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由 Martin Utesch 为德国弗赖贝格矿业和技术大学自动控制研究所编写。
在所有关系操作符中，最难处理和优化的是连接。随着查询中join数目的增加，可能的查询计划数量会呈指数增长。为了处理单个连接而支持多种连接方法（例如 Postgres 中的嵌套循环、索引扫描和归并连接）来处理单个 join，以及作为关系访问路径的多种索引（例如 Postgres 中的 r-树、b-树和哈希），也进一步增加了优化工作量。
当前的Postgres查询优化器实现会在可选策略空间中执行近似穷举搜索。这种查询优化技术不足以支持诸如人工智能这类需要大量查询的数据库应用领域。
德国弗赖贝格矿业和技术大学自动控制研究所在尝试将 Postgres 用作一个用于电网维护的基于知识的决策支持系统后端时遇到了一些问题。该 DBMS 需要为该基于知识系统的推理机处理大型 join 查询。
在探索可能查询计划空间内部的性能困难，产生了开发一种新优化技术的需求。
下文我们提出把遗传算法的实现作为数据库查询优化问题的一种可选方案。
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