你可以通过设置优化器目标和收集统计信息来影响优化器的选择。举个例子，你可能会在下面情况设置优化器目标：
·总的吞吐效率
ALL_ROWS hint 指示优化器获取 返回结果集中的最后一行，越快越好。
·初始响应时间
FIRST_ROWS hint 指示优化器获取 返回结果集中的第一行，越快越好。
一个标准的终端用户，交互应用 将在初始响应时间优化中获益。而 批处理模式，非交互式应用将在 总吞吐效率优化中收益。
Optimizer Components(优化器组件)
优化器包含三个主要组件，如下图显示
输入到优化器的已经是解析之后的查询了，优化器执行下列操作：
1、 优化器接受 解析后的查询，以及基于可用的访问路径和hints 为SQL语句产生一组可能的计划。
2、 优化器基于数据字典中的统计信息，为每个计划评估一个cost（成本）。成本是一个计划预期使用资源的 一个评估值
3、 优化器比较计划的成本，然后选择成本最低的那个，称之为query plan（查询计划），然后传递给 row source generator（行源生成器）
QueryTransformer（查询转换器）
查询转换器来决定改变查询的形状是否对查询有帮助（优化器是否能产生更好的执行计划）。传递到查询转换器的是解析之后的查询，解析后的查询表现为一堆query blocks。
Estimator（估算器）
估算器 来确定每个产生的执行计划的总计cost。估算器为了完成这个目标，生成了三个不同类型的测量值：
·Selectivity（选择性）
这个度量值表现为 一个行集中的一部分行。Selectivity（选择性）和查询谓词是紧密相连的。比如last_name=’Smith’, 或 一堆谓词的组合。
·Cardinality（基数）
这个度量值表现为 一个行集中的行数
·Cost（代价）
这个度量值表现为 工作量或者资源的使用 。查询优化器使用磁盘I/O，CPU使用率，内存使用率 作为 工作量
PlanGenerator（计划生成器）
计划生成器会为提交的查询，产生出一堆不同的计划，然后挑出其中成本最低的。优化器会为嵌套的子查询和 unmerged视图 产生子计划，它表现为不同的query block。计划生成器通过尝试不同的访问路径，join方法，join顺序。而探索出不同的执行计划。
优化器自动管理这些计划 并保证只使用经过验证的计划。SQL Plan Management（SPM）一个新计划，只有它被验证比当前计划更好时，才使用它。通过这样来控制计划的进化。
如EXPLAIN PLAN语句等诊断工具使你可以看到优化器选择的执行计划。EXPLAIN PLAN会显示指定的SQL查询，就好像它已经在当前会话中执行过一样。其他诊断工具还有OEM，以及SQLPLUS的AUTOTRACE命令，当AUTOTRACE 为ON时，执行语句 会在后面跟着显示它的执行计划
AccessPaths（访问路径）
访问路径是数据 从数据库中检索回来的路径。举个例子，一个查询使用索引和不使用索引就是两个不同的访问路径。普遍来说，索引访问路径在检索 表的行中 小的部分是，很快。全表扫描则在访问表中的很大一部分时，要快。
数据库可以使用不同的访问路径从一个表中检索数据。代表名单如下：
·Full table scans（全表扫描）
这种类型的扫描，将把一个表中的所有行都读出来，然后将不符合选择标准的过滤掉。数据库将顺序扫描segment中的高水位下所有数据块
·Rowid scans（rowid 扫描）
Rowed指定了每一行所在的数据文件，块，以及在块中的位置。数据库首先WHERE子句或者通过索引扫描，先获得行的rowid，然后再基于每个rowid找到每个被选择的行。
·Index scans（索引扫描）
这种扫描，在索引中扫描被索引列的值。如果这条语句只访问 索引中的列，那么Oracle数据库会在索引中直接读取 列值。
·Cluster scans
一个cluster scan是在检索 一个存储在 indexed table cluster上的表时使用的，相同cluster key只的所有行，都存在相同的数据块。数据库首先通过扫描 cluster 索引获取被选择行的rowid。Oracle数据库基于这些Rowid找到对应的行。
·hash scans
当扫描的行在 hash cluster中时，则会使用hash scan，这里所有hash后的值相同的行都存在相同的数据块中。数据库对cluster key 值应用hash 函数，获得hash值，然后扫描包含这个hash value的数据块获取相应的行
优化器选择访问路径 是基于对这个语句可用的访问路径，以及根据每个路径（或组合路径）估算的成本。
OptimizerStatistics（优化器统计信息）
优化器的statistics（统计信息）是一些收集好的数据，这些数据描述了数据库和数据库中对象的细节。统计信息提供了数据存储和分布。在优化器估算访问路径的时候会使用。
优化器统计信息包括如下：
·表统计信息
它们包括 行的数量，块的数量，平均行长度
·列统计信息
它们包括distinct 值（唯一值）的数量以及列中有多少null，以及数据的分布情况
·索引统计信息
它们包括叶块的数量，以及索引的高度
·系统统计信息
它们包括CPU和I/O的性能和利用率。
Oracle数据库会通过一个自动维护任务去 自动收集所有数据库对象上的统计信息以及维护它们。你可以通过DBMS_STATS包手动收集统计信息，这个PL/SQL包可以修改，查看，导出，导入以及删除统计信息。
优化器统计信息是为 优化查询而创建的，存在数据字典中。这些统计信息不要和通过动态性能试图看到的performance statistics(优化统计信息)搞混。
OptimizerHints(优化器hints)
Hint是一个SQL语句中的注释（comment），它的作用，类似对于优化器的指令。一些情况下，应用设计人员 ，他比起优化器来说，对应用数据更加清楚，他能选择选择一个更高效的路线来运行一个SQL语句。应用设计人员可以使用在SQL语句中使用hints来指定语句应该怎样运行。
举个例子，假设你的交互式应用 运行一个查询，返回了50行，这个应用程序初始仅仅获取查询的前25行，然后显示给终端用户，你希望优化器产生一个执行计划，这执行计划尽可能快的获取前25行，这样用户就不需要被迫等待了。你可以使用一个hint来发送这个指令给优化器，想下面语句显示的（这里之前使用了AUTOTRACE ON）
SELECT /*+ FIRST_ROWS(25) */ employee_id,department_id
FROM hr.employees
WHERE department_id > 50;
------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes
------------------------------------------------------------------------
| 0 |SELECT STATE