查询优化器：System R 动态规划、Cascades Memo 与基数误差
从 System R 的左深动态规划与 interesting orders 出发，解释 Volcano/Cascades 如何用 memo、规则和物理性质组织搜索，再用可复现实验展示查询图形状与基数估计误差如何决定计划质量。
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【分布式 OLAP 查询引擎】SQL 解析、分析与逻辑计划
从 Parser/AST、Analyzer 与 Catalog 元数据到 LogicalPlan 算子树；对照 PostgreSQL parse/rewrite/plan 边界，并用 DuckDB 1.5.4 实测 EXPLAIN 与 Trino 476+ 文档中的 logical plan 结构对读。
【分布式 OLAP 查询引擎】Calcite 与规则/代价优化框架
RelNode、Convention、Trait 与 Rule-based 改写链；VolcanoPlanner/Cascades memo 搜索；Trino 476+ 自研 planner 与 Calcite 借鉴边界，对照 Spark Catalyst 优化阶段。
【分布式 OLAP 查询引擎】Trino · Spark · DuckDB · 优化与 MPP 执行
闭合数据平台栈最后一块：从 SQL 解析与 Calcite 式优化，到 Volcano/向量化执行、Trino Coordinator/Worker 与 shuffle，再到 Iceberg connector 下推与生产排查。承接 lakehouse 第 18 章读湖视角，补全「谁在做 planning」的引擎内核层。