一、啥是执行计划缓存
咱先来说说啥是执行计划缓存。简单来讲，当你向数据库发送一条 SQL 语句时，数据库可不会直接就去执行它。它得先对这条 SQL 语句进行解析，分析出该怎么去执行这个任务，这个分析出来的执行步骤就叫做执行计划。而执行计划缓存呢，就是把这个分析好的执行计划存起来。下次再碰到相同的 SQL 语句，数据库就不用重新去解析了，直接用缓存里的执行计划，这样能省不少时间和资源呢。
比如说，你有个电商网站，经常要查询某个商品的信息。每次查询商品信息的 SQL 语句都是一样的，要是每次都重新解析，那多浪费时间啊。要是有了执行计划缓存，第一次查询时生成执行计划并缓存起来，之后再查询相同商品信息，就直接用缓存里的执行计划，速度就快多了。
二、PolarDB 里执行计划缓存的工作原理
在 PolarDB 里，执行计划缓存的工作原理其实也不难理解。当你第一次执行一条 SQL 语句时，PolarDB 会对这条语句进行一系列的处理。首先是词法分析，就像我们读文章一样，把 SQL 语句拆分成一个个的单词，看看每个单词是啥意思。然后是语法分析，检查这些单词组合起来是不是符合 SQL 的语法规则。接着是语义分析，搞清楚这条 SQL 语句到底要干啥。最后生成执行计划，并且把这个执行计划存到缓存里。
当你再次执行相同的 SQL 语句时，PolarDB 会先去缓存里找找看有没有对应的执行计划。如果有，就直接用这个执行计划去执行 SQL 语句，不用再重新进行词法分析、语法分析这些操作了。
举个例子，有这样一条 SQL 语句：
-- 技术栈：SQL
-- 这是一条查询用户表中年龄大于 20 岁的用户信息的 SQL 语句
SELECT * FROM users WHERE age > 20;
第一次执行这条语句时，PolarDB 会按上面说的步骤生成执行计划并缓存。下次再执行同样的语句时，就直接用缓存里的执行计划。
三、为啥要避免重复解析 SQL
节省时间
重复解析 SQL 会浪费大量的时间。每次解析都要进行词法分析、语法分析、语义分析等操作，这些操作都需要消耗 CPU 资源和时间。如果有了执行计划缓存，就可以跳过这些步骤，直接执行 SQL 语句，大大提高了执行效率。
比如说，一个网站每天有大量的用户查询商品信息，如果每次查询都重新解析 SQL，那服务器的 CPU 会被大量占用，响应速度就会变得很慢，用户体验就会很差。但如果使用了执行计划缓存，就可以快速响应用户的查询请求。
减少资源消耗
除了时间，重复解析 SQL 还会消耗大量的内存和 CPU 资源。每次解析都需要分配一定的内存来存储中间结果，而且 CPU 要进行大量的计算。如果频繁重复解析，会给服务器带来很大的负担。
还是拿电商网站举例，要是有很多用户同时查询商品信息，服务器要对每个查询的 SQL 语句都重新解析，内存和 CPU 资源很快就会被耗尽，可能会导致服务器崩溃。而使用执行计划缓存，就可以减少这些资源的消耗。
四、避免重复解析 SQL 的方法
使用参数化查询
参数化查询是一种很好的避免重复解析 SQL 的方法。在参数化查询中，SQL 语句的结构是固定的，只是参数的值不同。这样，PolarDB 只需要对 SQL 语句进行一次解析，生成一个执行计划，之后只需要替换参数的值就可以了。
例如，有这样一个查询用户信息的需求，根据不同的用户 ID 查询用户信息。可以这样写代码：
-- 技术栈：SQL
-- 定义一个参数化查询，使用占位符? 表示参数
SELECT * FROM users WHERE user_id =?;
在代码里，当需要查询不同用户 ID 的信息时，只需要把不同的用户 ID 作为参数传入就可以了。PolarDB 只需要对这条 SQL 语句解析一次，生成一个执行计划，之后每次查询都使用这个执行计划，只是替换参数的值。
保持 SQL 语句的一致性
