CBO的统计和系统信息在创建CalcitePlannerAction对象时传入,包括:partitionCache、colStatsCache、columnAccessInfo。
未解析逻辑计划); 基于Analyzer#apply规则的匹配作用,绑定树节点信息(元数据Catalog)后生成Logical Plan(逻辑计划); 基于Optimizer#apply优化低效的逻辑树结构(如CBO
ConnectorMetadata#getTableStatistics获取元数据信息,目前仅Hive Connector、Iceberg Connector支持获取元数据的统计信息,统计信息用于树节点Visitor遍历时进行CBO
CBO的整体思路是:从逻辑查询计划树,自上而下枚举每个逻辑运算符可能的物理算子,从所有可能的执行路径中选择一条评估代价最小的作为物理查询计划。
ACOUG年会杨长老的演讲中,曾提到一个问题, 一条SQL语句,两种执行计划的cost值相同,CBO是如何选择执行计划?
总之,关闭CBO,查询花费了241秒。 使用了CBO的Q25 另一方面,用了CBO,Spark创建了优化方案可以减小中间结果(如下)。在该案例中,Spark创建了浓密树而不是左-深度树。
上面两个案例我认为优化器应该能够做出最好的选择, 实际并不如我们想象的那么美好. oracle数据库有公认的最强大的优化器, 强大如此, 也有一些可以改进的地方. oracle 的优化器是CBO (costed
咱们来接下来探讨一下 View 和表结合,这时候 CBO 会如何转换用户的 SQL 呢。 通常的一个 View 和表去结合,View 里没什么特殊处理的话,就直接去使用表作 JOIN 即可。
Resc: 2.0002?Resc_io: 2.0000? Resc_cpu: 7121 ? Resp: 2.0002?Resp_io: 2.0000? Resc_cpu: 7121 Oracle CBO
刘允于去年7月离开Google此后去向不明,半年后的今天被证实加入360担任CBO(首席商业官)。
(二)CBO 从Oracle 7开始就引入了CBO。CBO是基于成本的优化器,它根据可用的访问路径、对象的统计信息、嵌入的Hint来选择一个成本最低的执行计划。
这里我们稍微讨论一下CBO对于Cost值相同的索引的选择,可能会有朋友认为在同样Cost的情况下,Oracle会按照索引名的字母顺序来选择索引,实际上并不完全是这样,CBO对于Cost值相同的索引的选择和
所以,CBO 会在作执行计划之前,用一堆十分难懂的机能去转换用户作的 SQL。对于这些转换机能想做一些浅显的整理总结,也希望同时学习的小伙伴们给与斧正。
Join算法 Join Algorithms算法IO、CPU成本估算 Distribution 物理分布类型 HiveDefaultCostModel 默认成本模型 总结 背景 对于基于成本优化器CBO
网上有很多优化法则,有的说exists比in效率高,有的说in比exists执行的快,那就要看SQL是如何写的,CBO是如何转换的,是否能转换?当然这种转换不是基于成本的而是“基于启发的转化”。
在看一下CBO的动作,我们可以看到启用”Star Transformation“后,上面的SQL文被转换成了下面的SQL文: SELECT "T1" .
编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) CBO 查询转换系列(深入了解Oracle执行计划) CBO 查询转换(1):子查询展开机能(Subquery Unnesting) CBO 查询转换
Hive优化器原理与源码解析系列—CBO成本模型CostModel(一) 这篇文章是关于Tez引擎的CostModel成本模型:HiveTezCostModel Tez引擎的成本模型,相对比较完善,
● CBO 优化例子 而使用 CBO 优化器得到的执行计划图如下: 我们不难看出,CBO 优化器充分考虑到中间结果,感知到中间结果的变化满足能 Broadcast Join 的条件,所以生成的最终执行计划会选择
后续将持续更新 Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效。