变量绑定是OLTP系统中一个非常值得关注的技术。良好的变量绑定会使OLTP系统数据库中的sql 执行速度飞快，内存效率极高；不使用绑定变量可能会使OLTP 数据库不堪重负，资源被sql解析严重耗尽，系统运行缓慢。
当一个用户与数据库建立连接后，会向数据库发出操作请求，即向数据库送过去sql语句。Oracle 在接收到这些sql后，会先对这个sql做一个hash 函数运算，得到一个Hash值，然后到共享池中寻找是否有和这个hash 值匹配的sql存在 。注意这里说的sql既要求语句上的字符级别的完全相同，又要求涉及的对象也必须完全相同。如果找到了，Oracle将直接使用已经存在的sql 的执行计划去执行当前的sql，然后将结果返回给用户。 如果在共享池中没有找到相同Hash 值的sql，oracle 会认为这是一条新的sql，会进行解析。在Oracle中存在两种类型的sql语句，一类为 DDL语句(数据定义语言)，他们是从来不会共享使用的，也就是每次执行都需要进行硬解析。还有一类就是DML语句(数据操纵语言)，他们会根据情况选择要么进行硬解析，要么进行软解析。
Oracle 解析的步骤如下：（1）语法解析
（2）语义解析
（3）生成执行计划，这里分软解析和硬解析，硬解析是非常耗资源的
（4）sql的执行
了解了sql 的执行过程，再来看一些绑定变量，绑定变量的本质就是本来需要做Oracle 硬解析的sql 变成软解析，以减少ORACLE 花费在sql解析上的时间和资源。
假如有两条sql:
Select salary from user where name='A';
Select salary from user where name='B'; 如果没有用绑定变量，那么这2条sql 会被解析2次，因为他们的谓词部分不一样。 如果我们用了绑定变量，如：
Select salary from user where name=:X;这时，之前的2条sql就变成了一种sql， Oracle 只需要对每一种sql做一次硬解析，之后类似的sql 都使用这条sql产生的执行计划，这样就可以大大降低数据库花费在sql解析上的资源开销。 这种效果当sql执行的越多，就越明显。
简单的说，绑定变量就是拿一个变量来代替谓词常量，让Oracle每次对用户发来的sql做hash 运算时，运算出的结果都是同样的Hash值，于是将所有的用户发来的sql看作是同一个sql来对象。
二． OLAP 和OLTP 系统中的绑定变量
数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理 OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理 OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调sql执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。在OLTP系统中，我们可以使用绑定变量是因为在OLTP中，sql语句大多是比较简单或者操作的结果集都很小。当一个表上创建了索引，那么这种极小结果集的操作使用索引最合适，并且几乎所有的sql的执行计划的索引都会被选择，因为这种情况下，索引可能只需要扫描几个数据块就可以定位到数据，而全表扫描将会相当耗资源。 因此，这种情况下，即使每个用户的谓词条件不一样，执行计划也是一样的，就是都用索引来访问数据，基本不会出现全表扫描的情况。 在这种执行计划几乎唯一的情况下，使用绑定变量来代替谓词常量，是合适的。
在OLAP系统中，sql的操作就复杂很多，OLAP数据库上大多数时候运行的一些报表sql，这些sql经常会用到聚合查询（如：group by），而且结果集也是非常庞大，在这种情况下，索引并不是必然的选择，甚至有时候全表扫描的性能会更优于索引，即使相同的sql，如果谓词不同，执行计划都可能不同。 OLAP 系统完全没有必要绑定变量，那样只会带来负面的影响，比如导致sql选择错误的执行，这个代价有时是灾难性的；让Oracle对每条sql做硬分析，确切的知道谓词条件的值，这对执行计划的选择至关重要，这样做的原因是，在OLAP系统中，sql硬解析的代价是可以忽略的，系统的资源基本上是用于做大的SQL查询，和查询比起来，sql解析消耗的资源显得微不足道。所以得到一个最优的执行计划就非常重要。 原文链接：https://www.f2er.com/oracle/213530.html