尽量保持 SQL 语句的一致性，避免因为大小写、空格等问题导致 SQL 语句看起来不同，但实际上功能是一样的。PolarDB 会根据 SQL 语句的文本内容来判断是否是相同的语句，如果 SQL 语句的文本内容不同，即使功能一样，也会被认为是不同的语句，从而重新解析。
比如说，下面两条 SQL 语句：
-- 技术栈：SQL
-- 第一条 SQL 语句，注意大小写和空格
SELECT * FROM users WHERE age > 20;
-- 第二条 SQL 语句，大小写和空格与第一条不同
select * from users where age > 20;
虽然这两条语句的功能是一样的，但由于大小写和空格的不同，PolarDB 会认为它们是不同的语句，会分别进行解析。所以，在编写 SQL 语句时，要尽量保持一致性。
合理设置缓存策略
PolarDB 提供了一些缓存策略的设置选项，可以根据实际情况进行调整。比如，可以设置缓存的大小、缓存的过期时间等。
如果缓存设置得太小，可能会导致缓存频繁地被替换，无法有效地避免重复解析。如果缓存设置得太大，会占用过多的内存资源。所以，要根据业务的实际情况，合理设置缓存的大小。
例如，可以通过以下命令设置缓存的大小：
-- 技术栈：SQL
-- 设置执行计划缓存的大小为 100MB
SET polar_execution_plan_cache_size = '100MB';
五、应用场景
高并发场景
在高并发场景下，比如电商网站的促销活动期间，会有大量的用户同时进行查询操作。如果每次查询都重新解析 SQL，服务器的压力会非常大。使用执行计划缓存可以大大提高查询的效率，减轻服务器的负担。
例如，在双十一活动期间，电商网站会有大量的用户查询商品信息、订单信息等。通过使用执行计划缓存，可以快速响应用户的查询请求，避免服务器因为大量的 SQL 解析而崩溃。
频繁查询相同数据的场景
如果业务中经常需要查询相同的数据，使用执行计划缓存可以节省大量的时间和资源。比如，一个新闻网站，经常需要查询热门新闻的信息，这些查询的 SQL 语句基本是一样的。使用执行计划缓存可以避免重复解析，提高查询速度。
六、技术优缺点
优点
- 提高性能：避免了重复解析 SQL，大大提高了 SQL 语句的执行效率，减少了响应时间。
- 节省资源：减少了 CPU 和内存的消耗，减轻了服务器的负担。
- 简化开发：开发人员不需要担心 SQL 语句的重复解析问题，只需要关注业务逻辑的实现。
缺点
- 缓存失效问题：如果数据发生了变化，缓存里的执行计划可能就不再适用了，需要及时更新缓存。
- 内存占用：缓存需要占用一定的内存资源，如果缓存设置不合理，可能会导致内存不足。
七、注意事项
数据变化时及时更新缓存
当数据发生变化时，比如表结构改变、数据被修改等，缓存里的执行计划可能就不再准确了，需要及时更新缓存。可以通过手动清除缓存或者设置缓存的过期时间来解决这个问题。
合理设置缓存参数
要根据业务的实际情况，合理设置缓存的大小、过期时间等参数。如果设置不合理，可能会影响性能或者浪费资源。
监控缓存使用情况
定期监控缓存的使用情况，了解缓存的命中率、缓存的大小等信息。如果发现缓存命中率很低，可能需要调整缓存策略。
八、文章总结
执行计划缓存是 PolarDB 中一个非常有用的功能，可以帮助我们避免重复解析 SQL，提高 SQL 语句的执行效率，节省服务器的资源。通过使用参数化查询、保持 SQL 语句的一致性、合理设置缓存策略等方法，可以有效地利用执行计划缓存。
在实际应用中，要根据业务的场景和需求，合理使用执行计划缓存，同时要注意数据变化时及时更新缓存，合理设置缓存参数，监控缓存的使用情况。这样才能充分发挥执行计划缓存的优势，提高系统的性能和稳定性。
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