查询计划也称为执行计划或优化计划，是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中一个查询或一组查询的执行过程的详细、分步且最佳结构化的蓝图。在数据库系统中，查询计划在确定访问、操作、转换和检索最终用户或应用程序所需数据的最有效和最具成本效益的方式方面发挥着至关重要的作用。查询计划的优化对于实现高性能、减少响应时间并最大限度地减少宝贵系统资源的消耗至关重要。
查询计划器或优化器是现代 RDBMS 平台的核心组件，负责生成查询计划。它严格评估解决数据库查询的多种替代方法，并考虑各种因素（例如可用硬件资源、数据库模式、数据分布和统计、查询复杂性和系统设置）选择最佳计划。此过程称为查询优化，旨在减轻数据库管理员和开发人员手动查询调整的负担。
通常，查询计划由互连的关系代数运算或数据库运算符的层次结构组成，包括选择、投影、连接、聚合、排序和数据修改。计划中的每个运算符都旨在处理和操作来自一个或多个输入流的数据，最终目标是为查询生成所需的输出结果集。此外，查询计划中的每个运算符都与一个成本值相关联，该成本值表示执行相应操作所需的总体处理时间或计算复杂性的近似值。计划中所有运算符的成本值的累加和求和构成了查询计划的总成本，这是衡量其性能效率和对特定查询或工作负载的适用性的重要因素。
在查询优化过程中，优化器根据多个查询计划的总成本值对多个查询计划进行评估和比较，选择成本最低的计划作为最优解决方案。这种基于成本的优化方法被当代 RDBMS 平台广泛采用，它利用各种模型和启发式方法来估计不同操作的成本值。这些模型和启发式方法考虑了与硬件相关的因素（例如内存和 CPU 使用情况）以及特定于数据库的因素（例如数据分布、基数和选择性）。
在AppMaster no-code平台环境中，查询计划生成和优化过程从最终用户和开发人员中抽象出来，使他们能够专注于以最小的努力设计和实现可扩展、高效和高性能的数据库应用程序。该平台使用户能够通过自动代码生成、编译和部署功能直观地创建复杂的数据模型、业务流程以及 Web 或移动应用程序，从而显着缩短开发时间和成本。此外， AppMaster确保与任何PostgreSQL兼容的数据库无缝集成作为主要数据存储解决方案，为不同的企业和高负载用例提供出色的可扩展性和性能。
AppMaster还提倡在软件开发工作流程中采用零技术债务的方法，这意味着每当需求发生修改时就从头开始重新生成应用程序，而不是积累不必要的维护和升级开销。该策略封装了在数据库系统的生命周期中保持查询计划最新、高效和优化的类似理念。因此，它允许用户在其应用程序中保持最高的质量标准和性能效率，同时消除对查询调优和优化技术方面的手动干预和专业知识的需要。
查询计划对于数据库优化过程至关重要，它为执行数据库查询提供了结构化且高效的路线图。它确保准确有效地检索数据，最大限度地减少宝贵的系统资源的使用。 AppMaster no-code平台能够熟练地管理查询规划，使用户能够以最少的努力创建功能强大、可扩展且高性能的应用程序。
