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
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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。 -
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。 -
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。 -
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：
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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。 -
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。 -
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：
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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。 -
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。 -
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：
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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。 -
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。 -
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：
- 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。
- 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。
- 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 | RBO | CBO |
|---|---|---|
| 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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