具体描述
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球开发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL两大主流开源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据开发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》共19章，分为四个部分：第一篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深入的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面进行了深度的比较。
作者简介
李海翔，网名“那海蓝蓝”，资深数据库专家，从事数据库研发、数据库测试与技术管理等工作10余年，对数据库的内核有深入的研究，长于PostgreSQL和MySQL等开源数据库的内核与架构。现任职于Oracle公司MySQL全球开发团队，从事查询优化技术的研究和MySQL查询优化器的开发工作。曾参与了863、核高基、工信部、科技部、发改委、北京市科委等多个重大科技项目。2005年获得北京市科学技术进步奖一等奖，2006年获高级工程师（系统分析师）。
目录信息
推荐序二
前言
第一篇 查询优化技术
第1章 数据管理系统的查询优化
1.1 数据库调优
1.2 查询优化技术
1.2.1 查询重用
1.2.2 查询重写规则
1.2.3 查询算法优化
1.2.4 并行查询优化
1.2.5 分布式查询优化
1.2.6 其他优化
1.3 本章小结
第2章 逻辑查询优化
2.1 查询优化技术的理论基础
2.1.1 关系代数
2.1.2 关系代数等价变换规则对优化的指导意义
2.2 查询重写规则
2.2.1 子查询的优化
2.2.2 视图重写
2.2.3 等价谓词重写
2.2.4 条件化简
2.2.5 外连接消除
2.2.6 嵌套连接消除
2.2.7 连接消除
2.2.8 语义优化
2.2.9 针对非SPJ的优化
2.3 启发式规则在逻辑优化阶段的应用
2.4 本章小结
第3章 物理查询优化
3.1 查询代价估算
3.1.1 代价模型
3.1.2 选择率计算的常用方法
3.2 单表扫描算法
3.2.1 常用的单表扫描算法
3.2.2 单表扫描代价计算
3.3 索引
3.3.1 如何利用索引
3.3.2 索引列的位置对使用索引的影响
3.3.3 联合索引对索引使用的影响
3.3.4 多个索引对索引使用的影响
3.4 两表连接算法
3.4.1 基本的两表连接算法
3.4.2 进一步认识两表连接算法
3.4.3 连接操作代价计算
3.5 多表连接算法
3.5.1 多表连接顺序
3.5.2 常用的多表连接算法
3.5.3 多表连接算法的比较
3.6 本章小结
第4章 查询优化器与其他模块的关系
4.1 查询优化器整体介绍
4.2 查询优化器与其他模块的关系
4.3 本章小结
第二篇 PostgreSQL查询优化器原理解析
第5章 PostgreSQL查询优化器概述
5.1 PostgreSQL查询执行过程
5.2 PostgreSQL查询优化器的架构和设计思想
5.2.1 PostgreSQL查询优化器架构
5.2.2 PostgreSQL查询优化器的层次
5.2.3 PostgreSQL查询优化器设计思想
5.3 主要概念
5.4 代码层次结构
5.5 本章小结
第6章 PostgreSQL查询优化器相关数据结构
6.1 主要数据结构
6.1.1 基本数据结构
6.1.2 查询树
6.1.3 各种对象的结构
6.1.4 连接操作相关的结构
6.1.5 查询执行计划相关的结构
6.2 各个结构之间的关系
6.3 各个阶段间和主要结构体间的关系
6.4 本章小结
第7章 PostgreSQL查询优化器实现原理解析
7.1 查询优化整体流程
7.2 查询优化器实现原理解析
