Ebook: Oracle. Основы стоимостной оптимизации

Данная книга Джонатана Льюиса «Oracle: Основы стоимостной оптимизации» - о понимании стоимостного оптимизатора (cost based optimizer, СВО) Oracle — как он работает и почему он делает то, что делает. Джонатан передает свое понимание оптимизатора Oracle посредством практики и примеров, и с этим пониманием, с этим знанием становятся доступными новые возможности и решения. Попросту говоря, стоимостный оптимизатор Oracle — это математическая модель вы предоставляете ему входную информацию (запросы, статистику), а он создает выходную (планы запросов). Чтобы успешно использовать оптимизатор, очень важно понимать, что представляет собой эта входная информация и как оптимизатор ее использует. Рассмотрим следующий вопрос: каков наилучший способ сбора статистических данных и какую статистику необходимо собирать? Вопрос кажется достаточно простым и очень понятным — на него должен быть ответ, и он есть, но он подходит не для всех случаев. Ответ на этот вопрос зависит от среды, распределения данных, запросов, типа системы (транзакционная или хранилище данных) — от массы факторов, и только понимая, как работает оптимизатор и как эти факторы влияют на оптимизатор, вы сможете дать ответ в своем случае.

---

Джонатан ЛьюисOracle. Основы стоимостной оптимизацииСтоимостный оптимизатор - это всего лишь фрагмент кода, содержащий модель обработки данных Oracle. Применяя эту модель к статистике по вашим данным, оптимизатор пытается эффективно преобразовать созданный вами запрос в исполняемый план. К сожалению, модель не может быть идеальной, статистика тоже не всегда безупречна, так что получившийся план исполнения порой оказывается далеким от совершенства.В этой книге Джонатан Льюис - один из крупнейших специалистов в своей области - описывает наиболее часто используемые компоненты модели, рассказывает, что именно оптимизатор делает с предоставленной ему статистикой и почему его работа может разладиться. Имея такую информацию, вы сможете не просто исправить отдельные операторы SQL, но и усовершенствовать проблемные области целиком, отрегулировав модель или создав более надежную статистику.