ORACLE优化器RBO与CBO有什么用

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这篇文章主要介绍了 ORACLE 优化器 RBO 与 CBO 有什么用,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让丸趣 TV 小编带着大家一起了解一下。

RBO 和 CBO 的基本概念

Oracle 数据库中的优化器又叫查询优化器(Query
Optimizer)。它是 SQL 分析和执行的优化工具,它负责生成、制定 SQL 的执行计划。Oracle 的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO)

 
RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器

 
CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器

RBO 自 ORACLE 6 以来被采用,一直沿用至 ORACLE 9i. ORACLE 10g 开始,ORACLE 已经彻底丢弃了 RBO,它有着一套严格的使用规则,只要你按照它去写 SQL 语句,无论数据表中的内容怎样,也不会影响到你的“执行计划”,也就是说 RBO 对数据不“敏感”;它根据 ORACLE 指定的优先顺序规则,对指定的表进行执行计划的选择。比如在规则中,索引的优先级大于全表扫描;RBO 是根据可用的访问路径以及访问路径等级来选择执行计划,在 RBO 中,SQL 的写法往往会影响执行计划,它要求开发人员非常了解 RBO 的各项细则,菜鸟写出来的 SQL 脚本性能可能非常差。随着 RBO 的被遗弃,渐渐不为人所知。也许只有老一辈的 DBA 对其了解得比较深入。关于 RBO 的访问路径,官方文档做了详细介绍:

RBO Path 1: Single Row by Rowid

RBO Path 2: Single Row by Cluster Join

RBO Path 3: Single Row by Hash Cluster Key
with Unique or Primary Key

RBO Path 4: Single Row by Unique or
Primary Key

RBO Path 5: Clustered Join

RBO Path 6: Hash Cluster Key

RBO Path 7: Indexed Cluster Key

RBO Path 8: Composite Index

RBO Path 9: Single-Column Indexes

RBO Path 10: Bounded Range Search on
Indexed Columns

RBO Path 11: Unbounded Range Search on
Indexed Columns

RBO Path 12: Sort Merge Join

RBO Path 13: MAX or MIN of Indexed Column

RBO Path 14: ORDER BY on Indexed Column

RBO Path 15: Full Table Scan

CBO 是一种比 RBO 更加合理、可靠的优化器,它是从 ORACLE 8 中开始引入,但到 ORACLE 9i 中才逐渐成熟,在 ORACLE 10g 中完全取代 RBO,CBO 是计算各种可能“执行计划”的“代价”,即 COST,从中选用 COST 最低的执行方案,作为实际运行方案。它依赖数据库对象的统计信息,统计信息的准确与否会影响 CBO 做出最优的选择。如果对一次执行 SQL 时发现涉及对象(表、索引等)没有被分析、统计过,那么 ORACLE 会采用一种叫做动态采样的技术,动态的收集表和索引上的一些数据信息。

关于 RBO 与 CBO,我有个形象的比喻:大数据时代到来以前,做生意或许凭借多年累计下来的经验(RBO)就能够很好的做出决策,跟随市场变化。但是大数据时代,如果做生意还是靠以前凭经验做决策,而不是靠大数据、数据分析、数据挖掘做决策,那么就有可能做出错误的决策。这也就是越来越多的公司对 BI、数据挖掘越来越重视的缘故,像电商、游戏、电信等行业都已经大规模的应用,以前在一家游戏公司数据库部门做 BI 分析,挖掘潜在消费用户简直无所不及。至今映像颇深。

CBO 与 RBO 的优劣

CBO 优于 RBO 是因为 RBO 是一种呆板、过时的优化器,它只认规则,对数据不敏感。毕竟规则是死的,数据是变化的,这样生成的执行计划往往是不可靠的,不是最优的,CBO 由于 RBO 可以从很多方面体现。下面请看一个例子,此案例来自于《让 Oracle 跑得更快》。

SQL create table test as select 1 id ,object_name from dba_objects;

Table created.

SQL create index idx_test on test(id);

Index created.

SQL update test set id=100 where rownum =1;

1 row updated.

SQL select id, count(1) from test group by id;

  ID  COUNT(1)

———- ———-

  100  1

  1  50314

从上面可以看出,该测试表的数据分布极其不均衡,ID=100 的记录只有一条,而 ID= 1 的记录有 50314 条。我们先看看 RBO 下两条 SQL 的执行计划.

