执行计划中cost计算方法，执行计划cost

执行计划中cost计算方法，执行计划cost

概念：

blevel：二元高度=索引高度-1

clustering_factor：集群因子，扫描index scan得出的要扫描的表中block数，clustering_factor<=table blocks

索引扫描的计算公式：

cost =

blevel +

ceil(leaf_blocks *effective index selectivity) +

ceil(clustering_factor * effective table selectivity)

一下测试是在rule based optimizer used条件下

SQL> select leaf_blocks,blevel,clustering_factor from dba_indexes where index_name='IDX_T';

LEAF_BLOCKS     BLEVEL CLUSTERING_FACTOR
----------- ---------- -----------------
        112          1               776

SELECT b.num_rows, a.num_distinct, a.num_nulls, utl_raw.cast_to_number(high_value) AS high_value, utl_raw.cast_to_number(low_value) AS low_value
, b.num_rows - a.num_nulls AS "NUM_ROWS-NUM_NULLS", utl_raw.cast_to_number(high_value) - utl_raw.cast_to_number(low_value) AS "HIGH_VALUE-LOW_VALUE"
FROM dba_tab_col_statistics a, dba_tables b
WHERE a.owner = b.owner
AND a.table_name = b.table_name
AND a.owner = 'SCOTT'
AND a.table_name = upper('TEST')
AND a.column_name = 'OBJECT_ID'

NUM_ROWS   NUM_DISTINCT NUM_NULLSHIGH_VALUELOW_VALUENUM_ROWS-NUM_NULLSHIGH_VALUE-LOW_VALUE

50736 507351538202 5073553818

effective index selectivity=(limit-low_value)/(high_value-low_value)

SQL> select (1000-2)/(53820-2) selectivity from dual;

SELECTIVITY
-----------
0.018543982

SQL> SELECT OWNER FROM TEST WHERE OBJECT_ID<1000;

已选择953行。


执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1810195980

---------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name  | Rows  | Bytes | Cost  |
---------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |       |   941 | 10351 |    19 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST  |   941 | 10351 |    19 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | IDX_T |   941 |       |     4 |
---------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("OBJECT_ID"<1000)

1.回表io=ceil(clustering_factor * effective table selectivity)=19-4=15

2.blevel +ceil(leaf_blocks *effective index selectivity)

理论上是 cost值越大,SQL的执行计划就不好.

但是还有一个前提，就是你的表的分析数据要正确。
cost 值的计算，是根据数据库表的统计信息来计算的。
例如 你有一个 一百万行的表 ABC。 在 A 列上面有一个索引。

你
SELECT SUM(B) FROM ABC WHERE A = 100
在数据库没有表/索引的 相关统计信息的情况下， 这个 cost 确实是估计出来的一个大概的值。偏差可能 与这个表中的 A=100 的数量有多少相关。
比如 100万条记录里面， A=100 的数据只有一条 / A=100 的数据只有 十万条。 执行的时间可是差很多的。
但是如果表/索引 没有被分析过， 数据库对于
SELECT SUM(B) FROM ABC WHERE A = 100
还是
SELECT SUM(B) FROM ABC WHERE A = 1000
查询的计划，是一样的。

但是如果你的 表/索引， 是已经分析过了的， 那么 cost 所反映出来的值， 可能更精确一些。
因为在分析的时候，就能知道 A=100 的数据只有一条 还是有 十万条。
数据库可以根据需要，选择最佳的查询方案来进行处理。
假如 那一百万条数据中， A=100 的数据只有一条 ，而 A=1000的数据，有 八十万条。
那么很可能
SELECT SUM(B) FROM ABC WHERE A = 100
使用索引的查询计划

而
SELECT SUM(B) FROM ABC WHERE A = 1000
使用全表扫描的查询计划。
 

Oracle给出的衡量执行计划的单位
一般Cost越低 证明执行计划越合理