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本文梳理关系查询优化器的发展主线:System R 以左深动态规划和 interesting orders 奠定代价优化范式;Volcano/Cascades 通过 memo、规则与物理性质组织搜索;DPccp/DPhyp 改进连接枚举。实验表明,查询图稠密度比表数量更影响枚举规模,基数估计误差是产生坏计划的主因。PostgreSQL 16 默认在超过 12 个表时转为 GEQO,学习型优化器宜作为补充。

查询优化器:System R 动态规划、Cascades Memo 与基数误差

土法炼钢兴趣小组的博客 土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-26T00:00:00Z
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