SQL select /*+ rule */ * from test where id =100;

Execution Plan

———————————————————-

Plan hash value: 2473784974

————————————————

| Id  | Operation  | Name  |

————————————————

|  0 | SELECT STATEMENT  |  |

|  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST  |

|*  2 |  INDEX RANGE SCAN  | IDX_TEST |

————————————————

Predicate Information (identified by operation id):

—————————————————

  2 – access(ID =100)

Note

—–

  – rule based optimizer used
(consider using cbo)

Statistics

———————————————————-

  1  recursive calls

  0  db block gets

  3  consistent gets

  0  physical reads

  0  redo size

  588  bytes sent via SQL*Net to client

  469  bytes received via SQL*Net from client

  2  SQL*Net roundtrips to/from client

  0  sorts (memory)

  0  sorts (disk)

  1  rows processed

SQL

SQL select /*+ rule */ * from test where id=1;

50314 rows selected.

Execution Plan

———————————————————-

Plan hash value: 2473784974

————————————————

| Id  | Operation  | Name  |

————————————————

|  0 | SELECT STATEMENT  |  |

|  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST  |

|*  2 |  INDEX RANGE SCAN  | IDX_TEST |

————————————————

Predicate Information (identified by operation id):

—————————————————

  2 – access(ID =1)

Note

—–

  – rule based optimizer used
(consider using cbo)

Statistics

———————————————————-

  1  recursive calls

  0  db block gets

  7012  consistent gets

  97  physical reads

  0  redo size

  2243353  bytes sent via SQL*Net to client

  37363  bytes received via SQL*Net from client

  3356  SQL*Net roundtrips to/from client

  0  sorts (memory)

  0  sorts (disk)

  50314  rows processed

从执行计划可以看出,RBO 的执行计划让人有点失望,对于 ID=1,几乎所有的数据全部符合谓词条件,走索引只能增加额外的开销(因为 ORACLE 首先要访问索引数据块,在索引上找到了对应的键值,然后按照键值上的 ROWID 再去访问表中相应数据),既然我们几乎要访问所有表中的数据,那么全表扫描自然是最优的选择。而 RBO 选择了错误的执行计划。可以对比一下 CBO 下 SQL 的执行计划,显然它对数据敏感,执行计划及时的根据数据量做了调整, 当查询条件为 1 时,它走全表扫描;当查询条件为 100 时,它走区间索引扫描。如下所示:

SQL select * from test where id=1;

50314 rows selected.

Execution Plan

———————————————————-

Plan hash value: 1357081020

————————————————————————–

| Id  | Operation  | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time  |

————————————————————————–

|  0 | SELECT STATEMENT  |   | 49075 | 
3786K|  52  (2)| 00:00:01 |

|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST | 49075 |  3786K| 
52  (2)| 00:00:01 |

————————————————————————–

Predicate Information (identified by operation id):

—————————————————

  1 –
filter(ID =1)

Note

—–

  – dynamic
sampling used for this statement

Statistics

———————————————————-

  32  recursive calls

  0  db block gets

   3644 
consistent gets

  0  physical reads

  0  redo size

  1689175  bytes sent via SQL*Net to client

  37363  bytes received via SQL*Net from client

  3356  SQL*Net roundtrips to/from client

  0  sorts (memory)

   0 
sorts (disk)

  50314  rows processed

SQL select * from test where id =100;

Execution Plan

———————————————————-

Plan hash value: 2473784974

—————————————————————————————-

| Id  | Operation  | Name  | Rows 
| Bytes | Cost (%CPU)| Time  |

—————————————————————————————-

|  0 | SELECT STATEMENT  |  | 
1 |  79 |  2 
(0)| 00:00:01 |

|  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST  |  1 | 
79 |  2  (0)| 00:00:01 |

|*  2 |  INDEX RANGE SCAN  | IDX_TEST
|  1 |  | 
1  (0)| 00:00:01 |

—————————————————————————————-

Predicate Information (identified by operation id):

—————————————————

  2 – access(ID =100)

Note

—–

  – dynamic sampling used for this
statement

Statistics

———————————————————-

  9  recursive calls

  0  db block gets

  73  consistent gets

  0  physical reads

  0  redo size

  588  bytes sent via SQL*Net to client

  469  bytes received via SQL*Net from client

  2  SQL*Net roundtrips to/from client

  0  sorts (memory)

  0  sorts (disk)

  1  rows processed

SQL

仅此一项就可以看出为什么 ORACLE 极力推荐使用 CBO,从 ORACLE
10g 开始不支持 RBO 的缘故。所谓长江后浪推前浪,前浪死在沙滩上。

CBO 知识点的总结

CBO 优化器根据 SQL 语句生成一组可能被使用的执行计划,估算出每个执行计划的代价,并调用计划生成器(Plan Generator)生成执行计划,比较执行计划的代价,最终选择选择一个代价最小的执行计划。查询优化器由查询转换器(Query Transform)、代价估算器(Estimator)和计划生成器(Plan Generator)组成。

