oracle优化器模式更改会影响使用吗

oracle优化器模式更改会影响使用吗

肯定会的
1、优化器的优化方式

Oracle的优化器共有两种的优化方式,即基于规则的优化方式(Rule-Based Optimization,简称为RBO)和基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization,简称为CBO)。

A、RBO方式：优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。比如我们常见的,当一个where子句中的一列有索引时去走索引。
在ORACLE7之前，主要是使用基于规则的优化器。ORACLE在基于规则的优化器中采用启发式的方法(Heuristic Approach)或规则(Rules)来生成执行计划。例如，如果一个查询的where条件(where clause)包含一个谓词(predicate，其实就是一个判断条件，如”=”, “>”, ”<”等)，而且该谓词上引用的列上有有效索引，那么优化器将使用索引访问这个表，而不考虑其它因素，如表中数据的多少、表中数据的易变性、索引的 可选择性等。此时数据库中没有关于表与索引数据的统计性描述，如表中有多上行，每行的可选择性等。优化器也不考虑实例参数，如multi block i/o、可用排序内存的大小等，所以优化器有时就选择了次优化的计划作为真正的执行计划，导致系统性能不高。
如，对于
select * from emp where deptno = 10;
这个查询来说，如果是使用基于规则的优化器，而且deptno列上有有效的索引，则会通过deptno列上的索引来访问emp表。在绝大多数情况下，这是比较高效的，但是在一些特殊情况下，使用索引访问也有比较低效的时候，现举例说明：
1) emp表比较小，该表的数据只存放在几个数据块中。此时使用全表扫描比使用索引访问emp表反而要好。因为表比较小，极有可能数据全在内存中，所以此时做 全表扫描是最快的。而如果使用索引扫描，需要先从索引中找到符合条件记录的rowid，然后再一一根据这些rowid从emp中将数据取出来，在这种条件 下，效率就会比全表扫描的效率要差一些。
2) emp表比较大时，而且deptno = 10条件能查询出表中大部分的数据如(50%)。如该表共有4000万行数据，共放在有500000个数据块中，每个数据块为8k，则该表共有约4G，则 这么多的数据不可能全放在内存中，绝大多数需要放在硬盘上。此时如果该查询通过索引查询，则是你梦魇的开始。 db_file_multiblock_read_count参数的值200。如果采用全表扫描，则需要 500000/db_file_multiblock_read_count=500000/200=2500次I/O。但是如果采用索引扫描，假设 deptno列上的索引都已经cache到内存中，所以可以将访问索引的开销忽略不计。因为要读出4000万x 50% = 2000万数据，假设在读这2000万数据时，有99.9%的命中率，则还是需要20000次I/O,比上面的全表扫描需要的2500次多多了，所以在这 种情况下，用索引扫描反而性能会差很多。在这样的情况下，用全表扫描的时间是固定的，但是用索引扫描的时间会随着选出数据的增多使查询时间相应的延长。
上面是枯燥的假设数据，现在以具体的实例给予验证：
环境: oracle 817 + linux + 阵列柜，表SWD_BILLDETAIL有3200多万数据;
表的id列、cn列上都有索引
经查看执行计划，发现执行select count(id) from SWD_BILLDETAIL;使用全表扫描，执行完用了大约1.50分钟(4次执行取平均，每次分别为1.45 1.51 2.00 1.46)。而执行select count(id) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6';却用了2个小时还没有执行完，经分析该语句使用了cn列上的索引，然后利用查询出的rowid再从表中查询数据。我为什么不使用 select count(cn) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6';呢?后面在分析执行路径的索引扫描时时会给出说明。
下面就是基于规则的优化器使用的执行路径与各个路径对应的等级：
RBO Path 1: Single Row by Rowid(等级最高)
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(等级最低)
上面的执行路径中，RBO认为越往下执行的代价越大，即等级越低。在RBO生成执行计划时，如果它发现有等级高的执行路径可用，则肯定会使用 等级高的路径，而不管任何其它影响性能的元素，即RBO通过上面的路径的等级决定执行路径的代价，执行路径的等级越高，则使用该执行路径的代价越小。如上 面2个例子所述，如果使用RBO，则肯定使
用索引访问表，也就是选择了比较差的执行计划，这样会给数据库性能带来很大的负面影响。为了解决这个问题，从ORACLE 7开始oracle引入了基于代价的优化器，下面给出了介绍。

B、CBO方式：依词义可知,它是看语句的代价(Cost)了,这里的代价主要指Cpu和内存。　　优化器在 判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。统计信息给出表的大小 、有少行、每行的长度等信息。这些统计信息起初在库内是没有的,是你在做analyze后才出现的,很多的时侯过期统计信息会令优化器做出一个错误的执行 计划,因些我们应及时更新这些信息。在Oracle8及以后的版本,Oracle列推荐用CBO的方式。

