进入CBO优化器时代之后，成本计算值决定执行计划的选取已经成为主流。一条性能良好的执行计划建立在尽可能“贴切”的统计量基础上。CBO内部又经历了两个时代——IO Cost和CPU Cost，两者的区别就在于系统统计量（System Statistical）的应用。
RBO时代，执行计划其实也是有评估的。RBO的执行计划评定级别不会像CBO成本粒度那么细，而是15个路径等级评定。等级编号低的执行计划比等级编号高的执行计划更会被选择到。
在这个过程中，我们其实还是忽略了影响执行计划的因素，就是约束（Constraint）。Constraint对于数据库对象很重要，所谓约束，就是建立在数据表、数据列上的规则限制。Constraint的存在目的就是将业务规则融入到数据表设计中。
Constraint确定描述了数据表的一些固有特性，比如非空、外键，就从一个程度上给出了数据表特性的描述。经常性的将Constraint作为一种数据完整性约束的实现，但是对于CBO而言，约束也是搜寻“捷径”执行计划的重要信息来源。从经验上看，约束能够给CBO带来的高效执行计划作用，是不可忽视的。
本篇介绍几个常见的业务场景，说明在合理规划约束的情况下，CBO能够生成更好地执行计划。
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相关阅读：
Oracle完整性约束
Oracle的约束和索引
从Oracle的约束到索引
ORA-02291: 违反完整约束条件 …… - 未找到父项关键字
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1、执行环境介绍
我们同时要使用CBO和RBO进行测试过程，选择Oracle 11g进行测试。
SQL> select * from v$version;
BANNER
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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production
CORE 11.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.3.0 – Production
当前默认使用CBO优化器组件。
SQL> show parameter optimizer
NAME TYPE VALUE
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optimizer_mode string ALL_ROWS
optimizer_use_sql_plan_baselines boolean TRUE
（篇幅原因，有省略……）
2、“null还是not null”大不一样
我们在实际设计数据库中，经常会忽略字段非空设置。不少朋友和开发团队对于这个细节不以为然，认为这个设置就是会影响到插入过程。一些朋友认为：在应用层面验证一下就可以了。但是实际上，null与not null，大不一样！有很多方面的差异和问题，纯应用层面验证是不能解决问题的。
笔者从性能优化器角度，介绍一下忽视not null效果的问题。我们首先创建实验数据表T。
--数据表T
SQL> create table t as select * from dba_objects;
Table created
--其他用途索引
SQL> create index idx_t_id on t(object_id);
Index created
--统计量收集
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
还是我们经常设置的场景，就是没有where条件的count动作。
SQL> explain plan for select count(*) from t;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 294 (1)| 00:00:04 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| T | 75609 | 294 (1)| 00:00:04 |
----------------------------------------------
9 rows selected
很正常的执行计划，因为需要检索所有的数据行记录，检索数据表所有的记录是比较直观的想法。这个FTS执行计划成本值294。我们修改一下索引列object_id的属性，将其从原先的null设置为not null。
SQL> alter table t modify object_id not null;
Table altered
SQL> explain plan for select count(*) from t;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3570898368
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 48 (3)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_T_ID | 75609 | 48 (3)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
9 rows selected
SQL语句中没有where条件，选取的count(*)也没有直接object_id关系。但是执行计划中出现了索引对象，最重要的是执行计划从原来的294下降到48。
观察这个执行计划，路径中出现了Index Fast Full Scan动作，而且没有回表动作。Oracle选择这样的路径思路是这样的：object_id是索引列，所有object_id的取值均在叶子节点上。关键难点在于空置null，Oracle中null值不会进入单键值索引对象叶子节点。这也就是为什么Oracle在object_id不设置为not null时不走索引路径的原因。
Oracle在取巧！在CBO时代，对索引路径的选择是一个非常出巧的地方。RBO时代，十五种等级规则，实际就意味着十五种路径方式。我们看RBO时代，有没有这样的策略。
SQL> explain plan for select /*+rule*/count(*) from t;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-----------------------------------
| Id | Operation | Name |
-----------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | SORT AGGREGATE | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| T |
-----------------------------------
Note
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- rule based optimizer used (consider using cbo)
13 rows selected
从上面情况看，RBO时代没有这样的“取巧”过程。
约束not null和null带给我们的不仅仅是数据约束的保证，从这个例子上，可以看到not null还可以带来一些高效的执行计划，实现性能上的提升。
3、主键列的Group By
单纯使用Group By是没有意义的，一般都是伴随着如count、sum等聚合函数方法。另外一个关于Group By的特性是：空值null也会被进行Group By。
主键Primary Key的特性是唯一和非空，如果对其进行Group By，每个对象的操作数量就是1。这个过程其实也是不需要进行真正操作的。
下面我们进行测试。
SQL> explain plan for select empno, count(*) from scott.emp group by empno;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------
Plan hash value: 1749432681
-----------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
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| 0 | SELECT STATEMENT | | 14 | 56 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT GROUP BY NOSORT| | 14 | 56 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 2 | INDEX FULL SCAN | PK_EMP | 14 | 56 | 1 (0)| 00:00:01 |
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