分布式查询优化器决定在分布式系统中跨多个数据库或节点执行查询的最有效方式。它的主要作用是通过生成最佳查询执行计划来最大限度地减少执行时间、资源使用和网络开销。这涉及分析数据位置、网络延迟、计算成本和可用索引等因素。优化器评估连接、聚合和数据传输等操作的多种策略，然后根据系统指标和统计数据选择估计成本最低的计划。
例如，考虑一个连接存储在不同服务器上的两个表的查询。优化器可能会决定是将一个表传输到另一个服务器、先在本地处理部分数据，还是使用分布式连接算法。它还可以利用数据复制或分区方案来避免不必要的数据移动。在另一种情况下，从多个节点聚合数据可能涉及在组合结果之前将部分计算下推到每个节点，从而减少通过网络传输的数据量。这些决策直接影响性能，尤其是在大规模系统中，网络延迟或数据分布不均可能导致瓶颈。
开发人员应该了解分布式优化器在很大程度上依赖于元数据，例如表大小、索引可用性和网络状况。但是，此元数据中的不准确之处（例如，有关表行数的过时统计信息）可能会导致次优计划。某些系统允许使用提示来覆盖优化器选择，但这需要对数据和查询模式有深入的了解。Apache Spark 的 Catalyst 优化器或 CockroachDB 的分布式 SQL 引擎等工具通过动态平衡计算和数据传输成本，同时适应集群变化，证明了这些原则。有效的优化需要在计划质量与分析选项所花费的时间之间取得平衡，从而确保系统即使对于复杂的查询也能保持响应。