【列存引擎内核】列存基础与 ClickHouse 架构
行存 vs 列存的带宽、压缩与向量化三角；ClickHouse Server 进程模型、线程池与 MergeTree 引擎家族地图；src/Storages 与 src/Processors 源码入口。对照 PG 行存与 LSM 写优化路径，版本锚定 ClickHouse 24.x LTS。
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【列存引擎内核】ClickHouse 与 DuckDB 选型决策
从部署形态、规模、并发、联邦与运维成本五维对比 ClickHouse 与 DuckDB；给出决策树与组合架构，不排名不测虚构 benchmark。
【列存引擎内核】ClickHouse 与 DuckDB 源码级拆解
主选 ClickHouse 拆解 MergeTree 存储格式、向量化执行与分布式协调；DuckDB 作为嵌入式 OLAP 对照。覆盖列存文件布局、merge 机制、跳数索引与生产故障模式，面向数据平台工程师与从 PG/MySQL 转 OLAP 的 DBA。
【分布式 OLAP 查询引擎】OLAP 查询引擎全景：从单进程到 MPP
从 OLTP/OLAP/HTAP 边界、嵌入式 DuckDB 与分布式 Trino/Spark 分工、批式扫描与交互式查询延迟口径出发，闭合 lakehouse 与 stream-processing 之间的查询层缺口，并给出本系列 18 篇地图。
【分布式 OLAP 查询引擎】内存、Spill 与资源隔离
拆解 Trino query/user/cluster 内存账户、revocable 与 non-revocable 内存、join/aggregation/order-by 的 spill 路径与 resource group 并发隔离；与 stream-processing 背压对照交互式 OLAP 的资源语义。依据官方文档，不伪造 OOM 或 spill 指标。
【分布式 OLAP 查询引擎】引擎选型与数据平台阅读地图
用决策树收束 Trino/Spark/ClickHouse/DuckDB/DataFusion/PostgreSQL 的适用边界：交互式联邦、批 ETL、嵌入式分析、流批一体各走哪条路径；给出能力对照表（无吞吐排名）与 postgresql→columnar→lakehouse→stream→query-engine 全栈阅读顺序，闭合数据平台栈。
【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。
【PG 内核】JIT 编译：为什么 PG 要把 WHERE 子句编译成机器码
拆解 PostgreSQL 的 LLVM JIT 编译机制：JIT 编译的触发决策流程（jit_above_cost 三级阈值）、LLVM 模块管理与惰性编译、表达式求值从 EEO opcode 到 LLVM IR 再到机器码的完整路径、Tuple 变形（deforming）的 JIT 加速原理，以及 JIT 在 OLAP 场景的实际加速效果、编译开销和适用边界。