我们要明了,不一定走索引就是优的 ,比如一个表只有两行数据,一次IO就可以完成全表的检索,而此时走索引时则需要两次IO,这时对这个表做全表扫描(full table scan)是最好的。
Oracle把一个代价引擎(Cost Engine)集成到数据库内核中，用来估计每个执行计划需要的代价，该代价将每个执行计划所耗费的资源进行量化，从而CBO可以根据这个代价选择出最优 的执行计划。一个查询耗费的资源可以被分成3个基本组成部分：I/O代价、CPU代价、network代价。I/O代价是将数据从磁盘读入内存所需的代 价。访问数据包括将数据文件中数据块的内容读入到SGA的数据高速缓存中，在一般情况下，该代价是处理一个查询所需要的最主要代价，所以我们在优化时，一 个基本原则就是降低查询所产生的I/O总次数。CPU代价是处理在内存中数据所需要的代价，如一旦数据被读入内存，则我们在识别出我们需要的数据后，在这 些数据上执行排序(sort)或连接(join)操作，这需要耗费CPU资源。
对于需要访问跨节点(即通常说的服务器)数据库上数据的查询来说，存在network代价，用来量化传输操作耗费的资源。查询远程表的查询或执行分布式连接的查询会在network代价方面花费比较大。
在使用CBO时，需要有表和索引的统计数据(分析数据)作为基础数据，有了这些数据，CBO才能为各个执行计划计算出相对准确的代价，从而使 CBO选择最佳的执行计划。所以定期的对表、索引进行分析是绝对必要的，这样才能使统计数据反映数据库中的真实情况。否则就会使CBO选择较差的执行计 划，影响数据库的性能。分析操作不必做的太频繁，一般来说，每星期一次就足够了。切记如果想使用CBO，则必须定期对表和索引进行分析。
对于分析用的命令，随着数据库版本的升级，用的命令也发生了变换，在oracle 8i以前，主要是用ANALYZE命令。在ORACLE 8I以后，又引入了DBMS_STATS存储包来进行分析。幸运的是从ORACLE 10G以后，分析工作变成自动的了，这减轻的DBA的负担，不过在一些特殊情况下，还需要一些手工分析。
如果采用了CBO优化器，而没有对表和索引进行分析，没有统计数据，则ORACLE使用缺省的统计数据(至少在ORACLE 9I中是这样)，这可以从oracle的文档上找到。使用的缺省值肯定与系统的实际统计值不一致，这可能会导致优化器选择错误的执行计划，影响数据库的性 能。
要注意的是：虽然CBO的功能随着ORACLE新版本的推出，功能越来越强，但它不是能包治百病的神药，否则就不再需要DBA了，那我就惨 了!!!实际上任何一个语句，随着硬件环境与应用数据的不同，该语句的执行计划可能需要随之发生变化，这样才能取得最好的性能。所以有时候不在具体的环境 下而进行SQL性能调整是徒劳的。
在ORACLE8I推出的时候，ORACLE极力建议大家使用CBO，说CBO有种种好处，但是在那是ORACLE开发的应用系统还是使用 基于规则的优化器，从这件事上我们可以得出这样的结论：1) 如果团队的数据库水平很高而且都熟悉应用数据的特点，RBO也可以取得很好的性能。2)CBO不是很稳定，但是一个比较有前途的优化器，Oracle极力 建议大家用是为了让大家尽快发现它的BUG，以便进一步改善，但是ORACLE为了对自己开发的应用系统负责，他们还是使用了比较熟悉而且成熟的RBO。 从这个事情上给我们的启发就是：我们在以后的开发中，应该尽量采用我们熟悉并且成熟的技术，而不要一味的采用新技术，一味采用新技术并不一定能开发出好的 产品。幸运的是从ORACLE 10G后，CBO已经足够的强大与智能，大家可以放心的使用该技术，因为ORACLE 10G后，Oracle自己开发的应用系统也使用CBO优化器了。而且ORACLE规定，从ORACLE 10G开始，开始废弃RBO优化器。这句话并不是指在ORACLE 10G中不能使用RBO，而是从ORACLE10G开始开始，不再为RBO的BUG提供修补服务。
在上面的第2个例子中，如果采用CBO优化器，它就会考虑emp表的行数，deptno列的统计数据，发现对该列做查询会查询出过多的数 据，并且考虑db_file_multiblock_read_count参数的设置，发现用全表扫描的代价比用索引扫描的代价要小，从而使用全表扫描从 而取得良好的执行性能。

2、优化器的优化模式(Optermizer Mode)

优化模式包括Rule,Choose,First rows,All rows这四种方式,也就是我们以上所提及的。如下我解释一下：

Rule:不用多说,即走基于规则的方式。

Choolse:这是我们应观注的,默认的情况下Oracle用的便是这种方式。指的是当一个表或或索引有统计信息,则走CBO的方式,如果表或索引没统计信息,表又不是特别的小,而且相应的列有索引时,那么就走索引,走RBO的方式。

First Rows:它与Choose方式是类似的,所不同的是当一个表有统计信息时,它将是以最快的方式返回查询的最先的几行,从总体上减少了响应时间。

All Rows:也就是我们所说的Cost的方式,当一个表有统计信息时,它将以最快的方式返回表的所有的行,从总体上提高查询的吞吐量。没有统计信息则走基于规则的方式。

CBO改成RBO么
RBO已经被淘汰了。