请问在oracle中：=与=：的区别？

Question

oracle中：=与=：的区别？

Answer 1

:="是赋值语句 如: l_name :='sky';...
"=" 是判断是否相等. 如: if 1=1 then...
":" 是变量绑定 如:  if :P_NAME ='sky' then...

变量绑定 是指在sql语句的条件中使用变量而不是常量。比如shared pool里有两条sql语句，

select * from tab1 where col1=1;

select * from tab1 where col1=2;

对oracle数据库来说，这是两条完全不同的SQL，对这两条语句都需要进行hard parse。因为oracle会根据sql语句的文本去计算每个字符在内存里的hash值，因此虽然上述两条SQL只有一个字符不一样，oracle根据hash算法在内存中得到的hash地址就不一样，所以oracle就会认为这是两条完全不同的语句。而如果将上述SQL改写成select * from tab1 where col1=:var1;,然后通过对变量var1的赋值去查询，那么oracle对这条语句第一次会进行hard parse，以后就只进行soft parse。假设某条语句被重复执行了几十万次，那么使用bind var带来的好处是巨大的。一个应用程序如果bind var使用不充分，那么几乎一定会伴随着严重的性能问题。

绑定变量是相对文本变量来讲的,所谓文本变量是指在SQL直接书写查询条件，这样的SQL在不同条件下需要反复解析,绑定变量是指使用变量来代替直接书写条件，查询bind value在运行时传递，然后绑定执行。优点是减少硬解析,降低CPU的争用,节省shared_pool ;缺点是不能使用histogram,sql优化比较困难

Answer 2

首先应用范围不一样：
in 可以理解为是范围内的选择
= 只有一个
例如:
select sno, sname from t1 where sno in ('sn1001','sn1002');
select sno, sname from t1 where sno in ('sn1001');
select sno, sname from t1 where sno ='sn1001';
select sno, sname from t1 where sno in (select sno from t2); --子查询结果可以不止一个结果
select sno, sname from t1 where sno =(select sno from t2); --子查询结果只能有一个
其次性能也不一样；=的性能大于in的性能，因为=能较好的使用索引等

Answer 3

=只能与一个固定值相比较，比如：=3，='姓名'
in是包含在一个范围内，比如：in (1,2,3)， in('张三','李四','王五')
in (1,2,3)等价于：=1 or =2 or =3

Answer 4

":="是赋值语句 如: l_name :='sky';...

"=" 是判断是否相等. 如: if 1=1 then...
":" 是变量绑定 如: if :P_NAME ='sky' then...

Answer 5

变量绑定 是指在sql语句的条件中使用变量而不是常量。比如shared pool里有两条sql语句，
select * from tab1 where col1=1;
select * from tab1 where col1=2;
对oracle数据库来说，这是两条完全不同的SQL，对这两条语句都需要进行hard parse。因为oracle会根据sql语句的文本去计算每个字符在内存里的hash值，因此虽然上述两条SQL只有一个字符不一样，oracle根据hash算法在内存中得到的hash地址就不一样，所以oracle就会认为这是两条完全不同的语句。而如果将上述SQL改写成select * from tab1 where col1=:var1;,然后通过对变量var1的赋值去查询，那么oracle对这条语句第一次会进行hard parse，以后就只进行soft parse。假设某条语句被重复执行了几十万次，那么使用bind var带来的好处是巨大的。一个应用程序如果bind var使用不充分，那么几乎一定会伴随着严重的性能问题。

绑定变量是相对文本变量来讲的,所谓文本变量是指在SQL直接书写查询条件，这样的SQL在不同条件下需要反复解析,绑定变量是指使用变量来代替直接书写条件，查询bind value在运行时传递，然后绑定执行。优点是减少硬解析,降低CPU的争用,节省shared_pool ;缺点是不能使用histogram,sql优化比较困难