Oracle 绑定变量窥探（Bind Peeking）与自适应游标共享（ACS）内部原理、机制介绍和常用SQL-优快云博客

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我将为您深入解析Oracle优化器中两个相互关联且极其重要的高级特性：绑定变量窥探（Bind Peeking） 与 自适应游标共享（Adaptive Cursor Sharing, ACS）。理解它们是解决SQL性能不稳定问题的关键。

第一部分：官方定义与核心作用

一、绑定变量窥探 (Bind Peeking)

官方定义：在SQL语句的硬解析（Hard Parse） 过程中，优化器会查看（Peek）绑定变量（Bind Variable）的实际值，并将该值用于基数（Cardinality）估算，从而生成一个执行计划。该计划会被后续所有使用不同绑定变量值的执行所共享。
核心作用：解决“一刀切”问题。允许优化器在硬解析时利用具体的值来生成一个更优的计划，而不是对所有变量值都使用默认的猜测（例如，对数字字段假设均匀分布）。

二、自适应游标共享 (Adaptive Cursor Sharing, ACS)

官方定义：一种优化器特性，它允许一条SQL语句拥有多个不同执行计划的子游标（Child Cursor），每个子游标针对不同范围的绑定变量值进行了优化。Oracle通过监控每个执行计划的性能（rows processed）来自动决定是否应该生成一个新的计划。
核心作用：解决绑定变量窥探的“计划固化”缺陷。它使优化器能够适应数据分布不均匀（Data Skew）的列，为不同的绑定变量值选择不同的最优执行计划，从而提供更灵活的优化策略。

通俗比喻：
想象一个医生（优化器）给“胸口疼痛”（SQL语句）的病人开药（执行计划）。

没有绑定变量：每个病人都详细描述症状（Literal Value），医生为每个人定制药方。好处：精准。坏处：医生累死（库缓存中充斥大量硬解析，效率极低）。
只有绑定变量，没有窥探：所有病人都只说“我胸口疼”（Bind Variable）。医生开一种“万能止痛药”（通用执行计划）。坏处：对于心脏病患者（选择性高的值）和消化不良者（选择性低的值），药效都不理想。
绑定变量窥探：第一个病人来说“我胸口疼”，医生问他到底多疼（Peek），他说“像压了块大石头”（值=‘心脏病’）。医生开了“强力救心丸”（基于该值生成的计划）。后续所有胸口疼的病人，不管啥原因，都得到这种药。风险：下一个病人如果是“吃撑了”（值=‘消化不良’），用救心丸不仅无效，还可能有害（性能更差）。
自适应游标共享（ACS）：医生变聪明了。他给第一个“心脏病”病人开了救心丸，并记下疗效很好（监控统计信息）。来了一个“消化不良”的病人，他一看症状不同，就开了“健胃消食片”（生成新的子游标和计划），也记下疗效。从此，他学会了对不同症状用不同的药，并且能根据新病人的描述快速决定用哪种药（自适应选择游标）。

第二部分：深入底层原理与管理机制

一、绑定变量窥探的详细过程

触发时机：仅在硬解析时发生。
过程：
- 用户提交带绑定变量的SQL：SELECT * FROM orders WHERE status = :status_val;
- 首次执行，传入 :status_val => 'SHIPPED'（已发货，假设有100万行）。
- 进行硬解析时，优化器“窥探”到 status_val 的值是 'SHIPPED'。
- 优化器查询status列上直方图（Histogram）统计信息，发现'SHIPPED'值的数据量非常大。
- 基于“返回大量数据”的假设，优化器决定使用全表扫描（Full Table Scan） 计划，因为索引扫描再回表成本太高。
结果：生成的游标（包含全表扫描计划）被存入库缓存（Library Cache）。后续所有执行SELECT * FROM orders WHERE status = :status_val的会话，无论:status_val传什么值，都共享这个全表扫描计划。

这就是“计划固化”问题：一个基于特定值生成的计划，可能对其他值是最优的。

二、自适应游标共享 (ACS) 的详细过程

ACS是绑定变量窥探的增强机制，其核心在于游标共享不再是简单的“是”或“否”，而是“在什么条件下共享”。

核心概念：绑定敏感游标（Bind-Sensitive Cursor）
- 当一个游标被标记为绑定敏感，意味着Oracle意识到其执行计划可能会因绑定变量值的不同而不同。
- 标记条件：该列存在直方图统计信息，且优化器认为不同的值可能导致不同的基数估算。
核心概念：绑定感知游标（Bind-Aware Cursor）
- 当一个绑定敏感游标被执行多次后，如果Oracle通过监控实际返回的行数，确认其性能确实因变量值不同而有显著差异，它就会将该游标升级为绑定感知。
- 一旦游标是绑定感知的，它就具备了为不同值生成不同子游标（即不同执行计划）的资格。
ACS的工作流程（串联举例）：
- 初始状态：用户执行 SELECT * FROM sales WHERE channel = :ch。
  - 首次执行，传入 :ch => 'DIRECT'（直销，数据量少）。优化器窥探该值，生成一个索引范围扫描计划（游标C1）。Oracle将其标记为绑定敏感。
- 监控执行：后续又用'DIRECT'执行了几次，每次返回行数都很少（例如10行）。游标C1的监控数据确认了这一点。
- 新值触发评估：现在，用户传入一个新值 :ch => 'ONLINE'（在线销售，数据量巨大）。
  - Oracle使用原有的游标C1（索引扫描计划）来执行。
  - 但ACS机制会监控本次执行的实际行数（比如返回了10万行）。
  - Oracle将监控到的巨大差异（10行 vs 10万行）与游标C1中存储的原始基数估算值进行比较。
- 生成新游标：Oracle判定原有计划对新值不是最优的，于是触发一次硬解析。这次硬解析会窥探新值'ONLINE'，并生成一个全表扫描的新计划。这个新计划被存储为一个新的子游标C2。原始游标C1被升级为绑定感知。
- 自适应选择：从此以后：
  - 当传入 :ch => 'DIRECT' 时，Oracle自动选择子游标C1（索引扫描）。
  - 当传入 :ch => 'ONLINE' 时，Oracle自动选择子游标C2（全表扫描）。
底层数据结构：
- V$SQL_CS_SELECTIVITY：存储了不同绑定值的选择率范围。
- V$SQL_CS_STATISTICS：存储了每个子游标执行时的监控信息（实际返回行数等），这是Oracle做决策的依据。

