【分布式 OLAP 查询引擎】Join 重排与物理算子选择
Join order enumeration、Hash/Merge/Nested Loop 适用条件;Trino broadcast vs partitioned join 与 shuffle 网络代价;Dynamic partition pruning 与 runtime filter;DuckDB HASH_JOIN 实测与 Spark AQE 对照边界。
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Join order enumeration、Hash/Merge/Nested Loop 适用条件;Trino broadcast vs partitioned join 与 shuffle 网络代价;Dynamic partition pruning 与 runtime filter;DuckDB HASH_JOIN 实测与 Spark AQE 对照边界。
拆解 PostgreSQL 查询优化器的路径生成:make_one_rel() 从基表访问到 Join 路径的完整流程、四种扫描路径 (SeqScan/IndexScan/IndexOnlyScan/BitmapScan) 的创建条件、三种 Join 方式 (NestLoop/HashJoin/MergeJoin) 的代价比较与选择逻辑、动态规划到 GEQO 遗传算法的切换条件 (geqo_threshold)、并行路径的生成机制。配 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 输出与 planner 内部决策的逐项对照实验。