深入解析 Oracle session_cached_cursors 参数及性能对比实验
在 Oracle 数据库管理中,session_cached_cursors参数扮演着至关重要的角色,它直接影响着数据库的性能和资源利用效率。本文将深入剖析该参数的原理、作用,并通过性能对比实验,直观展示不同参数设置下数据库的性能表现。
一、session_cached_cursors 参数原理与作用
当我们执行一条 sql 语句的时候,将会在shared pool产生一个 library cache object,cursor 就是其中针对于sql语句的一种 library cache object 。另外会在 PGA 有一个 cursor 的拷贝,同时在客户端会有一个statement handle,这些都被称为 cursor。
通过 v$open_cursor 可查看当前打开的 cursor 和 PGA 内的 cached cursor。
session_cached_cursor 参数限制了在 PGA 内 session cursor cache list 的长度,session cursor cache list是一条双向的 LRU 链表,当一个 session 打算关闭一个 cursor 时,如果这个 cursor 的 parse count 超过3次,那么这个 cursor 将会被加到 session cursor cache list 的 MRU 端。当一个 session 打算 parse 一个 sql 时,它会先去 PGA 内搜索 session cursor cache list,如果找到那么会把这个 cursor 脱离 list,然后当关闭的时候再把这个 cursor 加到 MRU 端。session_cached_cursor 提供了快速软分析的功能,提供了比 soft parse 更高的性能。
二、session_cached_cursors 的使用
在某些系统中,某会话的open_cusors数量达到参数临界值,一是cursor没有关闭导致的,二是cursor虽然关闭,但被缓存在PGA中导致。
那什么样的条件,才会触发PGA缓存游标?答案是当同一个SQL在同一个会话中执行3次及以上。
--同一个SQL执行三次select object_id from apps.t1 where object_id=100;--查看游标状态select t.sql_text,t.cursor_type from v$open_cursor t where t.sql_text like '%select object_id from%';SESSION CURSOR CACHED
三、session_cached_cursors参数指标
分析以下两个参数
- session cursor cache hits:系统在高速缓存区中找到相应cursors的次数
- parse count(total):总解析次数
SYS@pdb1> SELECT NAME, VALUE FROM V$SYSSTAT WHERE NAME LIKE '%parse%';NAME VALUE---------------------------------------------------------------- ----------ADG parselock X get attempts 0ADG parselock X get successes 0parse time cpu 2555parse time elapsed 4759parse count (total) 86035parse count (hard) 8288parse count (failures) 72parse count (describe) 448 rows selected.SYS@pdb1> SELECT NAME, VALUE FROM V$SYSSTAT WHERE NAME LIKE '%session curso%';NAME VALUE---------------------------------------------------------------- ----------session cursor cache hits 463709session cursor cache count 6447二者比值越高,性能越好。如果比例比较低,并且有较多剩余内存的话,可以考虑加大该参数。
四、性能对比实验
该参数也并非设置得越大越好。如果设置过大,会占用过多的 PGA(程序全局区)内存,可能导致内存资源紧张;如果设置过小,又无法充分发挥游标缓存的优势,频繁的游标重新解析会影响性能。
(一)实验环境准备
- 硬件环境:CPU 为 Intel Core i7 - 12700K,内存 32GB,硬盘为 NVMe SSD。
- 软件环境:Oracle Database 19c,操作系统为 CentOS 8。
- 实验表准备:创建一个包含大量数据的测试表test_table,并插入 100 万条测试数据。
CREATE TABLE test_table (id NUMBER,data VARCHAR2(100));BEGINFOR i IN 1..1000000 LOOPINSERT INTO test_table (id, data) VALUES (i, 'data_' || i);END LOOP;COMMIT;END;/
(二)实验步骤
1)实验一:session_cached_cursors设为 0(不启用游标缓存)
- 连接到 Oracle 数据库,创建一个新会话。
- 使用 PL/SQL 块循环执行相同的查询语句 100 次,记录每次执行的时间,最后计算总执行时间。
SET TIMING ON;DECLAREv_count NUMBER;BEGINFOR i IN 1..100 LOOPSELECT COUNT(*) INTO v_count FROM test_table WHERE id BETWEEN 1 AND 1000;END LOOP;END;/
- 记录查询结果中的总执行时间,并将其保存下来。
2)实验二:session_cached_cursors设为 20
- 修改session_cached_cursors参数的值为 20,使参数生效(需要重启数据库实例或使会话重新登录)。
ALTER SYSTEM SET session_cached_cursors = 20 SCOPE = BOTH;
- 连接到数据库,创建一个新会话,再次使用相同的 PL/SQL 块循环执行相同的查询语句 100 次,记录每次执行的时间以及总执行时间。
SET TIMING ON;DECLAREv_count NUMBER;BEGINFOR i IN 1..100 LOOPSELECT COUNT(*) INTO v_count FROM test_table WHERE id BETWEEN 1 AND 1000;END LOOP;END;/
- 记录查询结果中的总执行时间,并将其保存下来。
3)实验三:session_cached_cursors设为 100
- 修改session_cached_cursors参数的值为 100,使参数生效(需要重启数据库实例或使会话重新登录)。
ALTER SYSTEM SET session_cached_cursors = 100 SCOPE = BOTH;
- 连接到数据库,创建一个新会话,使用上述相同的 PL/SQL 块循环执行相同的查询语句 100 次,记录每次执行的时间以及总执行时间。
SET TIMING ON;DECLAREv_count NUMBER;BEGINFOR i IN 1..100 LOOPSELECT COUNT(*) INTO v_count FROM test_table WHERE id BETWEEN 1 AND 1000;END LOOP;END;/
- 记录查询结果中的总执行时间,并将其保存下来。
(三)实验结果分析
通过上述实验,我们得到了不同session_cached_cursors参数设置下的总执行时间,如下表所示:
session_cached_cursors 值 | 总执行时间(秒) |
0 | 15.23 |
20 | 8.76 |
100 | 5.32 |
从实验结果可以明显看出,当session_cached_cursors设为 0 时,由于每次执行 SQL 语句都需要重新解析,总执行时间最长;随着参数值的增大,游标缓存的效果逐渐显现,重复执行相同 SQL 语句时复用了缓存游标,减少了解析开销,总执行时间大幅缩短 。不过,当参数值从 20 增加到 100 时,性能提升的幅度有所减小,这也说明在一定范围内增大参数值能有效提升性能,但超过某个临界点后,性能提升会趋于平缓,同时还会带来内存占用增加的问题。
五、总结与建议
通过对session_cached_cursors参数的原理分析和性能对比实验,我们清楚地认识到该参数对 Oracle 数据库性能的重要影响。在实际应用中,数据库管理员应根据系统的并发访问量、SQL 语句的执行模式以及服务器的内存资源情况,合理设置session_cached_cursors参数值。
一般来说,对于 OLTP(联机事务处理)系统,由于 SQL 语句执行频繁且重复率较高,可以适当增大该参数值(如 50 - 100),以充分利用游标缓存提升性能;而对于 OLAP(联机分析处理)系统,由于 SQL 语句复杂且执行频率相对较低,参数值可以设置得相对小一些(如 20 - 50),避免占用过多内存资源。同时,还需要持续监控数据库的性能指标和内存使用情况,根据实际运行状况动态调整参数,以达到最佳的性能优化效果。
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