以下是一些常见的数据库优化器：
1. CBO（Cost-Based Optimizer）
- 应用场景：广泛应用于关系型数据库中，如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。
- 工作原理：通过计算不同执行计划的代价（如CPU、I/O等资源消耗），选择最低代价的执行计划。
- 代表数据库：Oracle、PostgreSQL、MySQL。
- 特点：CBO使用统计信息（如表大小、索引分布）来评估查询的代价。
2. RBO（Rule-Based Optimizer）
- 应用场景：在早期的数据库中应用较多，较为简单。
- 工作原理：基于固定的规则，如优先使用索引、嵌套循环连接等策略，而不考虑系统负载和数据统计信息。
- 代表数据库：早期版本的Oracle等。
- 特点：不依赖统计信息，较为简单但灵活性较差。
3. Volcano/Cascades 优化器框架
- 应用场景：用于现代数据库优化器设计中的基础架构。
- 工作原理：采用了一种基于规则的系统，通过递归地生成不同的执行计划，并对其进行评估以找到最佳执行计划。
- 代表数据库：Microsoft SQL Server 使用该框架的变种。
- 特点：灵活性强，支持复杂的优化规则，适用于查询执行计划的广泛优化。
4. PostgreSQL 优化器
- 应用场景：PostgreSQL数据库的查询优化器。
- 工作原理：采用基于代价的优化器，使用统计信息（如数据分布、行数等）来生成查询的执行计划。
- 特点：支持复杂的SQL查询优化，特别是对于联合、嵌套查询、窗口函数等查询场景。
5. MySQL 优化器
- 应用场景：MySQL数据库中内置的查询优化器。
- 工作原理：结合CBO和RBO，MySQL的优化器会基于查询的结构、表的大小和索引等因素来生成执行计划。
- 特点：灵活，适用于Web应用和各种复杂查询场景。
6. SQL Server Query Optimizer
- 应用场景：SQL Server 中的查询优化器。
- 工作原理：基于CBO，生成不同的执行计划并选择最优执行计划，SQL Server的优化器支持各种查询和操作，包括视图、表连接、聚合等。
- 特点：非常强大，支持并行执行和复杂的查询优化。
7. Vectorized Query Optimizers
- 应用场景：向量化执行环境中的优化器，主要用于处理大数据查询。
- 工作原理：优化器为大规模并行计算设计，尤其适用于OLAP系统中大规模数据查询，使用向量化计算加速查询。
- 代表数据库：Apache Impala、Google BigQuery。
- 特点：优化大规模数据处理任务，提高查询速度和性能。
8. Adaptive Query Optimization
- 应用场景：动态调整执行计划的优化器。
- 工作原理：在执行期间根据查询的实际情况（如数据分布、资源消耗等）动态调整查询计划，能够自适应查询环境变化。
- 代表数据库：Oracle 12c、SQL Server。
- 特点：提高查询执行的灵活性，避免统计信息不准带来的查询性能下降。
9. EXAOptimizer
- 应用场景：用于分布式关系数据库 Exasol。
- 工作原理：基于代价的优化器，专门为分布式数据库设计，旨在处理大规模数据并行处理。
- 特点：优化跨节点查询和数据分布。
10. Greenplum Optimizer (GPORCA)
- 应用场景：用于分布式数据库 Greenplum。
- 工作原理：ORCA 是 Greenplum 的优化器，它可以生成针对分布式查询的高效执行计划，尤其在分布式环境中优化并行执行。
- 特点：处理复杂分布式查询、数据仓库场景。
这些优化器主要用于提高数据库查询的性能，减少资源的消耗。选择使用何种优化器通常取决于数据库系统的架构、工作负载类型（OLTP/OLAP）以及具体的查询需求。
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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