在所有關係運算符中，最難處理和最佳化的是連線。可能的查詢計劃的數量隨著查詢中連線的數量呈指數級增長。由於支援多種連線方法（例如，PostgreSQL中的巢狀迴圈、雜湊連線、合併連線）來處理單個連線，以及多種索引（例如，PostgreSQL中的B-tree、雜湊、GiST和GIN）作為關係的訪問路徑，進一步增加了最佳化的難度。

標準的PostgreSQL查詢最佳化器會在備選策略的空間中執行近乎窮盡的搜尋。該演算法最初在IBM的System R資料庫中引入，可以產生近乎最優的連線順序，但當查詢中的連線數量增加時，可能會花費大量的時間和記憶體空間。這使得標準的PostgreSQL查詢最佳化器不適用於連線大量表的查詢。

德國弗萊貝格礦業技術大學的自動控制研究所發現，當他們希望使用PostgreSQL作為支援電力網維護的決策支援知識庫系統的後端時，遇到了一些問題。該資料庫系統需要為知識庫系統的推理機處理大型連線查詢。這些查詢中的連線數量之多使得使用標準查詢最佳化器變得不可行。

在下文中，我們將描述一種遺傳演算法的實現，用於解決連線排序問題，這種方法對於涉及大量連線的查詢非常有效。