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為了為 JOIN 查詢提供更優的執行計劃，緩存和查詢優化器需要進行有效的交互
緩存統計信息：查詢優化器依賴于統計信息來估計查詢的成本。這些統計信息包括表的大小、行數、分布等。為了讓優化器做出更好的決策，需要確保緩存中的統計信息是最新的。可以通過定期更新統計信息或者使用自動統計更新功能來實現。
使用連接緩存：如果查詢中涉及到多個表的連接操作，可以考慮使用連接緩存。連接緩存可以存儲已經計算過的連接結果，當再次遇到相同的連接查詢時，可以直接從緩存中獲取結果，而不需要重新計算。這樣可以大大提高查詢性能。
優化查詢語句：在編寫查詢語句時，盡量讓查詢盡可能簡單。避免使用復雜的子查詢、嵌套查詢和多表連接。此外，合理地使用索引也可以提高查詢性能。
使用物化視圖：物化視圖是一種預先計算好的查詢結果的存儲方式。如果一個查詢的結果集經常被使用，可以考慮將其物化。這樣，當再次查詢相同的結果集時，可以直接從物化視圖表中獲取，而不需要重新計算。
分區表：對于大型表，可以考慮使用分區表。分區表將數據分散到多個物理存儲區域，可以提高查詢性能。因為查詢優化器只需要掃描相關的分區，而不是整個表。
調整查詢優化器參數：查詢優化器的參數可以根據實際情況進行調整，以獲得更好的查詢性能。例如，可以調整連接順序的優先級、選擇合適的連接算法等。
分析查詢執行計劃：在執行查詢時，可以查看查詢優化器生成的執行計劃。通過分析執行計劃，可以發現潛在的性能問題，并針對性地進行優化。
總之，為了讓 JOIN 查詢獲得更優的執行計劃，需要關注緩存與查詢優化器的交互，合理地使用緩存、優化查詢語句、調整查詢優化器參數等手段。同時，還需要關注查詢執行計劃，以便發現并解決潛在的性能問題。
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