"这篇文档探讨了Oracle数据库的 Cost-Based Optimizer (CBO) 的发展与改进,包括更复杂的策略、自适应的游标共享、分区对象的统计信息收集以及新的采样方法。"
正文:
Oracle的CBO(Cost-Based Optimizer)是其数据库查询优化的关键组成部分,它通过评估不同执行计划的成本来选择最佳执行路径。随着技术的进步,CBO正变得越来越复杂和智能,以更好地适应不断变化的数据库环境和用户需求。
1. **CBO的演进**:
- CBO将不断进化,以处理更复杂的查询和工作负载。这包括更精细的优化策略,以确保选择的执行计划能够充分利用硬件性能并减少资源消耗。
- 自我调整能力的增强意味着CBO能够根据运行时的数据动态调整执行计划,提高查询效率。
2. **更有效地收集统计信息**:
- **直方图(Histograms)**:直方图用于更精确地估计数据分布,特别是对于非均匀分布的数据,有助于优化器做出更准确的选择。
- **自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)**:允许有多个执行计划,并仅在绑定变量相似时共享计划。这种策略基于计划的性能表现来决定共享,减少了由于绑定变量变化导致的执行计划不匹配问题。
3. **分区对象的处理**:
- 对于分区表,CBO可以针对访问到的分区收集统计信息,而不是全表扫描。这大大提高了统计信息更新的效率,同时避免了对未触达分区的无谓扫描,节省了时间和资源。
4. **新的采样方法**:
- 除了传统的全表扫描或随机采样外,CBO可能引入了新的采样技术以更高效地估算表的统计信息,这可能会减少全表扫描的需求,提高统计收集的效率。
5. **CBO带来的新挑战**:
- 随着执行计划的“动态性”,DBA和开发人员需要更深入理解CBO的工作原理,以应对可能影响高可用性的执行计划变化。
- 收集有效统计信息的重要性凸显,因为不准确的统计可能导致错误的执行计划选择,也就是“垃圾输入,垃圾输出”(Garbage in, Garbage out)问题。
6. **案例分析和CBO的发展变化**:
- 文档中提到的议程涵盖了对CBO工作原理的深入理解和案例分析,揭示了CBO如何解决实际问题以及未来可能的改进方向。
Oracle的CBO持续进化以应对现代数据库环境的挑战,通过更智能的优化策略、更高效的统计信息收集和更新,以及对分区对象的优化处理,提升了数据库的性能和可维护性。这要求数据库管理员和开发者需要不断学习和适应这些变化,以充分利用CBO的优势。