CBO 优化器组件

CBO 由以下组件构成:

·  查询转化器(Query Transformer)

查询转换器的作用就是等价改变查询语句的形式,以便产生更好的执行计划。它决定是否重写用户的查询(包括视图合并、谓词推进、非嵌套子查询 / 子查询反嵌套、物化视图重写),以生成更好的查询计划。

The input to the query transformer is a parsed query, which is represented
by a set of

query blocks. The query blocks are nested or interrelated
to each other. The form of the

query determines how the query blocks are interrelated to each other. The
main

objective of the query transformer is to determine if it
is advantageous to change the

form of the query so that it enables generation of a better query plan.
Several different

query transformation techniques are employed by the query
transformer, including:

■ View Merging

■ Predicate Pushing

■ Subquery Unnesting

■ Query Rewrite with Materialized Views

Any combination of these transformations can be applied to a given query.

· 代价评估器(Estimator)

评估器通过复杂的算法结合来统计信息的三个值来评估各个执行计划的总体成本:选择性(Selectivity)、基数(Cardinality)、成本(Cost)

计划生成器会考虑可能的访问路径(Access Path)、关联方法和关联顺序,生成不同的执行计划,让查询优化器从这些计划中选择出执行代价最小的一个计划。

· 计划生成器(Plan Generator)

计划生成器就是生成大量的执行计划,然后选择其总体代价或总体成本最低的一个执行计划。

由于不同的访问路径、连接方式和连接顺序可以组合,虽然以不同的方式访问和处理数据,但是可以产生同样的结果

下图是我自己为了加深理解,用工具画的图

查看 ORACLE 优化器

SQL show parameter optimizer_mode;

NAME 
TYPE  VALUE

————————— ———– —————–

optimizer_mode 
string  ALL_ROWS

修改 ORACLE 优化器

ORACLE
10g 优化器可以从系统级别、会话级别、语句级别三种方式修改优化器模式,非常方便灵活。

其中 optimizer_mode 可以选择的值有:first_rows_n,all_rows.  其中 first_rows_n 又有 first_rows_1000, first_rows_100, first_rows_10, first_rows_1

在 Oracle
9i 中,优化器模式可以选择 first_rows_n,all_rows, choose, rule  等模式:

Rule:  基于规则的方式。

Choolse:指的是当一个表或或索引有统计信息,则走 CBO 的方式,如果表或索引没统计信息,表又不是特别的小,而且相应的列有索引时,那么就走索引,走 RBO 的方式。

If OPTIMIZER_MODE=CHOOSE, if statistics do not exist, and if you do not
add hints to SQL statements, then SQL statements use the RBO. You can use the
RBO to access both relational data and object types. If
OPTIMIZER_MODE=FIRST_ROWS, FIRST_ROWS_n, or ALL_ROWS and no statistics exist,
then the CBO uses default statistics. Migrate existing applications to use the
cost-based approach.

First
Rows:它与 Choose 方式是类似的,所不同的是当一个表有统计信息时,它将是以最快的方式返回查询的最先的几行,从总体上减少了响应时间。

All
Rows: 10g 中的默认值,也就是我们所说的 Cost 的方式,当一个表有统计信息时,它将以最快的方式返回表的所有的行,从总体上提高查询的吞吐

虽然 Oracle
10g 中不再支持 RBO,Oracle 10g 官方文档关于 optimizer_mode 参数的只有 first_rows 和 all_rows. 但是依然可以设置 optimizer_mode 为 rule 或 choose,估计是 ORACLE 为了过渡或向下兼容考虑。如下所示。

系统级别

SQL alter system set optimizer_mode=rule scope=both;

System altered.

SQL show parameter optimizer_mode

NAME 
TYPE  VALUE

——————————– ———– ———————–

optimizer_mode 
string  RULE

 

会话级别

会话级别修改优化器模式,只对当前会话有效,其它会话依然使用系统优化器模式。

SQL
alter session set optimizer_mode=first_rows_100;

Session
altered.

语句级别

语句级别通过使用提示 hints 来实现。

SQL select /*+ rule */ * from dba_objects
where rownum = 10;

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望丸趣 TV 小编分享的“ORACLE 优化器 RBO 与 CBO 有什么用”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持丸趣 TV,关注丸趣 TV 行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

正文完
 
丸趣
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