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梧桐数据库(WuTongDB):RBO(Rule-Based Optimizer)优化器简介

2024/12/23 15:50:56 来源:https://blog.csdn.net/lunan/article/details/142307590  浏览:    关键词:梧桐数据库(WuTongDB):RBO(Rule-Based Optimizer)优化器简介

RBO(Rule-Based Optimizer,基于规则的优化器) 是一种早期的数据库查询优化方法,它通过预定义的一组规则来决定查询的执行计划,而不是像 CBO(Cost-Based Optimizer,基于成本的优化器) 那样根据查询的执行成本动态选择最优方案。RBO在一些旧的数据库系统中被广泛使用,后来逐渐被CBO取代。

RBO 的主要特性

  1. 基于规则的优化
    RBO 使用一组固定的优化规则,这些规则决定了查询的执行顺序和方式。它不会根据实际数据的变化进行调整,而是基于静态规则来优化查询。例如,RBO 总是优先选择索引扫描,即使在某些情况下全表扫描可能更有效。

  2. 不依赖统计信息
    RBO 不依赖于表或索引的统计数据(如表的大小、行数、数据分布等),这使得它对查询的优化是静态的,不能根据实际数据特性动态调整执行计划。

  3. 固定的执行顺序
    在查询优化时,RBO 通常会按照固定的执行顺序,比如总是优先选择嵌套循环连接(nested loop join),而不考虑其他连接方式(如哈希连接、合并连接)的潜在优势。

  4. 简单且执行计划生成速度快
    由于不需要计算多种执行计划的成本,RBO 能够快速生成执行计划。这在查询简单、数据库规模较小的情况下可以带来性能上的优势。

RBO 的优化规则

RBO 通过一系列的固定规则来优化查询,以下是一些常见的优化规则:

  1. 索引优先
    RBO 通常优先选择使用索引,即使在数据量较大的情况下,全表扫描可能更有效率。

  2. 连接顺序固定
    对于多表连接查询,RBO 通常按照查询中表的出现顺序来决定连接的顺序,不会考虑不同表的大小或数据分布。

  3. 谓词下推
    如果查询中有 WHERE 子句,RBO 会尝试尽早过滤数据,例如在索引扫描阶段应用过滤条件。

RBO 的优缺点

优点:
  1. 简单易用
    RBO 规则简单,容易实现,尤其在早期的数据库系统中,它是一种相对容易理解和实现的优化方法。

  2. 执行计划确定性
    由于 RBO 采用的是固定规则,某个查询在相同的条件下总是会生成相同的执行计划。这种确定性对某些数据库环境下的调试和维护是有利的。

  3. 适用于小规模、简单数据库
    对于数据量较小、查询结构简单的数据库,RBO 的性能可能与 CBO 相当,且优化过程更加快速。

缺点:
  1. 缺乏灵活性
    RBO 无法根据数据特性(如表的大小、数据分布等)调整执行计划,在大数据量或复杂查询的场景下,RBO 的执行计划往往不够高效。

  2. 忽略统计信息
    RBO 不使用统计信息,无法动态地根据实际数据来选择最优的执行方式,这在现代动态变化的数据库中是一大劣势。

  3. 对复杂查询优化不佳
    由于规则固定,RBO 很难优化复杂的 SQL 查询,尤其是在多表连接、子查询等场景中,RBO 的执行计划往往是次优的。

RBO 的历史背景与应用

在早期的关系型数据库系统中,RBO 是主流的优化器。例如:

  • Oracle:早期版本的 Oracle 数据库使用 RBO 作为主要的优化方法,直到 Oracle 8 引入 CBO,RBO 逐渐被淘汰,最终在 Oracle 10g 中被完全废弃。
  • 其他遗留系统:一些旧的数据库系统仍然保留了 RBO,主要是为了向旧应用提供兼容性。

RBO 的使用场景

虽然 RBO 在现代数据库系统中已经很少使用,但在一些特定场景下仍然有应用价值:

  1. 遗留系统:某些遗留数据库系统依赖于 RBO,并且由于历史原因或成本问题,无法迁移到 CBO。
  2. 小型数据库:对于小规模的数据库,数据变化较少,查询结构简单的场景下,RBO 的性能仍然可以接受,且生成执行计划的时间较短。
  3. 实时性要求较高的系统:在某些对查询优化速度要求极高的系统中,RBO 的固定规则可以带来快速的计划生成时间。

RBO 和 CBO 的对比

特性RBOCBO
优化方式基于规则基于成本估算
使用统计信息不使用使用表、索引等统计信息
生成计划速度快,规则固定慢,需计算多个计划的成本
适用场景小型、简单数据库,静态数据大型、复杂数据库,动态变化的数据
灵活性低,固定规则高,能适应不同的数据和查询场景

总结

RBO 作为一种早期的查询优化技术,在历史上有着重要的应用,但其缺乏灵活性、无法利用统计信息的缺点,使得它在现代数据库中逐渐被 CBO 取代。尽管如此,RBO 仍然在某些特定场景中发挥作用,尤其是在数据规模较小或对优化速度有极高要求的系统中。


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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