7.2.1 planner--主入口函数
7.2.2 standard_planner--标准的查询优化器函数
7.2.3 subquery_planner--生成（子）查询执行计划函数
7.2.4 grouping_planner--生成查询执行计划并对非SPJ优化
7.2.5 build_minmax_path--聚集函数MIN/MAX的优化函数
7.2.6 query_planner--生成最优的查询路径函数
7.2.7 make_one_rel--构造多表连接路径并选出最优路径函数
7.2.8 make_rel_from_joinlist--生成多表连接路径函数
7.2.9 optimize_minmax_aggregates--聚集操作MIN/MAX优化函数
7.2.10 create_plan--创建查询执行计划函数
7.2.11 非SPJ处理--grouping_planner的各个子模块
7.2.12 其他重要的函数与操作
7.3 代价估算实现原理解析
7.3.1 查询代价估算
7.3.2 单表扫描方式的代价估算
7.3.3 两表连接的代价估算
7.3.4 其他代价估算函数
7.3.5 选择率的计算
7.4 从目录结构和文件功能角度看查询优化器
7.4.1 查询优化子模块与主要文件的关系
7.4.2 查询优化器代码结构
7.5 本章小结
第8章 从功能的角度看PostgreSQL查询优化
8.1 优化器之逻辑查询优化
8.1.1 视图重写
8.1.2 子查询优化
8.1.3 等价谓词重写
8.1.4 条件化简
8.1.5 外连接消除
8.1.6 嵌套连接消除
8.1.7 连接的消除
8.1.8 语义优化
8.1.9 选择操作下推
8.1.10 非SPJ优化
8.2 优化器之物理查询优化
8.2.1 PostgreSQL的物理优化主要完成的工作
8.2.2 启发式规则在物理查询优化阶段的使用
8.2.3 两表连接
8.2.4 代价估算
8.2.5 PostgreSQL的索引与查询优化
8.3 其他
8.3.1 grouping_planner函数主干再分析
8.3.2 用户指定的连接语义与PostgreSQL实现两表连接的函数及算法的关系
8.3.3 集合操作优化
8.4 本章小结
第9章 PostgreSQL查询优化的关键算法
9.1 动态规划算法
9.1.1 动态规划算法的处理流程
9.1.2 紧密树处理流程
9.2 遗传算法
9.2.1 PostgreSQL遗传算法的处理流程
9.2.2 主要的数据结构
9.2.3 主要的函数和变量
9.2.4 应用遗传算法实现表连接的语义
9.2.5 应用遗传算法计算适应度
9.2.6 进一步理解PostgreSQL的遗传算法
9.3 动态规划算法与遗传算法对比
9.4 本章小结
第10章 PostgreSQL查询优化器与其他部分的关系
10.1 查询优化器与语法分析器
10.2 查询优化器与执行器
10.3 查询优化器与缓冲区管理模块
10.4 查询优化器与对象访问模块
10.5 查询优化器与统计模块
10.6 查询优化器与索引模块
10.7 本章小结
第三篇 MySQL查询优化器原理解析
第11章 MySQL查询优化器概述
11.1 MySQL查询执行过程
11.2 MySQL查询优化器的架构和设计思想
11.2.1 MySQL查询优化器架构
11.2.2 MySQL查询优化器的层次
11.2.3 MySQL查询优化器设计思想
11.3 主要概念
11.3.1 常量表
11.3.2 表数据的访问方式
11.4 代码层次结构
11.5 本章小结
第12章 MySQL查询优化器相关数据结构
12.1 主要的类和数据结构
12.1.1 查询树
12.1.2 基本对象
12.1.3 连接对象与执行计划
12.1.4 代价估算类
12.2 各个阶段主要结构体间的关系
12.3 本章小结
第13章 MySQL查询优化器的原理解析
13.1 查询优化器整体流程
13.2 优化器的代码详解
