CBO学习----03--选择率（Selectivity）(二)
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本章代码附件中：
in_list_02.sql
将月份从12扩大到1000，density为0.001
获得列表3-1，用来对比8i到10g的计算值，版本间影响不大
/**************************************************************************************************************************************/ 本章代码附件中： oddities.sql 在存有重复值、空值、过界值时，计算rows的状况，10204明显有所改善，考虑了最大最小值（书中原版本未考虑过界值的问题） 条件 8i 92/10102 10204 month_no = 25 100 100 1 month_no in (4, 4) 100 100 100 month_no in (3, 25) 192 200 100 month_no in (3, 25, 26) 276 300 101 month_no in (3, 25, 25, 26) 276 300 101 month_no in (3, 25, null) 276 300 200 month_no in (:b1, :b2, :b3) 276 300 300 仅仅在有空值时，不能正确计算rows，但也比之前版本误差小。 /**************************************************************************************************************************************/
10104的线性衰变
oracle在10.2之前采用过一个更为复杂的线性衰变算法，即超过最大值或低于最小值时，单值rows的斜率为 "1/最大值-最小值"。
通过上面10204的测试，这个算法在新版本中被取代。
本章代码附件中：
in_list_10g.sql
在10104中的结果：
条件
10102
10104
month_no = 13
100
91
month_no = 15
100
73
month_no in (13,15)
200
164
month_no in (16,18)
200
109
10104比10102略有改进，10204比10104改进就更加明显了，虽然还有缺陷（null上），但说明oracle的opt团队在不断的更新代码。
/**************************************************************************************************************************************/ 3.4 Range 本章代码附件中： ranges.sql 总结各个版本，统计如下： 号 谓词 8i 92/10102 10204 数学表达式 真实值 1 month_no > 8 437 436 436 (8, 400 2 month_no >= 8 537 536 536 [8, 500 3 month_no < 8 764 764 764 ,8) 700 4 month_no <= 8 864 864 864 ,8] 800 5 month_no between 6 and 9 528 527 527 [6,9] 400 6 month_no >= 6 and month_no <= 9 528 527 527 [6,9] 400 7 month_no >= 6 and month_no < 9 428 427 427 [6,9) 300 8 month_no > 6 and month_no <= 9 428 427 427 (6,9] 300 9 month_no > 6 and month_no < 9 328 327 327 (6,9) 200 10 month_no > :b1 60 60 101 (:b1, 11 month_no >= :b1 60 60 101 [:b1, 12 month_no < :b1 60 60 101 ,:b1) 13 month_no <= :b1 60 60 101 ,:b1] 14 month_no between :b1 and :b2 4 3 9 [:b1,:b2] 15 month_no >= :b1 and month_no <= :b2 4 3 9 [:b1,:b2] 16 month_no >= :b1 and month_no < :b2 4 3 9 [:b1,:b2) 17 month_no > :b1 and month_no < :b2 4 3 9 (:b1,:b2) 18 month_no > :b1 and month_no <= :b2 4 3 9 (:b1,:b2] 19 month_no > 12 100 100 100 (12, 0 20 month_no between 25 and 30 100 100 100 [25,30] 0
其中8i的4和9i的3，是没有区别的（10进制和二进制转换时有个小数），只是8i在计算式使用上浮，9i用的舍入
从上表发现的几条规律：
(1)"(" 和 "]"的差距为100
(2)超过边界值为100
(3)有绑定变量的rows，开闭区间并无影响
(4)10-13行，单个绑定变量的range，前期版本定为5%（1200*5%=60），10204之后较为复杂（有待研究）
(5)14-18行，5%*5%=2.5/1000，1200*5%*5%=3行
(6)19-20行，超出最大最小值范围时，给出一个固定的选择率。本章代码selectivity_one.sql给出了该环节9i的测试代码。
本章代码附件中：
selectivity_one.sql
构建一个4列的nologging表，3000行；对比4个边界上的定值查询和">"查询，rows是一样的。
说明超过边界值的查询所给出的选择率，跟等于边界值查询的选择率是一样的。
/**************************************************************************************************************************************/ CARDINALITY 基数的变化，对于执行计划的后续选择至关重要 /**************************************************************************************************************************************/ 绑定变量和区间 因为colx like 'A%'可以等效为colx >='A' and colx <='B'；colx like :b1似乎也可以等效为between and的结构；但是他们两个的选择率是不同的，前者是5%后者是5%*5%。 本章代码附件中： like_test.sql 构建一个10W行的表，绑定变量查询的rows为5000，正好是5%；其他定值查询都不同；但使用lower(col) like的方式，选择率也变为5%。 说明opt处理谓词表达式时，是按照变量来处理的，且为单个变量。 /**************************************************************************************************************************************/ Selectivity = “required range” / “total available range”
下面通过几个Case，来验证上面公式，并得出前面列表的结果。
Case 1 month_no > 8 (8,) Selectivity = (high_value – limit) / (high_value – low_value) = (12 – 8) / (12 – 1) = 4/11 Cardinality = 1,200 * 4 / 11 = 436.363636 Case 2 month_no >= 8 [8,) Selectivity = (high_value – limit) / (high_value – low_value) + 1/num_distinct = 4/11 + 1/12 Cardinality = 1,200 * (4/11 + 1/12) = 536.363636 Cases 3 and 4 Selectivity (3) = (limit – low_value) / (high_value – low_value) = (8 – 1) / (12 – 1) = 7/11 Selectivity (4) = (8 – 1) / (12 – 1) + 1/12 = 7/11 + 1/12 Cases 5 and 6 month_no between 6 and 9 Selectivity = (9 – 6) / (12 – 1) + 1/12 + 1/12 --( >= , <= ) Cases 7, 8, 9 Selectivity (7) = (9 – 6) / (12 – 1) + 1/12 --( >= , < ) Selectivity (8) = (9 – 6) / (12 – 1) + 1/12 --( > , <= ) Selectivity (9) = (9 – 6) / (12 – 1) --( > , <) /**************************************************************************************************************************************/ BIND VARIABLE PEEKING（绑定变量窥视）
绑定变量可以共享游标，使OLTP减少了大量硬解析；但本