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RBO和CBO的基本概念-创新互联

转自潇湘隐者
出处：/tupian/20230522/3842215.html />
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)

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         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

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