13.2.1 JOIN.prepare--优化前的准备工作
13.2.2 JOIN.optimize--优化器主入口方法
13.2.3 make_join_statistics--计算最优的查询优化执行计划
13.2.4 choose_table_order--求解多表连接最优连接路径
13.2.5 make_join_statistics函数的其他子函数
13.2.6 make_join_select--对条件求值、下推连接条件到表中
13.2.7 test_if_skip_sort_order--排序操作的优化
13.2.8 make_join_readinfo--为连接的每个表构造信息
13.2.9 JOIN.exec--执行查询执行计划的函数
13.3 代价估算
13.3.1 查询代价估算模型
13.3.2 查询代价估算过程
13.3.3 其他的代价估算
13.3.4 对存储引擎的调用接口
13.3.5 统计信息
13.4 本章小结
第14章 从功能的角度看MySQL查询优化
14.1 优化器之逻辑查询优化
14.1.1 视图重写
14.1.2 子查询优化
14.1.3 等价谓词重写
14.1.4 条件化简
14.1.5 外连接消除
14.1.6 嵌套连接消除
14.1.7 连接的消除
14.1.8 语义优化
14.1.9 非SPJ优化
14.2 优化器之物理查询优化
14.2.1 MySQL的物理优化主要完成的工作
14.2.2 启发式规则在物理查询优化阶段的使用
14.2.3 MySQL的索引与查询优化
14.2.4 用户指定的连接语义与MySQL实现两表连接的算法
14.3 本章小结
第15章 MySQL查询优化的关键算法
15.1 深入理解MySQL的多表连接算法
15.2 本章小结
第16章 MySQL查询优化器与其他部分的关系
16.1 查询优化器与语法分析器
16.2 查询优化器与执行器
16.3 查询优化器与缓冲区管理模块
16.4 查询优化器与索引模块
16.5 本章小结
第四篇 PostgreSQL查询优化器VSMySQL查询优化器
第17章 PostgreSQL和MySQL的逻辑查询优化技术
17.1 查询重写
17.1.1 子查询优化
17.1.2 视图重写
17.1.3 等价谓词重写
17.1.4 条件化简
17.1.5 外连接消除
17.1.6 嵌套连接消除
17.1.7 连接消除
17.1.8 语义优化
17.2 非SPJ的优化
17.3 本章小结
第18章 PostgreSQL和MySQL的物理查询优化技术
18.1 查询代价估算模型比较
18.2 单表扫描算法
18.3 索引
18.4 两表连接算法
18.5 多表连接算法
18.6 本章小结
第19章 PostgreSQL和MySQL的其他异同
19.1 启发式规则的使用比较
19.2 综合比较
19.2.1 基本概念的比较
19.2.2 数据结构的比较
19.2.3 设计思想的比较
19.2.4 编码规范的比较
19.3 本章小结
附录A 如何掌握数据库内核
附录B 如何阅读本书
附录C 如何阅读查询执行计划
附录D 如何跟踪查询执行计划
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
阅读《数据库查询优化的艺术》，仿佛置身于一个精密机械的工作坊，亲眼见证了查询优化器如何将一颗颗看似平凡的SQL指令，打造成高效运行的引擎。我一直认为，数据库的性能优化是一个玄而又玄的领域，充斥着各种“黑魔法”，但这本书，通过系统性的讲解和大量的实例，将这些“黑魔法”的本质一一揭示。它不仅仅是教你如何写出更好的SQL，更重要的是，它让你理解数据库内部是如何解析、转换、估算成本，并最终生成最优执行计划的。 让我尤为深刻的是，书中关于“优化器提示”（optimizer hints）的讨论。我之前很少使用这些提示，觉得它们是“作弊”或者“破坏了数据库的自主性”。但是，通过这本书的讲解，我才明白，在某些特定情况下，当数据库的统计信息不准确，或者优化器本身的算法有局限性时，适当地使用优化器提示，反而能够帮助数据库做出更优的决策。书中详细列举了不同类型的提示，以及它们的使用场景和潜在的风险。这让我对优化器提示有了更全面的认识，不再将其视为洪水猛兽，而是将其看作是一种有用的辅助工具。
