在PolarDB中，join 的时候对右表行的估算以下问题如何解决？

在PolarDB中，对于join操作，系统会采用拉取内表（通常是数据量较小的一边）的全部数据，缓存到内存中。接着遍历外表数据，针对外表中的每一行数据，和内表做比较，构造结果行，检查是否满足JOIN条件，如果满足条件则输出。此外，如果左表的JOIN Key较小，则消费左表的下一条数据。如果右表的JOIN Key较小，则消费右表的下一条数据。如果左右表JOIN Key相等，说明获得了1条或多条匹配，检查是否满足JOIN条件并输出。

对于非关联条件的处理，例如 "ebie.sourcebillid>0" 这样的条件，它肯定是起作用的。在执行join操作时，系统会首先通过这类条件对右表进行筛选，缩小处理范围后，再与左表进行join操作。

至于右表中关联字段在左表中没有也不会估算的问题。当使用LEFT JOIN（左连接）时，系统会返回左表中的所有记录，以及右表中与左表记录相关的匹配记录。即使在右表中不存在对应的关联字段，也不会影响查询的结果。因此，即使右表中的关联字段在左表中没有，也不会影响join操作的执行。

问题一：在PolarDB中，对于join操作，非关联条件如ebie.sourcebillid>0是起作用的。在进行join操作时，系统会先根据join条件进行筛选，然后再进行行估算和连接操作。因此，非关联条件会影响join操作的结果集大小和性能。

问题二：在PolarDB中，如果左表中的关联字段在右表中没有对应的列，那么系统无法进行有效的行估算。此时，系统会根据右表的数据分布来进行估算，但这种估算可能不准确，导致实际执行时的性能与预期不符。为了获得更准确的行估算结果，建议在join操作中使用正确的关联字段。

在PolarDB中，对于JOIN操作的执行计划优化和行数估算，MySQL和PostgreSQL等数据库管理系统通常遵循以下原则：

问题一：
ebie.sourcebillid > 0 这种非关联条件并不会直接对JOIN操作中的右表进行过滤。如果这个条件是在JOIN子句之外或者JOIN条件列表里没有包括，则它会在JOIN结果生成之后作为WHERE子句的一部分来过滤结果集。也就是说，在JOIN阶段不会基于这个条件减少参与JOIN的右表行数。

但是，现代优化器如PolarDB所采用的可能会尝试根据可用统计信息及成本模型来进行查询优化，包括考虑将这类条件下推到JOIN操作之前（即所谓的“条件传递”或"Predicate Pushdown"），从而减少JOIN过程的数据量。具体是否有效，依赖于SQL的具体写法、表的索引情况以及优化器策略。

问题二：
关于JOIN时对右表行数的估算，即使左表中的关联字段在右表中没有任何匹配项，优化器仍然会根据右表的相关统计信息来估算可能返回的行数。这些统计信息包括但不限于表的基数、索引分布、直方图等。当JOIN条件存在时，优化器会尽量估计由于关联条件导致的行数减少，但如果没有有效的统计信息支持精确估算，它可能会保守地按照全表扫描或者索引扫描的成本来进行估算。

PolarDB的优化器会尽可能提供一个准确且高效的执行计划，但在某些情况下可能需要手动调整SQL语句、更新统计信息或者设置hint以帮助优化器做出最优决策。