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PostgreSQL 数据库分别采用了动态规划方法和遗传算法来选择最优的执行计划。动态规划方法需要遍历全部的解空间（有优化），它一定能够获得最优解，因此是我们首选的方法。遗传算法则只能尝试从局部最优解向全局最优解不断逼近，但由于遗传代际的数量的限制，最终可能产生的是局部最优解。这种方法在表比较多的时候被采用，因为在表比较多的时候，动态规划的解空间快速地膨胀，可能会导致查询性能的下降，遗传算法的复杂度则可以限制在一定的范围内。
我们先来看一下 PostgreSQL 数据库是如何使用动态规划方法来选择最优解的，假设参与连接的有 3 个表以及它们上面分别有索引：
CREATE TABLE TEST_A(A INT, B INT, C INT, D INT);CREATE TABLE TEST_B(A INT, B INT, C INT, D INT);CREATE TABLE TEST_C(A INT, B INT, C INT, D INT);INSERT INTO TEST_A SELECT I, I+100, I+200, I+300 FROM GENERATE_SERIES(1,100) i;INSERT INTO TEST_B SELECT I, I+100, I+200, I+300 FROM GENERATE_SERIES(1,100) i;INSERT INTO TEST_C SELECT I, I+100, I+200, I+300 FROM GENERATE_SERIES(1,100) i;CREATE INDEX TEST_A_IDX ON TEST_A(A);CREATE INDEX TEST_B_IDX ON TEST_B(A,B);ANALYZE TEST_A;ANALYZE TEST_B;ANALYZE TEST_C;
我们来看这样一个示例的动态规划的过程&#
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