评分这本书《数据库查询优化器的艺术》，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思维的“重塑”。我曾经认为，数据库查询优化是一个经验主义的领域，更多地依赖于“感觉”和“猜测”。但这本书，却用严谨的理论和详实的例子，将这一切都变得有迹可循，有章可循。作者并没有回避复杂的算法和数学模型，而是将它们清晰地呈现在读者面前，让我得以窥见数据库引擎的“内心”。 我尤为欣赏的是，书中对于不同连接算法（如Nested Loop Join, Hash Join, Sort-Merge Join）的深入比较和分析。我过去只知道它们是不同的连接方式，但不知道它们各自的优劣势以及适用的场景。这本书通过成本模型和数据分布的分析，让我能够更准确地判断在何种情况下，哪种连接方式会是最佳选择。这种对细节的精益求精，让我对数据库的理解提升到了一个新的层次。
评分在学习《数据库查询优化器的艺术》过程中，我最大的感悟之一，便是对“成本模型”这一概念的全新认识。过去，我总觉得数据库的“快”和“慢”是一种直观的感受，或者最多是和磁盘I/O、CPU使用率这类宏观指标相关。但这本书彻底改变了我的看法。它将数据库查询的执行过程，抽象成了一个可以被量化的“成本”概念，并且详细介绍了这些成本是如何被估算出来的。书中对于I/O成本、CPU成本、内存成本的细分，以及它们是如何被累加到查询总成本中的，有着非常深入的讲解。我特别关注了书中关于I/O成本模型的部分，理解了为什么页面读取、随机I/O和顺序I/O会有不同的权重，以及这些权重如何影响优化器对不同访问路径的选择。 更让我着迷的是，作者并没有停留在理论层面，而是详细阐述了这些成本模型是如何在查询优化器中被实现的。例如，关于索引查找的成本是如何估算的，全表扫描的成本又是如何计算的。书中对于基数估算（cardinality estimation）的详尽介绍，更是让我茅塞顿开。我曾经对为什么数据库会错误地选择执行计划感到困惑，而这本书解释了，大部分错误都源于不准确的基数估算。它详细介绍了多种基数估算技术，如基于统计信息的直方图、多列统计信息、以及机器学习等方法。理解了这些，我才真正明白，一个好的查询优化器，其核心在于能否准确地预测查询在执行过程中会访问多少行数据，以及会产生多少中间结果。
评分《数据库查询优化器的艺术》这本书，在我看来，是一部真正意义上的“宝典”。它将数据库查询优化这个看似晦涩难懂的领域，剖析得淋漓尽致，让每一个对性能有追求的开发者都能从中受益。作者的讲解深入浅出，即使是对于一些复杂的算法和理论，也能通过清晰的图示和案例来阐述，让我能够循序渐进地理解。 我曾几何时，在面对慢查询时，感到束手无策，只能凭借一些零散的经验来尝试。但自从阅读了这本书，我开始能够从数据库查询优化器的角度去思考问题。我学会了如何分析执行计划，如何评估不同执行路径的成本，甚至如何通过调整数据库的统计信息来影响优化器的决策。这是一种“授人以渔”的体验，让我拥有了独立解决数据库性能问题的能力。
评分在我翻开《数据库查询优化器的艺术》之前，我对数据库优化这个概念的理解，大致停留在“让查询跑得更快”这个朴素的愿望上。我之前接触的数据库工作，更多是围绕着SQL语法的撰写、表结构的设计，以及一些基础的索引应用。遇到慢查询，往往是凭借经验调整一下SQL或者添加一个感觉会起作用的索引，效果嘛，有时候好，有时候……嘿嘿，大家懂的。然而，这本《数据库查询优化的艺术》彻底颠覆了我过去的认知。它不仅仅是一本技术手册，更像是一堂深度的大师课，将原本混沌不清的数据库查询优化过程，剖析得淋漓尽致，如同鬼斧神工般的雕琢，让每一位读者都能窥见数据库引擎深邃的“思想”。 这本书最让我印象深刻的，是它没有回避那些复杂的理论和算法。