简介
在 DB2 数据库中存在两种类型的 SQL 语句，一种为动态 SQL，一种为静态 SQL 。静态 SQL 的执行计划是在 bind 包到数据库时就已经确定，执行时只需要把执行计划调出来即可；动态 SQL 的执行计划需要每次执行时进行编译，如果下次执行时，执行计划已经不在包缓存中则需要重新编译该语句。
在 OLTP 环境下，每秒钟需要执行的 SQL 非常多，如果这些 SQL 语句都是动态语句，则都需要大量的 CPU 时间进行编译。 DB2 判断一个动态 SQL 语句的执行计划是否在包缓存中时采用的是 HASH 算法，该算法根据 SQL 语句的文本进行 HASH，SQL 文本即使只有一个字母的大、小写不同，也会造成 HASH 值不同如果 HASH 值不同，则认为是两个不同的 SQL 语句。
对下面的两个语句 DB2 就认为是不同的 SQL 。
select firstnme,lastname from employee where empno='000020'
select firstnme,lastname from employee where empno='000070'
上面两个语句虽然在在 Where 条件处只有一个数字差异，DB2 HASH 算法也会认为这是两个不同的 SQL 。但是 DB2 为他们生成的执行计划都是一样的，我们使用 db2expln 工具获得执行计划如下。执行计划显示上面两个 SQL 语句都是使用索引 PK_EMPLOYEE 先获取 RID，然后根据 RID 再读取具体的数据。
Rows
RETURN
( 1)
Cost
I/O
|
1
FETCH
( 2)
7.58163
1
/----+----\
1 42
IXSCAN TABLE: DB2INST1
( 3) EMPLOYEE
0.0165581 Q1
0
|
42
INDEX: DB2INST1
PK_EMPLOYEE
Q1
虽然两个 SQL 的执行计划是相同的，但是 DB2 为了获取执行计划需要对两个 SQL 都要进行编译，消耗了 CPU 。这种消耗在每秒钟执行成千条 SQL 语句的 OLTP 环境下，对性能的影响是比较大的。
语句集中器的启用
DB2V9.7 推出了语句集中器的功能，语句集中器在数据库服务器上修改动态 SQL 语句，以使类似而不等同的 SQL 语句可以共享同一个执行计划。如果启动了语句集中器，上述两个 SQL 只需要编译一次即可。
在联机事务处理（OLTP）系统中，可能会反复生成包含不同字面值的简单语句。在此类工作负载中，重新编译语句的成本会导致开销大幅增加。语句集中器通过允许重复使用已编译的语句（而不考虑字面值）来消除此开销。
缺省情况下，语句集中器处于禁用状态。如果希望对数据库中的所有动态语句启用语句集中器，我们需要将 stmt_conc 数据库配置参数设置为 LITERALS 。不过 DB2 只会将前 100000 个字面值才进行替换；其余字面值保持不变，一般情况下这也能满足我们的要求。
db2 get db cfg for sample |grep "CON"
语句集中器 (STMT_CONC) = OFF
如果并不希望对所有 SQL 启动语句集中器，只是希望指定连接在执行动态 SQL 时进行语句集中，则我们可以在客户机上启动语句集中器，需要在 db2cli.ini 配置文件中设置：
StmtConcentrator = WITHLITERALS
默认情况下连接的语句集中器是否启动由 Server 的配置决定。如果设置 StmtConcentrator 的值为 OFF，表示连接的语句集中器关闭；如果 StmtConcentrator 为 WITHLITERALS 表示启动语句集中器。当语句集中器启动后，所有 Server 支持集中的语句将共享执行计划。 db2cli.ini 中的参数 StmtConcentrator 影响的是连接的 SQL_ATTR_STMT_CONCENTRATOR 属性，我们也可以在 ODBC、JDBC 程序中直接设置连接的这个属性。
我们应优先考虑在客户机级别启用语句集中器，首先它允许在最精细的级别控制语句集中器，其次，它是在整个 DB2 产品系列中启用语句集中器的唯一一致方式。
语句集中过程导致修改动态语句，那么原始语句和修改后的语句都将显示在说明输出中。如果语句集中器已修改原始语句文本，那么事件监视器逻辑监视元素以及 MON_GET_ACTIVITY_DETAILS 表函数的输出都将显示原始语句。其他监视器界面将仅显示修改后的语句文本。
我们修改数据配置参数 STMT_CONC 对所有连接启动语句集中器。
db2 update db cfg for sample using STMT_CONC LITERALS
然后我们分别执行：
select firstnme,lastname from employee where empno='000020'
select firstnme,lastname from employee where empno='000070'
我们使用下面语句获取 SQL 语句的编译、执行情况：
db2 get snapshot for dynamic sql on sample
执行数 = 0
