有台Oracle数据库服务器，发现内存占用得比较厉害，生成awr报告，发现有个指标有点异常
Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
| Buffer Nowait %: | 100.00 | Redo NoWait %: | 100.00 |
| Buffer Hit %: | 100.04 | In-memory Sort %: | 100.00 |
| Library Hit %: | 98.33 | Soft Parse %: | 98.96 |
| Execute to Parse %: | -13.40 | Latch Hit %: | 99.95 |
| Parse CPU to Parse Elapsd %: | 98.77 | % Non-Parse CPU: | 72.78 |
里面的Execute to Parse 居然出现负数。找到某大师给出的该参数计算公式如下：
Execute to Parse = round(100*(1-:prse/:exe),2)
prse = select value from v$sysstat where name = 'parse count (total)';
exe = select value from v$sysstat where name = 'execute count';
也就是说，这个参数的值，主要是体现 SQL的 解析次数与执行次数的比率。而且这里的解析包括硬解析和软解析、软软解析。
SQL的执行包括几个步骤：打开、解析、绑定、执行、抓取、关闭。
解析的时候确定执行计划，硬解析就是重新生成执行，软解析是在共享池中找到了执行计划，软软解析是让查找执行计划的过程更短、更快。但无论软解析、还是软软解析，都有解析这个操作。
要改善解析与执行的比率关系，就需要增加无解析的次数，无解析就是不再解析，为SQL绑定不同的变量，然后执行。这样做的前提就是：1、Session不能断开；2、Session执行过解析过的SQL不要关闭；满足这两点就可以实现无解析。
下面，就介绍一个和这个有密切关系的参数：session_cached_cursors
session_cached_cursors,就是说的是一个session可以缓存多少个cursor，让后续相同的SQL语句不再打开游标,从而避免软解析的过程来提高性能。(绑定变量是解决硬解析的问题)，软解析同硬解析一样,比较消耗资源.所以这个参数非常重要。
oracle有一个概念，那就是session cursor cache,中文描述就是有一块内存区域，用来存储关闭了的cursor。当一个cursor关闭之后，oracle会检查这个cursor的request次数是否超过3次，如果超过了三次，就会放入session cursor cache，这样在下次parse的时候，就可以从session cursor cache中找到这个statement, session cursor cache的管理也是使用LRU。
session_cached_cursors这个参数是控制session cursor cache的大小的。session_cached_cursors定义了session cursor cache中存储的cursor的个数。这个值越大，则会消耗的内存越多。
另外检查这个参数是否设置的合理，可以从两个statistic来检查。
select name,value from v$sysstat where name like '%cursor%';
select name,value from v$sysstat where name like '%parse%';
session cursor cache hits 和parse count（total） 就是总的parse次数中，在session cursor cache中找到的次数，所占比例越高，性能越好。如果比例比较低，并且有剩余内存的话，可以考虑加大该参数。
到这里，我们就明白了，基于上面的情况，我们应该调整哪个参数，才能真正解决问题。
alter system set session_cached_cursors=100 scope=spfile;
修改后要重启数据库方能生效。
