【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。
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【分布式 OLAP 查询引擎】Spark SQL 与 Catalyst：逻辑/物理计划与 AQE
拆解 Spark 3.5+ Catalyst 的 Analyzed / Optimized / Physical 计划链、whole-stage codegen 与 shuffle 边界、AQE 的动态 coalesce/skew join/broadcast；并与 Trino 476 及 Iceberg V2 reader 下推能力对照。
【分布式 OLAP 查询引擎】经典故障与排查
按全表扫、大 shuffle 倾斜、OOM/spill 失败、straggler task、metastore/catalog 超时五类生产故障，给出 planner/运行时观测入口与止血步骤；串联第 4–16 篇机制，不伪造 Trino UI 或 Spark 指标。
【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。
【系统架构设计】数据库性能模式：索引、查询与连接管理
从 B+树索引的 I/O 成本模型、查询优化器的统计信息偏差到连接池大小与数据库并发度的关系，系统性地分析慢查询背后的架构级问题，涵盖索引设计、EXPLAIN 计划解读、HikariCP 连接池调优与 N+1 查询治理等核心主题。
【数据库前沿】【数据库研究前沿】学习型查询优化器：Neo、Bao、Balsa 到 LLM-CBO
系统梳理 Neo、Bao、Balsa 以及新兴 LLM-assisted 查询优化的核心思想，结合 PostgreSQL pg_hint_plan 给出一条可落地的 learned QO 工程路径
查询优化器：从 System R 到 Cascades
SQL 声明式表达背后，是一场持续五十年的搜索空间探索。