从11g開始，这个尴尬的问题開始得到了改善。因此从11g開始，引入了所谓的自适应游标共享（Adaptive Cursor Sharing）。该特性是一个很复杂的技术，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，而是会去查看每一个绑定变量，并为不同的绑定变量来产生不同的运行计划。而oracle这么做的前提是，使用多个运行计划的所带来的收益，要比产生多个运行计划所引起的CPU开销要更大。
使用自适应游标共享时，会遵循以下的步骤：
1) 一条新的SQL语句第一次传入shared pool时，还是和曾经一样，进行硬解析。并且进行绑定变量窥视，计算where条件各个列的selectivity，同一时候假设绑定变量所在的列上存在直方图的话，也会去參考该直方图来计算selectivity。该游标会被标记为是一个绑定敏感的游标（bind-sensitive cursor）。同一时候，oracle还会保留包括绑定变量的where条件的其它信息，比方selectivity等。Oracle会为该谓词的selectivity维持一个范围，oracle叫做立方体（cube）。仅仅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，就不产生新的运行计划，而直接拿该cube所相应的运行计划来用。
2) 下次再次运行同样的SQL时，传入了新的绑定变量，如果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的运行会使用该cube所相应的运行计划。
3) 同样的查询再次运行时，如果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，于是也就找不到相应的运行计划。于是系统会进行一个硬解析，这将产生第二个新的运行计划。并且新的selectivity以及相应的cube也会保存下来。也就是说，这时，我们分别有两个cube以及两个运行计划。
4) 同样的查询再次运行时，如果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中的不论什么一个，所以系统又会进行硬解析。如果这时硬解析所产生的运行计划与第一次产生运行计划一样，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运行计划。
我们从这里能够看到，11g对这个问题的处理很精彩。这样做的结果是，系统開始执行时，CPU消耗可能会比較严重，可是随着系统不断执行，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，同一时候执行计划也会更加的合理。
我们来做个试验进行验证。我们採用11g新引入的运行计划管理特性来验证该特性。
1. 11g之前的绑定变量窥视
我们都知道，为了可以让SQL语句共享运行计划，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取代原来出如今SQL语句里的字面值。比方，对于以下三条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;
我们能够看到，这三条SQL语句差点儿一样，仅仅有最后where条件里的字面值（各自是1、2、3）不同而已。可是假设写成这个样子，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全然不同的SQL语句，从而在shared pool里进行硬解析，并生成终于的运行计划。可是我们会发现，这三个运行计划可能都是一样的，因此后面两次生成运行计划的工作可能是全然不必要的，这在典型的OLTP环境中更是如此。因为解析本身属于CPU密集型操作，因此为了减少对CPU的消耗，oracle建议将这种SQL写成：
select col1 from t where col2 = :v1;
然后，分别将1、2、3传递给v1，这种话，仅仅须要第一次传入1时进行解析就可以。而后面运行2、3时，因为SQL文本本身没有变化，因此直接把运行计划拿来使用就可以，不须要再次生成运行计划。
可是，生成运行计划本身是基于概率的理论，在不訪问详细表里的数据的前提下，依据你的where条件，来推測返回的记录数大概是多少，从而推断应该採用如何的訪问路径。非常明显，这是一定要參照详细的where条件里的值才干进行推測的。这样就与节省CPU的初衷产生了矛盾，由于节省CPU的关键是使用绑定变量，你一旦使用了绑定变量，则oracle岂不是不知道你详细的字面值了吗？
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，从而參考你的字面值来推測该SQL大概会返回多少条记录，从而得到优化的运行计划。然后，以后再次运行同样的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。
可是，非常可惜的是，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觉得大部分的列的数据都是分布比較均匀的。从而，使用第一次的绑定变量的值所得到的运行计划，大多数情况下都能适用于该绑定变量的其它的值。非常明显，假设第一次传入的绑定变量的值恰好占整个数据量的百分比較高，从而导致全表扫描的运行计划。而后来传入的绑定变量的值都占整个数据量的百分比都非常低，则应该走索引扫描会更好的，可是因为使用了绑定变量，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运行计划来用。这时，因为使用了绑定变量，尽管我们达到了游标共享，从而节省CPU的目的，可是SQL的运行计划却不够优化了。
那么我们怎样在绑定变量和SQL优化之间进行取舍呢？在OLTP应用中，因为并发性较高，CPU上的争用会比較严重，同一时候SQL本身运行时间较短，涉及到的数据量较少，解析所占的时间在整个SQL运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。因此虽然绑定变量会有SQL不够优化的问题，还是建议使用绑定变量。可是在DSS应用和数据仓库应用中，因为并发性较低，CPU上的争用较轻，同一时候SQL语句的运行时间都非常长，并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运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。可是大多数的情况都是混合应用，既有OLTP又有数据仓库，这时就非常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怎样工作的，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。
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为其它值的记录都仅仅有一条。从而，我们构建出一个分布不均匀的測试用表。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。
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，能够想象，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。
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
--------------------------------------------------------------------------------
从上面结果能够看出，在为绑定变量传入第一个值为13871时，因为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不再生成新的运行计划，而直接拿索引扫描的运行路径来用。
可是，假设先传入1的绑定变量值，然后再传入13871的绑定变量值时，会如何？我们继续測试。
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 | --------------------------------------------------------------------------