编译数 = 0
最差预编译时间（毫秒） = 0
最佳预编译时间（毫秒） = 0
---------------------------------- 省略 ------------------------------
语句文本 = select firstnme,lastname from employee where empno='000020'
执行数 = 0
编译数 = 0
最差预编译时间（毫秒） = 0
最佳预编译时间（毫秒） = 0
---------------------------------- 省略 ------------------------------
语句文本 = select firstnme,lastname from employee where empno='000070'
执行数 = 2
编译数 = 1
最差预编译时间（毫秒） = 218
最佳预编译时间（毫秒） = 218
---------------------------------- 省略 ------------------------------
语句文本 = select firstnme,lastname from employee where empno=:L0
我们看到两个原始的 SQL 语句编译次数、执行次数、编译时间均为 0，同时有个用” :L0 ”参数标识的语句编译次数为 1，执行次数为 2，编译时间为 218 毫秒。
语句集中器限制
由于语句集中过程将更改语句文本，因此会对执行计划的选择产生影响。如果程序包高速缓存中的类似语句具有大量类似的执行，那么应该使用语句集中器。如果一个语句中的不同字面值导致执行计划显著不同，那么不应对该语句启用语句集中器。
下面我们看语句集中器的对性能产生影响的例子。
我们将创建一个表包含 10 万行， Col1 数据顺序增长，Col2 中值为 5 的行数 90001，Col2 的其他行在 10000 之内均匀分布，同时在 Col2 上存在一个索引。我们将考查当 col2 数据分布的不均衡时，语句集中器是否启动对执行计划的影响。
测试表创建脚本：
drop table test;
CREATE TABLE test
(
col1 int,
col2 int,
padding char(50)
);
create index idx_test_col2 on test(col2);
INSERT INTO test (col1, col2,padding)
WITH TEMP (COUNTER, col1, col2,padding) AS
(
VALUES (0, 0,MOD(INT(RAND() * 10000), 10000),'A')
UNION ALL
SELECT
(COUNTER + 1),(COUNTER + 1),MOD(INT(RAND() * 10000), 10000),'A'
FROM
TEMP
WHERE
(COUNTER + 1) < 10000
)
SELECT
col1, col2,padding
FROM
TEMP;
INSERT INTO test (col1, col2,padding)
WITH TEMP (COUNTER, col1, col2,padding) AS
(
VALUES (10000, 10000,5,'A')
UNION ALL
SELECT
(COUNTER + 1),(COUNTER + 1),5,'A'
FROM
TEMP
WHERE
(COUNTER + 1) < 100000
)
SELECT
col1, col2,padding
FROM
TEMP;
runstats on table db2inst1.test with DISTRIBUTION ON all COLUMNS and indexes all ;
STMT_CONC 关闭时的执行计划
我们执行一下命令确认 STMT_CONC 关闭：
db2 update db cfg for sample using STMT_CONC off
我们准备比较下面两个 SQL 的执行计划。
Select * from test where col2=1;
Select * from test where col2=5;
首先我们看到 Col2=1 的执行计划如下，我们看到 DB2 首先对 IDX_TEST_COL2 进行扫描，然后根据 RID 去表中读取数据，整个语句的成本是 15.1589，其中 IO 成本是 2，返回的结果行数估计为 1.56909 。
db2 set current explain mode explain
db2 select * from test where col2=1
db2exfmt -d sample -w -1 -n % -s % -# 0 – t
Total Cost: 15.1589
Query Degree: 1
Rows
RETURN
( 1)
Cost
I/O
|
1.56909
FETCH
( 2)
15.1589
2
/---+----\
1.56909 100000
IXSCAN TABLE: DB2INST1
( 3) TEST
7.59362 Q1
1