遗传查询规划器（GEQO）是一种使用启发式搜索来进行查询规划的算法。它可以降低对于复杂查询（连接很多表的查询）的规划时间，但是代价是它产生的计划有时候要差于使用穷举搜索算法找到的计划。

geqo (boolean)

允许或禁止遗传查询优化。默认是启用。在生产环境中通常最好不要关闭它。geqo_threshold变量提供了对 GEQO 更细粒度的空值。

geqo_threshold (integer)

只有当涉及的FROM项数量至少有这么多个的时候，才使用遗传查询优化（注意一个FULL OUTER JOIN只被计为一个FROM项）。默认值是 12。对于更简单的查询，通常会使用普通的穷举搜索规划器，但是对于有很多表的查询穷举搜索会花很长时间，通常比执行一个次优的计划带来的惩罚值还要长。因此，在查询尺寸上的一个阈值是管理 GEQO 使用的一种方便的方法。

geqo_effort (integer)

控制GEQO 中规划时间和查询计划质量之间的折中。这个变量必须是位于 1 到 10 之间的一个整数。默认值是 5。更大的值会增加花在查询规划上的时间，但是同时也增加了选择一个高效查询计划的可能性。geqo_effort实际并不直接做任何事情；它只是被用来计算其他影响 GEQO 行为的变量（如下所述）的默认值。如果你愿意，你可以手工设置其他参数。

geqo_pool_size (integer)

控制GEQO 使用的池尺寸，它就是遗传种群中的个体数目。它必须至少为 2，且有用的值通常在 100 到 1000 之间。如果它被设置为零（默认设置）则会基于geqo_effort和查询中表的数量选择一个合适的值。

geqo_generations (integer)

控制GEQO 使用的代数，也是算法的迭代次数。它必须至少为 1，并且有用值的范围和池尺寸相同。如果它被设置为零（默认设置）则会基于geqo_pool_size选择一个合适的值。

geqo_selection_bias (floating point)

控制GEQO 使用的选择偏好。选择偏好是种群中的选择压力。值可以是 1.5 到 2.0 之间，后者是默认值。

geqo_seed (floating point)

控制GEQO 使用的随机数生成器的初始值，随机数生成器用于在连接顺序搜索空间中选择随机路径。该值可以从 0 （默认值）到 1。变化该值会改变被探索的连接路径集合，并且可能导致找到一个更好或更差的路径。