对于查询优化器而言，它就像是一个拥有超级大脑的策略家，需要权衡无数的可能路径，选择出最优的那一条。作者并没有像许多入门书籍那样，将优化器简化成一个黑盒子，而是深入到其内部运作的每一个环节，从成本估算模型到各种启发式搜索算法，再到动态规划等高级技术。我花了相当长的时间去理解那些关于基数估算、选择性、连接顺序等概念，刚开始时感觉像是在啃一本晦涩的数学论文，充满了各种统计模型和概率论的影子。但随着阅读的深入，我开始意识到，正是这些看似枯燥的数学和统计学原理，构成了查询优化器做出正确决策的基础。例如，书中关于直方图和统计信息的讨论，让我明白为什么简单的COUNT(*)在某些情况下会比预期的慢，以及如何通过更精细的统计信息来指导优化器选择更合适的执行计划。这种从理论到实践的严谨性，让我受益匪浅。
评分《数据库查询优化器的艺术》这本书，不仅向我展示了查询优化器是如何工作的，更重要的是，它让我学会了如何“像优化器一样思考”。我过去在写SQL时，更多是按照自己的逻辑思维来组织语句，而现在，我开始尝试从数据库的角度去审视我的SQL，思考它在被优化器处理时，可能会经历哪些步骤，会遇到哪些潜在的性能瓶颈。书中对于SQL到查询树的转换过程的描述，让我学会了如何写出更“自然”、更易于优化器理解的SQL语句。例如，对于子查询的使用，书中详细分析了不同类型的子查询（如相关子查询、非相关子查询）是如何被优化器处理的，以及它们可能带来的性能差异。 另一个让我受益匪浅的方面是，这本书让我理解了如何通过调整数据库的统计信息来影响查询优化器的决策。我曾经认为统计信息只是一个后台自动更新的东西，但这本书让我意识到，手动收集和更新统计信息，甚至通过一些高级的技术（如基于采样的方法、用户定义统计信息）来提供更准确的信息，是优化查询的关键。我开始能够根据自己的实际业务场景，去分析哪些统计信息是缺失的或者不准确的，并采取相应的措施来改进。这种主动参与到优化过程中的能力，让我感觉自己不再是被动地使用数据库，而是真正地与数据库进行“沟通”和“协作”。
评分《数据库查询优化器的艺术》这本书，为我打开了一扇通往数据库核心世界的大门。在此之前，我总是把数据库优化想象成一个黑匣子，输入SQL，输出更快的查询。然而，这本书让我明白，这个黑匣子背后，是极其复杂且精密的逻辑和算法。作者对于查询优化器内部工作流程的剖析，让我看到了一个“智能”系统是如何在极短的时间内，处理海量的数据，并做出最佳决策的。 让我印象最深刻的是，书中对于“谓词下推”（predicate pushdown）和“早期过滤”（early filtering）概念的深入讲解。我之前只知道在WHERE子句中过滤数据很重要，但不知道原来数据库本身会主动将这些过滤条件尽量地推到数据访问的更早期阶段，从而减少不必要的数据读取和处理。书中的图示和案例，清晰地展示了这一过程，让我对数据库的“智能”有了更深的理解。这不仅仅是SQL语法的撰写，更是对数据库内部运作机制的一种深刻洞察。
评分不得不说，《数据库查询优化的艺术》这本书，让我彻底改变了对数据库性能调优的看法。我过去认为，优化查询无非就是加索引、改SQL。但是，这本书却把我带到了一个全新的高度，让我看到了查询优化器背后庞大而精密的“大脑”。作者对查询优化器内部的每一个环节，从SQL解析到最终执行计划的生成，都进行了详尽的描述，并且辅以大量的数学模型和算法解释。 特别让我着迷的是，书中对于“选择性”（selectivity）和“基数估算”（cardinality estimation）的深入剖析。我之前对于为什么有时候一个简单的索引查找会比预期慢感到困惑，而这本书解释了，这很大程度上取决于数据库如何估算一个谓词能够过滤掉多少数据。作者详细介绍了各种统计信息，如直方图、多列统计信息等，以及它们在基数估算中的作用。理解了这些，我才真正明白，为什么有时候一个看似“正确”的索引，在实际运行中却不起作用。
