为了为 JOIN 查询提供更优的执行计划，缓存和查询优化器需要进行有效的交互
缓存统计信息：查询优化器依赖于统计信息来估计查询的成本。这些统计信息包括表的大小、行数、分布等。为了让优化器做出更好的决策，需要确保缓存中的统计信息是最新的。可以通过定期更新统计信息或者使用自动统计更新功能来实现。
使用连接缓存：如果查询中涉及到多个表的连接操作，可以考虑使用连接缓存。连接缓存可以存储已经计算过的连接结果，当再次遇到相同的连接查询时，可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新计算。这样可以大大提高查询性能。
优化查询语句：在编写查询语句时，尽量让查询尽可能简单。避免使用复杂的子查询、嵌套查询和多表连接。此外，合理地使用索引也可以提高查询性能。
使用物化视图：物化视图是一种预先计算好的查询结果的存储方式。如果一个查询的结果集经常被使用，可以考虑将其物化。这样，当再次查询相同的结果集时，可以直接从物化视图表中获取，而不需要重新计算。
分区表：对于大型表，可以考虑使用分区表。分区表将数据分散到多个物理存储区域，可以提高查询性能。因为查询优化器只需要扫描相关的分区，而不是整个表。
调整查询优化器参数：查询优化器的参数可以根据实际情况进行调整，以获得更好的查询性能。例如，可以调整连接顺序的优先级、选择合适的连接算法等。
分析查询执行计划：在执行查询时，可以查看查询优化器生成的执行计划。通过分析执行计划，可以发现潜在的性能问题，并针对性地进行优化。
总之，为了让 JOIN 查询获得更优的执行计划，需要关注缓存与查询优化器的交互，合理地使用缓存、优化查询语句、调整查询优化器参数等手段。同时，还需要关注查询执行计划，以便发现并解决潜在的性能问题。
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