31 vs 8.03） C# 移植版更适合需要均衡表现的场景 使用建议 场景推荐 场景 推荐策略 理由 Excel Sheet XML 写入 CompressionLevel.
01 这表示约 1% 以内的成本差异可以被视为“模糊相等”。这样做能够： 避免浮点误差导致计划不稳定 避免为没有实际意义的微小成本差异保留大量 Path 降低优化器的时间和内存开销 返回值有四种： COSTS_EQUAL 启动成本和总成本都近似相同 COSTS_BETTER1 第一个 Path 在成本上支配第二个 COSTS_BETTER2 第二个 Path 在成本上支配第一个 COSTS_DIFFERENT 一个启动成本更好，另一个总成本更好 例如： Path startup_cost total_cost Index Path 2 130 SeqScan Path 20 100 Index Path 更快产生第一批元组，SeqScan Path 读取全部结果的成本更低。
性能差距根源分析 C# 移植版 vs Native C 原生的差距（28-52%） 运行时开销： JIT 编译 vs AOT 编译 托管代码的数组边界检查 垃圾回收机制 SIMD 指令生成： C 版可直接使用 _mm_cmpeq_epi8 等 SIMD 指令 C# Vector 类库需 JIT 生成等效指令，可能存在效率差异 内存访问模式： 指针操作 vs 托管数组访问 缓存友好性 算法实现细节： MatchFinder 实现差异 Huffman 编码构建策略 块分割策略 C# 移植版 vs .
对于 \(70 \%\) 的资料，\(n \le 50000\)。对于 \(100 \%\) 的数据，\(1 \le n \le 2 \times {10}^5\)。