四、与 Python AI 生态的对比视角 维度 Python (JIT/解释型) C# NativeAOT (编译型) 冷启动 秒级（依赖加载 + JIT） 毫秒级（原生机器码） 内存占用 高（运行时 + 依赖库） 极低（剪裁后仅含必要代码） 部署体积 数百 MB（Conda/容器） ~15MB（单文件可执行） 运行时依赖 Python + CUDA + 框架 零依赖（自包含） 推理性能 依赖底层 C++ 扩展 原生高性能 + 可调用 ONNX Runtime 开发效率 极高（生态丰富） 高（现代语言特性 + 强类型） 核心结论：NativeAOT 不是取代 Python 在 AI 研究/原型阶段的地位，而是破解 AI 应用从"实验室"到"生产线"的最后一公里——当模型已经训练好、需要稳定、高效、低成本地服务千万用户时，C# NativeAOT 提供了比 Python 更贴近硬件的部署路径。
grandage.cn 欢迎运维小伙伴前往下载体验，高效简化日常监控运维工作。最后 今天晚上 20:00 一场与飞致云联合发布的纯演示直播。
6.12.4 为什么在计划选定后设置 判断依据是： top_plan->total_cost; 只有完成 Path 搜索、选出 best_path 并创建 Plan 后，才有最终完整计划成本。
与普通 add_path() 相比，它主要比较： disabled_nodes total_cost pathkeys 通常不需要比较： startup_cost 参数化 rows 原因是 PostgreSQL 18.