上篇文章我们提到了两种SQL优化器，分别是RBO和CBO。那么无论是RBO，还是CBO都包含了一系列优化规则，这些优化规则可以对关系表达式进行等价转换，从而寻找最优的执行计划。

那么常见的优化规则就包括：

• 列裁剪
• 投影消除
• 谓词下推
• 最大最小消除
• 常量传播
• 其他

在上述这些优化规则的基础上，就能够对关系表达式做出相应的等价转换，从而生成执行计划。本篇文章先从优化规则的基础概念逻辑算子开始讲起，后续会介绍各个优化规则。

逻辑算子

• DataSource：数据源，也就是我们SQL语句中的表。select name from table1中的table1。
• Selection：选择，如select name from table1 where id = 1中的where后的过滤条件。
• Projection：投影，指搜索的列，如select name from table1 where id = 1中的列name
• Join：连接，如select * from table1 table2 where table1.name=table2.name就是把两个表做Join。连接条件是最简单的等值连接，当然还有其他我们熟知的inner join,left join,right join等等
• Sort：排序，如select * from table1 order by id里面的order by。无序的数据通过这个算子处理后，输出有序的数据。
• Aggregation：分组，如select sum(score) from table1 group by name中的group by。按照某些列进行分组，分组后可以进行一些聚合操作，比如Max、Min、Sum、Count、Average等等
• Apply：子查询，如select * from (select id，name from table1) as t中的(select id,name from table1) as t。可以进行嵌套查询。

选择、投影、连接就是最基本的算子

逻辑查询计划

逻辑查询计划就是SQL语句通过SQL解析之后由各个逻辑算子组成的树状结构。

比如我们由这样一条SQL：select user.name from user,score where user.id = score.id and score.num > 60

变成查询计划之后如图所示：

1. user,score对应最下面的DataSource，负责读取数据。
2. 在上面由一个Join，将两个表的结果按user.id=score.id连接
3. 再按score.num > 60 做一个Selection过滤
4. 最后将user.name做投影（Projection）

而优化需要做的事情就是改变逻辑算子组成的逻辑查询计划，使它执行时的代价尽量的小。当然优化规则就是我们前面提到的那些了。

既然由逻辑算子那么就有物理算子，物理算子和逻辑算子的不同在于，一个逻辑算子可能对应多种的物理算子的实现。比如Join的物理算子实现可以用NestLoop Join、HashJoin、MergeSort Join等，Aggregation可以用Hash或者排序后分组的不同做法，DataSource可以直接扫描全表也可以利用索引读取数据等等。

所以我们常说的：“查询慢，加个索引啊”，要确保逻辑查询计划对应的物理计划走索引查询才行。

参考资料：

http://zenlife.tk/sql-optimizer2.md