非常明显，先传入1的绑定变量时将导致生成的运行计划走全表扫描。后面传入的13871的绑定变量的最佳运行路径应该是索引扫描，可是因为CBO并不知道这一点，而是直接拿第一次生成的运行计划来用了，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開始，这个尴尬的问题開始得到了改善。因此从11g開始，引入了所谓的自适应游标共享（Adaptive Cursor Sharing）。该特性是一个很复杂的技术，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，而是会去查看每一个绑定变量，并为不同的绑定变量来产生不同的运行计划。而oracle这么做的前提是，使用多个运行计划的所带来的收益，要比产生多个运行计划所引起的CPU开销要更大。
使用自适应游标共享时，会遵循以下的步骤：
1) 一条新的SQL语句第一次传入shared pool时，还是和曾经一样，进行硬解析。并且进行绑定变量窥视，计算where条件各个列的selectivity，同一时候假设绑定变量所在的列上存在直方图的话，也会去參考该直方图来计算selectivity。该游标会被标记为是一个绑定敏感的游标（bind-sensitive cursor）。同一时候，oracle还会保留包括绑定变量的where条件的其它信息，比方selectivity等。Oracle会为该谓词的selectivity维持一个范围，oracle叫做立方体（cube）。仅仅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，就不产生新的运行计划，而直接拿该cube所相应的运行计划来用。
2) 下次再次运行同样的SQL时，传入了新的绑定变量，如果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的运行会使用该cube所相应的运行计划。
3) 同样的查询再次运行时，如果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，于是也就找不到相应的运行计划。于是系统会进行一个硬解析，这将产生第二个新的运行计划。并且新的selectivity以及相应的cube也会保存下来。也就是说，这时，我们分别有两个cube以及两个运行计划。
4) 同样的查询再次运行时，如果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中的不论什么一个，所以系统又会进行硬解析。如果这时硬解析所产生的运行计划与第一次产生运行计划一样，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运行计划。
我们从这里能够看到，11g对这个问题的处理很精彩。这样做的结果是，系统開始执行时，CPU消耗可能会比較严重，可是随着系统不断执行，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，同一时候执行计划也会更加的合理。
我们来做个试验进行验证。我们採用11g新引入的运行计划管理特性来验证该特性。
与10g中的測试一样，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。
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，能够想象，该绑定变量将导致走索引。
select max(id) from t1; MAX(ID) ---------- 12462 我们将optimizer_capture_plan_baselines设置为true，从而让oracle自己主动获取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的记录仅仅有一条，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，所以较好的运行计划不应该走已经生成的运行计划，而应该走全表扫描。
exec :v_id := 1; hr@ora11g > set autotrace traceonly stat; --之所以设置stat是为了让该sql实际运行，但不要返回全部记录， 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
我们能够发现，如今该SQL语句存在两个运行计划了，当中第一个运行计划，也就是accepted为YES的运行计划为v_id等于12462得到的，而第二个运行计划，也就是accepted为NO的是由v_id等于1得到的。第二个运行计划还没有被增加plan baseline，所以优化器不会使用该运行计划。我们将第二个运行计划的accepted改为YES，从而让oracle考虑使用该计划。
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运行计划各自是如何的。
注意：在这里我们要验证oracle会为不同绑定变量生成不同的运行计划时，不能使用set autotrace traceonly exp stat等其它方式。由于set autotrace得出的运行计划始终都是第一次生成的运行计划。我们通过plan baseline从側面来验证它。当然，我们也能够通过设置sql_trace=true从而将运行计划转储出来进行验证。
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 |
--------------------------------------------------------------------------
......
非常明显，第一个是索引扫描，第二个是全表扫描。相同，我们来看一下v$sql里该sql语句有几条记录。
select sql_text,sql_id,child_number,plan_hash_value 2 from v$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
能够看到，该SQL语句眼下在内存里仅仅存在一个运行计划，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运行计划的hash value。我们把该运行计划显示出来进行确认。
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 |
......
结果非常明显，正是走索引的运行计划。然后我们继续为帮定变量传入1，多运行几次。
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，我们之所以要多运行几次，主要是由于假设仅仅是运行一次或两次，oracle可以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，可是oracle觉得你可能仅仅是偶尔运行该绑定变量，所以并不一定会使用另外那个全表扫描的运行计划。多运行几次以后，你会发现consistent gets突然从1390直线下降到了715，这时就说明oracle開始使用新的全表扫描的运行计划了。
然后，这时我们再去查看v$sql里该sql语句有几条记录。
select sql_text,sql_id,child_number,plan_hash_value 2 from v$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，分别相应了不同的运行计划。相同，我们来看一下新产生的子游标，也就是child_number为1的运行计划是如何的。
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 |
......
我们还能够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。这个方式比較简单，仅仅要先发出：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运行几次。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參数所指定的文件夹里了。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文件夹下；第二个要注意的是使用tkprof时，加入aggregate=no选项，缺省会将同样SQL语句合并，这样你就发现不到对于同样SQL语句的不同的运行计划了。
这里节选部分使用tkprof得到的文件内容，例如以下所看到的。
从这里也可以非常清楚的看到，对于不同的绑定变量，oracle可以自行选择是否应该生成更好的运行计划并使用该运行计划。
来自网络：http://tech.it168.com/db/2007-09-24/200709241709921_1.shtml