LLM 不该替代查询优化器,该接在它后面做 plan-tuner
把 LLM 放在 optimizer 之后,以 JSON Patch 方式做局部计划微调,这条路比让 LLM 替代优化器更经得起工程治理的考验。
Datafusion
解剖一份让 LLM 改物理计划的 120 行 prompt
DBPlanBench 让 GPT-5 在 TPC-H SF10 上把 DataFusion 几何平均加速 4.78×。我对着它的 sql_optimization_prompts.py 数了一遍——120 行,方法论 30 行,剩下 90 行全在给 LLM 立合同。这个比例本身就是这条路线最值得抄走的东西。