# 53.1\. 作為復雜優化問題的查詢處理 在所有關系型操作符里，最難以處理和優化的一個是_連接_。 一個查詢需要回答的可選規劃的數目將隨著該查詢包含的連接的個數呈指數增長。 在訪問關系分支時的進一步優化措施是由多種多樣的_連接方法_ (例如嵌套循環、索引掃描、融合連接等)來支持處理獨立的連接和多種多樣的_索引_ (比如PostgreSQL中的 B-tree, hash, GiST和 GIN)。 目前PostgreSQL優化器的實現在候選策略空間里執行一個_近似窮舉搜索_。 這個算法最早是在 IBM System R database 數據庫中引入的，它生成一個近乎最優的連接順序， 但是如果查詢中的連接增長得很大，它可能會消耗大量的時間和內存空間。 這樣就使普通的PostgreSQL查詢優化器不適合那種連接了大量表的查詢。 德國弗來堡礦業及技術大學自動控制系的成員在試圖把PostgreSQL 作為用于一個電力網維護中做決策支持的知識庫系統的后端時，碰到了上面的問題。 該 DBMS 需要為知識庫系統的推導機處理很大的連接查詢。 在可能的查詢規劃空間里進行檢索的惡劣性能引起了人們對發展新的優化技術的需求。 在隨后的內容里，描述了一個基因算法，這個算法用一種對涉及大量連接的查詢很有效的方式解決了連接順序的問題。