g',1));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 7y7tt6xyhas1g, child number 1
-------------------------------------
select * from t1 where id=:v_id
Plan hash value: 3617692013
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 16 (100) | |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 9974 | 204K | 16 (0) | 00:00:01 |
......
我们还可以从另外的角度来验证11g里的动态绑定变量窥视，也就是设置sql_trace的方式。这个方式比较简单，只要先发出：alter session set sql_trace=true以后，传入两个不同的绑定变量，然后分别就不同的绑定变量多执行几次。最后调用tkprof对跟踪文件进行分析。这里注意两个地方，第一是跟踪文件位于ADR中，不再位于user_dump_dest参数所指定的目录里了。就这里的跟踪文件而言，其所在位置缺省为：$ORACLE_HOME/diag/rdbms/<DB name>/<SID>/trace目录下；第二个要注意的是使用tkprof时，添加aggregate=no选项，缺省会将相同SQL语句合并，这样你就发现不到对于相同SQL语句的不同的执行计划了。
这里节选部分使用tkprof得到的文件内容，如下所示。
......
SQL ID : 7y7tt6xyhas1g
select *
from
t1 where id=:v_id
......
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
10000 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID T1 (cr=1390 pr=0 pw=0 time=446 us cost=2 size=21 card=1)
10000 INDEX RANGE SCAN IDX_T1 (cr=687 pr=0 pw=0 time=228 us cost=1 size=0 card=1)(object id 12463)
......
SQL ID : 7y7tt6xyhas1g
select *
from
t1 where id=:v_id
......
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
10000 TABLE ACCESS FULL T1 (cr=715 pr=0 pw=0 time=142 us cost=16 size=209454 card=9974)
......
从这里也可以很清楚的看到，对于不同的绑定变量，oracle能够自行选择是否应该生成更好的执行计划并使用该执行计划