Runtime Filter，又称 Dynamic Filter，近年来逐渐成为主流的查询加速技术之一。它通过在运行时动态构建过滤条件，在 Join 的早期阶段就排除掉不可能匹配的数据，从而显著减少数据传输和计算压力，提升整体查询性能。
Apache Cloudberry™（以下简称"Cloudberry"）持续在执行引擎层引入先进优化能力，Runtime Filter 就是其中的关键一环。它的技术特性主要包括：
智能的数据裁剪机制：Cloudberry 通过小表构建 Join Key 的 Bloom Filter 并下推至大表扫描节点，在 Join 执行前便可过滤掉不相关的数据，极大降低 Probe 端的各算子操作相关开销。
双重过滤策略优化：系统同时构建 Bloom Filter（快速概率判断）和 Range Filter（范围边界过滤），通过组合使用两种过滤器类型，在保证高效性的同时最大化过滤精度，显著减少无效数据的处理。
进程内本地化执行：采用进程内下推架构，运行时过滤器直接在 SeqScan 节点内执行过滤操作，避免了跨进程通信开销，实现了极低延迟的本地动态过滤，提升了整体执行效率。
完整的统计与监控体系：在 EXPLAIN ANALYZE 中提供详细的过滤统计信息，包括"Rows Removed by Pushdown Runtime Filter"指标，帮助用户清晰了解运行时过滤器的实际效果和性能收益。
为了帮助大家更深入理解 Runtime Filter 的底层机制与实战应用，我们将在 7月3日（周四）晚19:00 举办一场技术直播。本次直播将邀请酷克数据数据库执行引擎研发工程师张老师为大家深入剖析：
Runtime Filter 背后的执行原理与过滤流程 如何在 Cloudberry 中落地并提升 Join 查询性能 Bloom Filter 与 Range Filter 的工作机制 与传统 CBO 策略的结合，Runtime Filter 的未来演进方向
无论你是数据库内核研发者、数据平台工程师，还是对执行优化机制感兴趣的技术爱好者，这都是一次不可错过的前沿技术解读！我们将提供丰富的案例、架构图解和代码示例，帮助你快速掌握 Runtime Filter 的核心价值与实战要领。期待与你一起探索高性能查询优化的未来路径！
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