“数据库贪心算法”并不是数据库系统里像 B+ 树、事务、SQL 那样的一个标准内置概念，而是一个应用场景说法：指在数据库相关的问题（如查询优化、索引选择、数据划分、调度等）中，使用**贪心算法（Greedy Algorithm）**的思想来求解近似最优解。
下面分几层说清楚。
贪心算法：每一步都做“当前看起来最优”的选择，不考虑全局，期望最终得到整体较优解。
特点：
数据库优化器要把多个表 join 成最优执行计划。
例如：
每一步：
从剩余表中选代价最小的 join 方式
合并，再继续
✅ 优点：快
❌ 缺点：可能不是最优执行计划
问题：
给定很多查询，选哪些索引能让整体代价最低？
贪心做法：
这是典型的 贪心子集选择问题。
例如：
贪心目标：
多个查询并发：
这是贪心调度策略。
选哪些视图能减少查询代价：
| 方面 | 说明 |
|---|---|
| 使用目的 | 在大规模组合问题中快速求近似解 |
| 常见场景 | 查询优化、索引、分区、调度 |
| 优点 | 快、易实现 |
| 缺点 | 不保证全局最优 |
| 对比 | 动态规划 / 代价模型更准但更慢 |
数据库贪心算法：在数据库优化问题中，每一步都选“当前代价最小 / 收益最大”的方案，用牺牲最优性来换执行效率。
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