PreparedStatement

• 使用占位符，一次解析多次执行，可提高性能
• 可防止SQL注入
• 可缓存的PS，可提高性能
• 需要数据库服务端支持

Batch操作

• 一次IO提交多条sql语句
• 减少IO次数，提高性能

Mysql和Oracle是否使用预编译的思考

Mysql（mysql 5.7.20和mysql-connector-java-8.0.15.jar)

• 基于同一连接，一次解析多次执行，jdbc driver实现可缓存PS
• 以前的版本默认useServerPrepStmts=true，5.0.5以后的版本默认useServerPrepStmts=false mysql jdbc默认不开启PreparedStatement，收到的sql已经是替换成具体值的Sql.此时使用PS Batch 等同于普通的Sql Batch操作
• useServerPrepStmts=true：服务端启用预编译机制，客户端(jdbc driver)只要不close掉statement，该statement可以多次重复使用，而不用再执行prepareStatement
• cachePrepStmts=true：客户端(jdbc driver)close掉statement时，不会真的close，而是放connection缓存里。后续客户端只要不close掉connection，那么客户端即使再调用了prepareStatement，也是使用之前客户端缓存的客户端。有点类似PreparedStatementCache，但PSCache是从数据库连接池框架(druid的maxOpenPreparedStatements，BoneCP的statementsCacheSize，c3p0的maxStatementsPerConnection)层面上来讲，而此处指的是jdbc driver层面。
• statement执行close方法时才会放入缓存，如果close之前，同样sql语句多次调用了prepareStatement方法，则会返回多个无关的statement，客户端在依次close掉这些statement时，只会缓存其中的一个statement，其它会被回收掉。这也证明mysql服务端不会做任何缓存或者唯一之类的处理，只会纯粹的做预编译处理，然后返回statement_id给客户端。
• 一次编译多次执行，指的是数据库服务器端做一次预编译处理，客户端可以多次使用statement对象与服务器进行交互。
• rewriteBatchedStatements=true：mysql自身实现的批量操作方法(转换成muti value的方式)，性能是最好的，因为它是一次io，一次解析执行，由于此时占位符个数应该是不定的，不建议使用服务端预编译机制，更不建议客户端缓存，需要注意一次批量的包大小。
• max_allowed_packet： 需要确定服务端该配置的大小，单个包超过该值会抛异常
• autoGenerateTestcaseScript=true&traceProtocol=true： 可以在jdbc driver端看到与服务端的交互日志
• show variables like '%log%';set global general_log=on;show variables like 'general_log_file' 可以查看服务端sql日志

Mysql PS 执行详细参考

Oracle待续

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• oracle jdbc driver未开源，其原理资料并不多，其默认就支持预编译，详细交互不是很清楚
• oracle服务端的预编译应该全局性的，而不是单个连接范围内的
• 客户端机制应该没太多特殊性，同mysql类似
  Oracle JDBC Developer's Guide
  引用参考https://blog.csdn.net/theorytree/article/details/7331096
  oracle执行sql过程
  oracle sql执行顺序

oracle里面除了查询结果集缓存外，还有SQL缓存，缓存在SGA共享区域，可以使用软解析，而跳过更解析。

语句缓存的好处
• ORACLE执行SQL语句时，先将SQL语句的字串通过一个哈希算法得出一个哈希值，然后检查共享池中是否已存在这个哈希值，若有就用已缓存的执行计划来执行这个语句（CACHE HIT 缓存命中），若没有（CACHE MISS 缓存缺失）则需进行解析，解析需要完成下面的工作：

Ø 语法检查；
Ø 语义检查，看参考对象是否存在，类型是否正确；
Ø （如果是CBO优化模式）收集参考对象的统计；
Ø 检查用户的权限是否足够；
Ø 从许多可能的执行路径中选择一条作为执行计划；
Ø 生成语句的编译版本（P-CODE）。

• 解析是一个昂贵的操作，因为过程中需要消耗许多资源；
• 最大化CACHE HIT是调整共享池的目标

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