ORACLE 提供了CBO、RBO两种SQL优化器。CBO在ORACLE7 引入,但在ORACLE8i 中才成熟。ORACLE 已经明确声明在ORACLE9i之后的版本中(ORACLE 10G ),RBO将不再支持。因此选择CBO 是必然的趋势。
CBO和 RBO作为不同的SQL优化器,对SQL语句的执行计划产生重大影响,如果要对现有的应用程序从RBO向CBO移植,则必须充分考虑这些影响,避免SQL语句性能急剧下降;但是,对新的应用系统,则可以考虑直接使用CBO,在CBO模式下进行SQL语句编写、分析执行计划、性能测试等工作,这需要开发者对CBO的特性比较熟悉。以下小结几点在CBO下写SQL语句的注意事项:
1、RBO自ORACLE 6版以来被采用,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”,也就是说对数据不“敏感”;CBO计算各种可能“执行计划”的“代价”,即cost,从中选用cost最低的方案,作为实际运行方案。各“执行计划”的cost的计算根据,依赖于数据表中数据的统计分布,ORACLE数据库本身对该统计分布并不清楚,必须要分析表和相关的索引(使用ANALYZE 命令),才能搜集到CBO所需的数据。
2、使用CBO 时,编写SQL语句时,不必考虑"FROM" 子句后面的表或视图的顺序和"WHERE" 子句后面的条件顺序;
ORACLE自7版以来采用的许多新技术都是基于CBO的,如星型连接排列查询,哈希连接查询,函数索引,和并行查询等。
3、一般而言,CBO所选择的“执行计划”都不会比RBO的“执行计划”差,而且相对而言,CBO对程序员的要求没有RBO那么苛刻,节省了程序员为了从多个可能的“执行计划”中选择一个最优的方案而花费的调试时间,但在某些场合下也会存在问题。
较典型的问题有:有时,表明明建有索引,但查询过程显然没有用到相关的索引,导致查询过程耗时漫长,占用资源巨大,这时就需要仔细分析执行计划,找出原因。例如,可以看连接顺序是否允许使用相关索引。假设表emp的deptno列上有索引,表dept的列deptno上无索引,WHERE语句有emp.deptno=dept.deptno条件。在做NL连接时,emp做为外表,先被访问,由于连接机制原因,外表的数据访问方式是全表扫描,emp.deptno上的索引显然是用不上,最多在其上做索引全扫描或索引快速全扫描。
4、如果一个语句使用 RBO的执行计划确实比CBO 好,则可以通过加 " rule" 提示,强制使用RBO。
5、使用CBO 时,SQL语句 "FROM" 子句后面的表,必须全部使用ANALYZE 命令分析过,如果"FROM" 子句后面的是视图,则此视图的基础表,也必须全部使用ANALYZE 命令分析过;否则,ORACLE 会在执行此SQL语句之前,自动进行ANALYZE 命令分析,这会极大导致SQL语句执行极其缓慢。
6、使用CBO 时,SQL语句 "FROM" 子句后面的表的个数不宜太多,因为CBO在选择表连接顺序时,会对"FROM" 子句后面的表进行阶乘运算,选择最好的一个连接顺序。假如"FROM" 子句后有6个表,则其可选择的连接顺序就是6*5*4*3*2*1 = 720 种,CBO 选择其中一种,而如果"FROM" 子句后有12个表,则其可选择的连接顺序就是12*11*10*9*8*7*6*5*4*3*2*1= 479001600 种,可以想象从中选择一种,会消耗多少CPU 时间?如果实在是要访问很多表,则最好使用 ORDER 提示,强制使用"FROM" 子句表固定的访问顺序。
7、使用CBO 时,SQL语句中不能引用系统数据字典表或视图,因为系统数据字典表都未被分析过,可能导致极差的“执行计划”。但是不要擅自对数据字典表做分析,否则可能导致死锁,或系统性能严重下降。
8、使用CBO 时,要注意看采用了哪种类型的表连接方式。ORACLE的共有Sort Merge Join(SMJ)、Hash Join(HJ)和Nested Loop Join(NL)。CBO有时会偏重于SMJ 和 HJ,但在OLTP 系统中,NL 一般会更好,因为它高效的使用了索引。在两张表连接,且内表的目标列上建有索引时,只有Nested Loop才能有效地利用到该索引。SMJ即使相关列上建有索引,最多只能因索引的存在,避免数据排序过程。HJ由于须做HASH运算,索引的存在对数据查询速度几乎没有影响。
9、使用CBO 时,必须保证为表和相关的索引搜集足够的统计数据。对数据经常有增、删、改的表最好定期对表和索引进行分析,可用SQL语句“analyze table xxx compute statistics for all indexes;"ORACLE掌握了充分反映实际的统计数据,才有可能做出正确的选择。
10、使用CBO 时,要注意被索引的字段的值的数据分布,会影响SQL语句的执行计划。例如:
表emp,共有一百万行数据,但其中的emp.deptno列,数据只有4种不同的值,如10、20、30、40。虽然emp数据行有很多,ORACLE缺省认定表中列的值是在所有数据行均匀分布的,也就是说每种deptno值各有25万数据行与之对应。假设SQL搜索条件DEPTNO=10,利用deptno列上的索引进行数据搜索效率,往往不比全表扫描的高,ORACLE理所当然对索引“视而不见”,认为该索引的选择性不高。
我们考虑另一种情况,如果一百万数据行实际不是在4种deptno值间平均分配,其中有99万行对应着值10,5000行对应值20,3000行对应值30,2000行对应值40。在这种数据分布图案中对除值为10外的其它deptno值搜索时,毫无疑问,如果索引能被应用,那么效率会高出很多。我们可以采用对该索引列进行单独分析,或用analyze语句对该列建立直方图,对该列搜集足够的统计数据,使ORACLE在搜索选择性较高的值能用上索引。
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