梧桐数据库（WuTongDB）：Volcano/Cascades 优化器框架简介
Volcano/Cascades 是现代关系数据库系统中使用的两种重要的查询优化器框架，它们用于将高层 SQL 查询转换为高效的执行计划。它们采用了一种基于规则的方式来探索各种可能的查询执行计划，目的是选择一个代价最小的计划。以下是对这两种框架的详细讲解：
1. Volcano 优化器框架
Volcano 是一种基于动态规划和规则的优化框架，最初由 Goetz Graefe 在 1993 年提出。它的核心思想是通过递归地应用规则来生成可能的查询计划，并在探索过程中利用剪枝技术和代价估算来避免不必要的计算。Volcano 优化器通过以下几个关键概念来工作：
核心组件：
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逻辑算子（Logical Operators）：
Volcano 以逻辑查询计划为输入，这些计划由逻辑算子构成，比如选择、投影、连接等。逻辑算子描述了查询的高层意图，而不是具体的执行方式。 -
物理算子（Physical Operators）：
逻辑算子可以通过物理算子来实现。例如，逻辑连接可以通过不同的物理连接算法来实现，如嵌套循环连接、哈希连接或排序合并连接。 -
代价模型（Cost Model）：
Volcano 使用代价模型来估算每个执行计划的代价（通常基于 I/O 操作、CPU 资源消耗、内存使用等）。通过比较不同计划的代价，优化器能够选择最低代价的执行计划。 -
规则重写（Rule-based Rewriting）：
Volcano 使用一组重写规则，将逻辑计划转化为物理计划。每条规则描述了如何将一种逻辑算子转换为一种或多种物理算子。例如，将一个逻辑连接转换为嵌套循环连接。 -
计划剪枝（Plan Pruning）：
在生成候选计划时，Volcano 使用动态规划来缓存已经计算过的子计划的代价，并通过代价剪枝技术避免生成不必要的低效计划。
工作流程：
- 规则应用： Volcano 会将每个逻辑查询计划应用不同的重写规则，生成多个物理执行计划。
- 代价评估： 对每个候选执行计划进行代价评估，记录最优子计划的代价。
- 动态规划： 缓存子计划的最优代价，避免重复计算相同的子查询。
- 计划剪枝： 在代价计算的过程中，去除代价高于某个阈值的计划，减少搜索空间。
优缺点：
- 优点： 动态规划结合代价剪枝的方式可以有效避免生成不必要的计划，适用于中等规模的查询优化。
- 缺点： 对于非常复杂或大规模的查询，生成计划的搜索空间仍然较大，容易遇到性能瓶颈。
2. Cascades 优化器框架
Cascades 是 Volcano 优化器的扩展版本，由 Goetz Graefe 在 1995 年提出。它改进了 Volcano 优化器的架构，使其能够更灵活地处理复杂查询，并能在更大规模的搜索空间中更高效地找到最优执行计划。Cascades 框架的核心改进在于基于规则的通用优化和计划的增量生成。
核心组件：
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分组（Group）：
在 Cascades 中，所有语义等价的逻辑表达式都被分组为一个等价类（Group）。每个分组代表了一组可以互换的计划，简化了计划管理。每个 Group 可以包含多个表达式，这些表达式可以是逻辑的也可以是物理的。 -
规则管理（Rule Management）：
Cascades 通过一个规则系统对查询进行优化，每条规则都描述了如何将一个表达式重写为另一个等价的表达式。规则可以是启发式的或者基于代价的。Cascades 允许对规则的应用进行更灵活的控制，并且支持递归重写，即可以将一个重写后的表达式再次应用规则进行进一步优化。 -
增量计划生成（Incremental Plan Generation）：
与 Volcano 不同，Cascades 不会一次性生成所有候选计划，而是通过增量的方式逐步生成和评估计划。这种方式有助于在搜索空间较大时更高效地找到最优计划。 -
计划共享（Plan Sharing）：
由于同一个分组中的不同表达式可能共享相同的子计划，Cascades 通过共享相同的子计划来减少不必要的重复计算。 -
代价估算和剪枝：
与 Volcano 一样，Cascades 也依赖代价模型来评估每个候选计划的代价，并通过剪枝策略减少低效计划的数量。Cascades 通过将不同计划的代价信息存储在 Group 中，减少冗余的代价评估。
工作流程：
- 分组初始化： 将输入的逻辑查询计划划分为多个 Group。
- 规则应用： 根据重写规则在 Group 中生成等价表达式，并更新 Group 中的表达式列表。
- 代价评估： 对每个 Group 中的表达式进行代价评估，选择代价最优的表达式。
- 计划生成： 通过增量生成物理计划，对每个物理计划进行逐步优化，并共享子计划来提高效率。
优缺点：
- 优点： 增量生成计划、表达式分组和计划共享使 Cascades 更加灵活和高效，适合处理大规模复杂查询。
- 缺点： 实现复杂度较高，并且由于支持灵活的规则系统，规则的选择和应用可能会影响优化效率。
总结：
- Volcano 优化器是基于动态规划和规则重写的查询优化器，它通过代价评估和剪枝来寻找最优执行计划，适合中等规模查询优化。
- Cascades 优化器继承了 Volcano 的核心思想，并在表达式分组、增量计划生成等方面做出了改进，适合更复杂和大规模的查询优化任务。
两者的核心目标都是在查询优化中平衡查询执行的代价和复杂性，通过系统化的规则管理和代价评估选择最优的执行计划。
产品简介
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