第四部分：争用、等待事件与排查解决

ACS本身的目的是解决性能问题，但它可能引入新的开销。

1. 硬解析开销增加

场景：在ACS作用下，对于同一个SQL语句，可能会产生多个子游标。每次生成新的子游标都是一次硬解析。如果系统中有大量绑定变量值多且分布不均匀的SQL，ACS会导致硬解析数量上升。
等待事件：library cache: mutex X / latch: library cache。硬解析需要获取相关Latch/Mutex来管理库缓存结构，高并发下的硬解析会导致对这些串行化结构的争用。

排查SQL：

-- 查看SQL是否有多个子游标，且是否为绑定感知
SELECT SQL_ID, CHILD_NUMBER, IS_BIND_SENSITIVE, IS_BIND_AWARE, IS_SHAREABLE, PLAN_HASH_VALUE
FROM V$SQL
WHERE SQL_TEXT LIKE '%YOUR_SQL_TEXT%';

-- 查看每个子游标对应的绑定变量值和执行计划
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR('&sql_id', &child_number));

解决方案：
- 优化SQL：重写SQL，使其对不同的值都能使用一个稳定的计划（但这通常很难）。
- 使用SQL Profile或Baseline：使用SQL Tuning Advisor或SPM（SQL Plan Management）来固定一个通常表现良好的计划，避免ACS产生多个计划。
- 消除直方图：如果ACS带来的问题大于收益，可以考虑删除相关列的直方图统计信息。但这是一种“因噎废食”的做法，需谨慎评估。DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS。

2. 子游标过多，库缓存浪费

场景：一条SQL语句可能产生数十甚至上百个子游标，消耗大量的库缓存空间（Shared Pool）。
影响：可能导致库缓存老化（Aging Out）加速，引发其它SQL的硬解析。

排查SQL：

-- 查找子游标数量最多的SQL
SELECT SQL_ID, COUNT(*) CHILD_COUNT
FROM V$SQL
GROUP BY SQL_ID
HAVING COUNT(*) > 10
ORDER BY COUNT(*) DESC;

解决方案：同上，使用SPM或Profile来稳定执行计划。或者定期刷新共享池（ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL，非常粗暴，不推荐用于生产环境）。

第五部分：常用监控与诊断SQL

确认ACS是否生效：

SELECT SQL_ID, CHILD_NUMBER, IS_BIND_SENSITIVE "BS", IS_BIND_AWARE "BA", IS_SHAREABLE "SH", PLAN_HASH_VALUE
FROM V$SQL
WHERE SQL_ID = '&your_sql_id'
ORDER BY CHILD_NUMBER;

如果IS_BIND_SENSITIVE和IS_BIND_AWARE为Y，且CHILD_NUMBER有多个，说明ACS正在为该SQL工作。

查看每个子游标的执行统计信息：

SELECT SQL_ID, CHILD_NUMBER, EXECUTIONS, BUFFER_GETS, ROWS_PROCESSED
FROM V$SQL
WHERE SQL_ID = '&your_sql_id'
ORDER BY CHILD_NUMBER;

比较不同子游标的ROWS_PROCESSED，可以看到它们处理的数据量差异。

查看ACS的决策依据（选择性范围）：

SELECT * FROM V$SQL_CS_SELECTIVITY WHERE SQL_ID = '&your_sql_id';

总结

官方总结：绑定变量窥探和自适应游标共享是Oracle优化器处理绑定变量与数据倾斜矛盾的核心技术。绑定变量窥探在硬解析时利用具体值生成计划，但会导致计划固化。自适应游标共享通过监控执行性能，允许一条SQL拥有多个绑定感知的子游标，为不同的值选择不同的最优计划，从而解决了固化问题。其副作用是可能增加硬解析和库缓存消耗。

通俗总结：

绑定变量窥探：解决了“盲猜”的问题，但犯了“以第一印象评判所有人”的错误。
自适应游标共享：它是一个有学习能力的系统。它意识到“以第一印象评判所有人”是错误的，于是开始记录每个人的不同特点（监控统计），并为不同类型的人建立不同的档案（子游标），以后就能根据新人的特点快速选择最合适的档案来应对。

DBA的职责是当好这个系统的“监理”：欣赏其灵活性（为不均匀数据提供优化），同时警惕其“多动症”（过多的子游标和硬解析）。通过监控V$SQL和使用了ACS的SQL，并使用SPM等工具在必要时进行干预，才能让这套先进的机制真正为数据库性能服务，而不是带来新的麻烦。

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