我们有一个业务场景为全量抽取数据库数据（类似带 join 和 where 条件的语句），单条执行效率可以接受，但并发过高，导致cpu压力过大，想针对该场景的cpu进行优化，其中一个方案就是在高并发场景下避免SQL语句的 解析，编译，优化。参考过官方文档，其中指出可以把一个固定的SQL的执行计划缓存到内存中，这样避免 解析，编译，优化的步骤，直接去kv根据缓存数据找数，但是有个弊端，特定类型的SQL如：范围查询条件范围不同，可能会走效率慢的索引。还有个问题，plan cache 为lru链表，如果设置过小会有频繁淘汰问题，不确定是否会有性能损耗，所以请问有没有方法可以只针对一条语句进行plan cache，而不影响其他SQL ？
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v5.4/sql-prepared-plan-cache#执行计划缓存
cheng
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你可以参考一下这个预处理， 应该可以满足你到底要求
预处理语句 | PingCAP Docs
请问预处理这个是不是也得需要有 plan cache 配合打开才能生效呀？
cheng
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预处理语句是一种将多个仅有参数不同的 SQL 语句进行模板化的语句，它让 SQL 语句与参数进行了分离。可以用它提升 SQL 语句的 性能：因为语句在 TiDB 端被预先解析，后续执行只需要传递参数，节省了完整 SQL 解析、拼接 SQL 语句字符串以及网络传输的代价
h5n1
(H5n1)
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预处理解决的是解析时间 parse/compile 过程， 执行计划缓存解决的是生产物理执行计划时间，直接拿来用，只是tidb的执行计划缓存依赖预处理功能，只有预处理后的才能缓存。
预处理理论来说会在高并发场景下减轻 cpu 压力，比较符合这边的业务场景哈，我需要测一下
system
(system)
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