SQL是声明性的。 这意味着用户告诉DBMS他们想要什么答案，而不是如何得到答案。 因此，DBMS需要将SQL语句转换为可执行的查询计划。 但是有不同的方法来执行查询（例如，连接算法），这些计划的性能会有所不同。 因此，DBMS需要一种方法来为给定查询选择“最佳”计划。 这是DBMS优化器的工作。
有2种优化的策略：
- 基于规则的： 通过重写QUERY来消除不高效，不需要一个成本模型。
- 基于成本的： 使用成本模型来评估多种等价计划然后选择成本最小的。
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基于规则的优化
主要有2种手段。where下沉。表达式简化。
where 下沉
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上述方法可以让filter提前过滤掉很多数据，使得只有少部分数据需要传输和join，从而来提高效率。
表达式简化
移除不必要的条件。
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合并条件。
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基于成本分析的优化
DBMS的优化器将使用内部成本模型来估计特定查询计划的执行成本。 这提供了一种估计，以确定一个计划是否优于另一个计划而不必实际运行查询（这对于数千个计划来说会很慢）。
此估计值是一个内部指标与实际指标不具有可比性，但可以通过估算不同资源的使用情况得出：
磁盘，内存，cpu，网络
为此，DBMS在其内部目录中存储有关表，属性和索引的内部统计信息。 不同的系统会在不同时间更新统计信息。 与开源系统相比，商业DBMS具有更强大和准确的统计数据。 这些是估算值，因此成本估算通常是不准确的
Derivable 统计
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存储统计
维护一个直方图，来预估一个谓词会涉及到多少
如果不均匀的话，就以桶的形式使得每个高度尽可能接近。
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当然也可以使用抽样法。
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搜索最少COST的算法
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枚举顺序，枚举计划针对每个算子，枚举获取方式对每个表。使用动态规划减少成本估计的数量。
