在数据库领域，所谓“贪心算法”通常指数据库系统在查询优化、索引选择、join 顺序生成、物化视图选择等场景中采用的基于局部最优决策的启发式算法。例如：
这些算法虽效率高，但存在明显缺陷，主要包括：
贪心算法每一步只关注当前代价最小，不考虑后续影响。
例子：
在 join 顺序优化中，先 join 两个小表可能当前代价最低，但后续与大表 join 时会产生巨大中间结果，总体代价反而更高。
贪心决策依赖数据库的代价估计（cardinality / selectivity）。
问题包括：
➡ 代价模型一错，贪心结果更差。
数据库优化常是组合优化问题：
贪心算法难以捕捉这种非线性收益。
为了提高效率，贪心会：
后果：
现实场景存在约束：
贪心算法：
输入数据或 SQL 轻微变化，可能导致：
这对生产系统是不利的。
从算法角度看：
为弥补贪心缺陷，数据库常结合：
如果你愿意，我也可以：
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