CBO（Cost-Based Optimizer）是Oracle數據庫引擎的優化器組件之一，其主要任務是根據查詢語句的結構、數據分布、統計信息等因素選取最優的執行計劃，以達到最佳的查詢性能。相比較于傳統的基于規則的優化器，CBO使用成本模型進行查詢計劃選拔，可更好地適應復雜的查詢場景，提高SQL執行時的吞吐量。

下面來舉一個例子說明CBO的作用。假設我們有一個簡單的查詢語句：

SELECT col1 FROM table1 WHERE col2 = 123;

當基于規則的優化器接收到這條查詢請求，會首先檢查該查詢語句是否能夠匹配已經預定義好的查詢模板，例如是否以表開頭，是否有等值謂詞等等。如果符合要求，則會根據規則對查詢語句進行優化，并生成相應的執行計劃。假設其生成的執行計劃為使用索引查詢：

Operation         Option                                            Object Name 
-------           ---------                                         -------------
SELECT STATEMENT                                                   N/A
 TABLE ACCESS      BY INDEX ROWID                                    table1
INDEX            RANGE SCAN                                         table1_ix1

雖然使用索引查詢表可能是一種高效的查詢方式，但是由于查詢語句中的常量值為123，而表中col2的數據分布很分散，因此使用索引的代價會比全表掃描高得多，導致執行時間過長。

但如果我們將CBO引入到這個例子中，其邏輯就會不同。CBO在接收到查詢語句后，會先通過分析語句中的各種元素（謂詞、表、列、常量值等）來生成一組可行的執行計劃。在生成執行計劃的同時，CBO會根據表和索引的統計信息來估算相應的查詢代價，并選擇代價最小的執行計劃作為最終的執行方案。因此，如果我們使用CBO，則查詢語句將會按照全表掃描的方式進行查詢，以獲取更好的性能。

要想正確地使用CBO進行優化，必須要有好的統計信息。Oracle的統計信息包括表和索引的大小、選擇性、聚集度、直方圖數據等，是確定CBO執行計劃的基礎。在Oracle 10g及以上版本中，可以通過dbms_stats包中的統計信息收集過程來自動維護統計信息，以確保CBO執行計劃的正確性。

除此之外，為了讓CBO更加準確地估算查詢代價，還有一些其他的優化建議。例如，盡可能使查詢使用索引，增加索引的選擇性，減少數據分散度等。

總之，CBO是一個非常重要的Oracle數據庫優化技術，在高并發的系統中可以顯著提高數據查詢效率。當然，每個實際案例都是不同的，我們需要認真評估不同技術選項的使用效果，才能得到最優的數據庫性能。