导读

今天，我们来聊聊CBO优化器，它的全称是“基于代价的优化器”，它的职责是在所有可能的执行计划中，寻找成本最低的那个。但这个优化器到底该怎么选，它的优缺点又是什么呢？让我们带着这些疑问来一探究竟。

CBO优化器的核心原理是什么？

内容

CBO优化器的核心原理是基于下面两点：

1. 统计信息：CBO优化器需要统计信息来估计查询的成本，这些信息包括表大小、行数、列分布等。

2. 代价模型：CBO优化器有一个代价模型来计算不同执行计划的成本，这个模型考虑了 factors 诸如 I/O 操作、CPU 使用和内存使用。

CBO优化器使用统计信息和代价模型来创建和评估可能的执行计划，然后选择成本最低的那个。

CBO优化器的优点有哪些？

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CBO优化器有以下几个优点：

自适应性：CBO优化器可以根据统计信息和代价模型的变化自动调整执行计划，从而适应数据和查询模式的变化。

可伸缩性：CBO优化器可以在大型数据库上有效工作，也可以处理复杂查询。

灵活性：CBO优化器可以利用提示、约束和索引来优化执行计划。

CBO优化器的缺点有哪些？

内容

CBO优化器也有一些缺点，包括：

对统计信息敏感：CBO优化器的性能取决于统计信息的准确性，如果统计信息不准确，可能会导致选择错误的执行计划。

代价模型不够准确：代价模型可能无法准确地预测执行计划的实际成本，这可能会导致选择次优的执行计划。

优化时间长：对于复杂查询，CBO优化器可能需要花费大量时间来创建和评估可能的执行计划，这可能会影响查询性能。

如何选择CBO优化器？

内容

是否选择CBO优化器取决于几个因素，包括：

数据库大小：对于小型数据库，RBO优化器可能就足够了，而对于大型数据库，CBO优化器可能是更好的选择。

查询复杂性：对于复杂查询，CBO优化器可能比RBO优化器产生更好的执行计划。

统计信息的准确性：如果统计信息准确，CBO优化器可以比RBO优化器产生更好的性能。

CBO优化器的常见误区有哪些？

内容

使用CBO优化器时要避免以下常见误区：

过度依赖统计信息：不要完全依赖CBO优化器提供的执行计划，还要使用 EXPLAIN PLAN 命令检查实际执行计划。

过早优化：不要过早优化查询，只有在查询性能成为问题时再进行优化。

过度手动调整：不要过度手动调整CBO优化器的行为，除非你非常了解CBO优化器的内部机制。

互动

关于CBO优化器，你还有哪些疑问？或者，在你的实际工作中，你对CBO优化器有什么心得体会？欢迎在评论区留言分享你的观点。