【分布式 OLAP 查询引擎】Iceberg 下推全链路：Planner 视角
与 lakehouse/18 分工：那边讲四层读湖漏斗是什么；本篇讲 Trino/Spark/DuckDB 在 SQL 优化链的哪一步把谓词变成 layout constraint、谁调用 Iceberg planning、split 如何携带残余谓词。引用官方文档与 lakehouse/18 本机 PyIceberg 实测，不伪造 Trino 计划输出。
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【PG 内核】查询规划器 — 统计信息与代价模型：优化器为什么选错了索引
拆解 PostgreSQL 查询优化器的决策基础：pg_statistic 中 MCV/histogram/correlation 的存储结构、ANALYZE 的采样流程与精度边界、clauselist_selectivity 如何逐层估算选择率、seq_page_cost 等代价常量的物理意义与调优依据、CREATE STATISTICS 解决多列相关性问题、以及统计信息漂移的诊断 SQL 与排查路径。读完你能回答：优化器为什么选 Seq Scan 而不是你建的索引，以及怎么定位根因。
【PG 内核】查询规划器 — Join 顺序与路径生成：优化器如何选中 Nested Loop
拆解 PostgreSQL 查询优化器的路径生成：make_one_rel() 从基表访问到 Join 路径的完整流程、四种扫描路径 (SeqScan/IndexScan/IndexOnlyScan/BitmapScan) 的创建条件、三种 Join 方式 (NestLoop/HashJoin/MergeJoin) 的代价比较与选择逻辑、动态规划到 GEQO 遗传算法的切换条件 (geqo_threshold)、并行路径的生成机制。配 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 输出与 planner 内部决策的逐项对照实验。
【PG 内核】PostgreSQL 内核机制深度拆解
从进程模型到磁盘页面、从 MVCC 到流复制——对 PostgreSQL 内核做完整的源码级拆解。不止步于源码分析：26 篇中 6 篇是运维实战——经典故障的根因与排查路径、性能调查的五层工具链、配置陷阱与恢复边界。面向想读懂 PG 内核源码、在生产环境排查过问题、准备给 PG 贡献代码的工程师。