评分我必须承认，《数据库查询优化器的艺术》在讲解执行计划生成这一核心环节时，其深度和广度都远超我的想象。过去，我看到的执行计划，顶多就是能看懂一些简单的操作符，比如全表扫描、索引查找，以及不同类型的JOIN（Nested Loop, Hash Join, Merge Join）。但这本书，它将执行计划的生成过程，描绘成了一场精密的“博弈”。它详细阐述了优化器是如何通过一系列的等价变换，将用户提交的原始SQL语句，一步步地转化为一种能够被数据库高效执行的物理执行计划。书中对于各种查询树的转换规则，以及如何评估不同转换路径的成本，有着非常细致的讲解。我花了很长时间去研究那些关于“谓词下推”、“常量折叠”、“视图展开”等优化技巧，这些原本只存在于我脑海中模糊概念，在这本书里变得清晰可见，并且有具体的算法和示例支撑。 更让我感到惊艳的是，作者对不同连接算法（Nested Loop Join, Hash Join, Sort-Merge Join）的优劣势进行了深入的剖析。他不仅解释了它们各自的原理，还结合了不同的数据分布、表大小以及可用内存等因素，分析了在何种场景下哪种连接算法更具优势。我曾一度认为，Hash Join总是最快的，但通过阅读这本书，我明白了在数据高度倾斜或者内存不足的情况下，Nested Loop Join配合高效的索引，反而可能比Hash Join表现更好。书中对于连接顺序的生成，也有一套完整的策略，它会考虑各种组合的可能性，并根据成本估算来选择最佳的顺序。这种对细节的极致追求，让我认识到，数据库查询优化并非一蹴而就，而是一个需要细致分析和精心设计的复杂过程。
评分在我翻开《数据库查询优化器的艺术》之前，我对数据库优化这个概念的理解，大致停留在“让查询跑得更快”这个朴素的愿望上。我之前接触的数据库工作，更多是围绕着SQL语法的撰写、表结构的设计，以及一些基础的索引应用。遇到慢查询，往往是凭借经验调整一下SQL或者添加一个感觉会起作用的索引，效果嘛，有时候好，有时候……嘿嘿，大家懂的。然而，这本《数据库查询优化的艺术》彻底颠覆了我过去的认知。它不仅仅是一本技术手册，更像是一堂深度的大师课，将原本混沌不清的数据库查询优化过程，剖析得淋漓尽致，如同鬼斧神工般的雕琢，让每一位读者都能窥见数据库引擎深邃的“思想”。 这本书最让我印象深刻的，是它没有回避那些复杂的理论和算法。对于查询优化器而言，它就像是一个拥有超级大脑的策略家，需要权衡无数的可能路径，选择出最优的那一条。作者并没有像许多入门书籍那样，将优化器简化成一个黑盒子，而是深入到其内部运作的每一个环节，从成本估算模型到各种启发式搜索算法，再到动态规划等高级技术。我花了相当长的时间去理解那些关于基数估算、选择性、连接顺序等概念，刚开始时感觉像是在啃一本晦涩的数学论文，充满了各种统计模型和概率论的影子。但随着阅读的深入，我开始意识到，正是这些看似枯燥的数学和统计学原理，构成了查询优化器做出正确决策的基础。例如，书中关于直方图和统计信息的讨论，让我明白为什么简单的COUNT(*)在某些情况下会比预期的慢，以及如何通过更精细的统计信息来指导优化器选择更合适的执行计划。这种从理论到实践的严谨性，让我受益匪浅。
评分书写得真是不怎么样，内容重复、逻辑不通，代码讲解不清晰…… 相比之下那本《PostgreSQL技术内幕》要好上一个档次。 Anyway，只看第一篇作为一个优化器入门还是可以的，其它部分适合作为字典，有需要时再查。
评分简单的浏览一遍，以前没有接触过sql优化这些知识，通过这本书了解了一些sql优化的概念，逻辑优化、物理优化，优化的原理等知识。 总体来说这本还是挺好的，对比分析了MySQL和PostgreSQL这两个主流开源数据库的优化器实现。
评分PG和MySQL能分开来就好了，我只需要MySQL这一半的内容
评分李海翔老师对优化器有深入了解，建议先找一本数据库经典教材过一遍，然后对照着PG和MySQL的源代码阅读这本书。
评分听了他在dataguru的课程，一般般吧，实战性不强，有些太书面
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