梧桐数据库（WuTongDB）：CBO（Cost-Based Optimizer）基于代价的优化器技术简介

CBO（基于代价的优化器，Cost-Based Optimizer）是现代数据库系统中最广泛使用的查询优化器之一。它通过计算执行查询时可能消耗的资源（如CPU、内存、I/O）来选择最优的执行计划，以提高查询性能。

1. CBO 的工作原理

CBO 主要基于以下三个步骤来生成最优查询执行计划：

1. 生成多个执行计划：
   对给定的SQL查询，CBO会生成多个可能的执行计划。例如，针对一条包含多个表连接的查询，CBO会考虑不同的连接顺序、连接算法（嵌套循环、哈希连接等）以及是否使用索引。

2. 估算代价：
   对于每一个执行计划，CBO都会根据系统的统计信息（如表的大小、数据分布、索引情况等）计算执行计划的代价。代价通常包括以下几个方面：

   • I/O代价：指在查询执行过程中读取数据块所需的磁盘操作开销。
   • CPU代价：指执行各种操作（如过滤、排序、连接等）所需的计算开销。
   • 内存代价：指查询执行时消耗的内存资源开销。

3. 选择最优执行计划：
   CBO 选择代价最小的执行计划，并将其作为最终的查询执行计划。

2. CBO 的关键组件

CBO 的主要工作依赖于三个核心组件：

• 查询重写（Query Rewrite）：

  • 查询重写是CBO在生成执行计划前对SQL查询进行优化的一个过程。它通过将SQL语句转换为更高效的等价语句来减少计算量。例如，将OR操作符转换为UNION或合并多个子查询。

• 执行计划生成（Plan Generation）：

  • CBO 生成一系列的候选执行计划。每个执行计划是通过分析不同的表扫描方法、连接策略、索引使用等因素而生成的。例如：
    • 表扫描可以是全表扫描或索引扫描。
    • 连接可以是嵌套循环、哈希连接或合并连接。

• 代价估算（Cost Estimation）：

  • 代价估算是 CBO 的核心。它基于系统统计信息来预测执行查询所需的资源。代价估算包括：
    • 表的行数：决定全表扫描或索引扫描的成本。
    • 数据分布：帮助决定是否需要排序或聚合操作。
    • 索引选择：决定是否通过索引查找减少I/O代价。

3. CBO 依赖的统计信息

CBO的性能和准确性依赖于数据库中的统计信息。统计信息主要包括：

• 表和列的统计信息：

  • 表的行数：指表中行的总数，影响全表扫描和连接操作的代价。
  • 列的基数（Cardinality）：指列中不同值的数量，影响查询过滤条件的选择。
  • 直方图：反映数据分布情况，帮助CBO评估某些值的选择性。

• 索引的统计信息：

  • 索引的基数：索引覆盖的值的唯一性，影响索引扫描的代价。
  • 索引的选择性：影响索引扫描是否比全表扫描更具优势。

• 系统的硬件资源：

  • 数据库系统还会考虑硬件资源的统计信息，例如磁盘的I/O速率、内存的大小、CPU速度等。这些信息会影响代价估算的准确性。

4. CBO 中的查询优化策略

CBO 在评估查询时，会采用多种优化策略：

• 选择合适的扫描方式：

  • 对于小表，可能会选择全表扫描。
  • 对于大表，使用索引扫描来减少读取的行数。

• 连接顺序优化：

  • CBO 会根据表大小和索引情况，选择最优的表连接顺序。例如，选择先连接小表，再连接大表，能够减少数据处理量。

• 选择连接算法：

  • CBO 会根据表的大小和内存资源，选择不同的连接算法，如嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）、排序-合并连接（Sort-Merge Join）等。

• 并行执行优化：

  • CBO 能够识别出哪些查询适合并行执行，并对查询进行并行化处理，从而提高查询性能。

5. CBO 的优缺点

优点：

• 高效执行计划：CBO 可以为复杂的查询生成最优的执行计划，尤其适合复杂的多表连接查询、嵌套子查询等场景。
• 灵活性强：通过结合统计信息，CBO 可以根据数据的实际情况灵活调整执行计划，适应不同的数据规模和查询类型。
• 支持并行化：CBO 具备并行优化的能力，能够有效利用多核CPU和大规模分布式系统资源。

缺点：

• 依赖统计信息：CBO 的性能高度依赖于准确的统计信息。如果统计信息过时或不准确，可能会导致选择不当的执行计划，反而影响查询性能。
• 计算开销：生成和评估多个执行计划可能会带来一定的计算开销，尤其在数据量巨大或查询非常复杂时，优化器的执行本身可能需要较多的时间。

6. CBO 的应用场景

• 复杂的多表连接查询：CBO 能够为复杂的多表连接查询选择最优的执行计划，有效降低连接操作的代价。
• 需要大量过滤或聚合的查询：CBO 能够识别出使用索引、过滤和聚合操作的最佳执行方式，减少数据扫描量。
• 大规模数据查询：在OLAP场景中，CBO 可以通过选择并行执行计划，显著提升查询的执行效率。

7. CBO 优化器的常见实现

• Oracle：Oracle的CBO是最早的、也是最成熟的CBO实现之一，广泛应用于大中型企业数据库系统中。Oracle CBO支持复杂的查询优化，包括并行执行、物化视图、子查询等。

• PostgreSQL：PostgreSQL的查询优化器也是基于CBO的，它结合了表、索引的统计信息，生成最优的执行计划，并支持扩展和自定义优化规则。

• MySQL（InnoDB引擎）：MySQL的InnoDB存储引擎使用CBO进行查询优化，虽然功能上不如Oracle复杂，但在常规查询场景下也能提供足够高效的执行计划。

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总结

CBO 是现代数据库查询优化的核心，通过基于代价的分析，它可以为不同查询生成最优的执行计划，从而显著提高数据库查询的效率。CBO 的效率和精度依赖于数据库中的统计信息，因此定期更新统计信息是保证CBO性能的关键。

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产品简介

• 梧桐数据库（WuTongDB）是基于 Apache HAWQ 打造的一款分布式 OLAP 数据库。产品通过存算分离架构提供高可用、高可靠、高扩展能力，实现了向量化计算引擎提供极速数据分析能力，通过多异构存储关联查询实现湖仓融合能力，可以帮助企业用户轻松构建核心数仓和湖仓一体数据平台。
• 2023年6月，梧桐数据库（WuTongDB）产品通过信通院可信数据库分布式分析型数据库基础能力测评，在基础能力、运维能力、兼容性、安全性、高可用、高扩展方面获得认可。

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