‌1、增加CPU和内存资源的使用‌：硬解析过程中需要生成执行计划，这需要消耗大量的CPU资源和SGA中的内存资源。此外，硬解析过程中需要申请和使用闩，而在资源有限的情况下，大量的闩使用会导致进程等待，进一步影响性能‌。
2‌、可能导致Shared Pool Latch的争用‌：硬解析过程中需要持有Shared Pool Latch，如果并发硬解析的数量很多，会导致Latch的争用，影响系统的性能和可扩展性‌。
3、影响库缓存相关Latch和Mutex的争用‌：硬解析过程中需要扫描库缓存对象句柄链表，这需要持有Library Cache Latch。大量的Library Cache Latch争用会影响系统和性能。
‌4、降低缓存命中率‌：硬解析会导致新的执行计划被生成并缓存，但如果后续执行时绑定变量值或会话环境发生变化，可能会导致新的执行计划与之前的执行计划不一致，从而降低缓存命中率，影响性能‌。
5、增加I/O操作‌：硬解析过程中可能需要读取更多的数据和元数据，这会增加I/O操作，从而影响性能‌。