Oracle 优化器内幕：预测执行计划变化的策略

"这篇文档主要讨论了预测执行计划的变化，特别是在Oracle数据库环境下，如何通过案例来分析和优化SQL执行计划。文档提到了一个特定的客户系统，该系统对性能有极高的需求，任何超过10秒的响应时间都可能导致系统故障。面对这类问题，文档提出了一个解决方案流程，包括确定关键SQL、监控执行计划变化、分析变化的影响以及实施相应的调整。此外，文档还提到了CBO（Cost-Based Optimizer）的概念及其在SQL优化中的作用，以及CBO带来的新挑战和统计信息的重要性。" 在Oracle数据库中，预测执行计划的改变是数据库性能优化的关键环节。CBO（成本基础优化器）是Oracle用于生成执行计划的主要策略，它根据预计的成本来选择最优的查询路径。CBO通过分析表的统计信息，如行数、块数、索引分布等，来估算不同执行路径的成本，然后选择成本最低的那个执行计划。这与RBO（规则基础优化器）不同，RBO是基于硬编码的规则来决定执行顺序。 然而，CBO的运作并非总是完美无缺。它可能会因为统计信息不准确、数据分布变化或未考虑绑定变量等原因，选择到一个实际上并不最优的执行计划。例如，当统计信息过时或者没有考虑到数据的异常分布（如非均匀分布、空值、重复值等），CBO可能会做出错误的决策，导致性能下降。这就需要DBA和开发人员深入理解CBO的工作原理，定期更新统计信息，并监控执行计划的变化。 文档中提到的解决方案步骤，首先是确定关键SQL，这通常依据执行频率、资源消耗等因素。一旦找到这些SQL，可以将它们的稳定执行计划保存下来作为基准。接着，通过编写程序持续监控执行计划，如果发现变化，就需要分析新的执行计划是否更优。如果新计划的资源消耗更少，那么应该更新已存储的信息。反之，如果新计划导致性能下降，可能需要通过调整SQL语句、索引或者其他数据库设置来恢复原来的执行计划，或者提前预警给DBA以便及时干预。 此外，CBO的发展和变化也意味着新的功能和挑战。例如，执行计划的“动态性”使得在高可用环境中保证性能变得更加复杂，因为执行计划可能会因数据分布的变化而变化。因此，如何高效地收集和维护统计信息显得至关重要，以避免“垃圾进，垃圾出”的情况，确保CBO能够做出准确的成本估算。 在SQL调优过程中，理解和掌握CBO的行为至关重要。这包括了解如何正确收集和维护统计信息、何时需要使用绑定变量、如何处理 histogram 的缺失等问题。通过对CBO的深入理解，DBA和开发人员能够更好地预测和控制执行计划的变化，从而提升系统的整体性能。