查询编译

SQL子集语法简介 查询语法分析树生成 查询预处理（编译类型检查） 查询代数表达式树生成 物理操作符及其实现

如果你最近在找一个能高效 SQL 查询的工具，isqllw 查询编译器真的蛮不错的。这款工具支持快速解析 SQL 查询，能够你优化查询过程，提升效率。你可以用它来更好地理解 SQL 语句的执行流程，尤其是遇到复杂查询时，直接用它编译一遍，效果还挺直观的。你只需要配置，就能看到查询的执行计划，帮你找到瓶颈。另外，编译过程也蛮快的，整体来说用起来相当顺手。对比其他类似工具，isqllw 查询编译器的界面也挺简洁的，学习成本低，几乎不需要太多额外的设置。它适用于各种 SQL 数据库，可以在不同的场景下你优化查询。如果你平时 SQL 查询比较多，不妨试试这个工具，调优查询的效率也能提升不少哦！

数据库查询编译与执行的步骤包括将语法树转换为关系代数，移除非相关子查询，并引入中间操作符号，如选择操作符，以优化查询执行效率。最终消除子查询，生成附加的连接条件。详见P258图7-14、图7-15、图7-16。

在编译DB2时遇到错误代码时，可以通过SSH控制台快速查找错误代码的含义。

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

影响数据库查询编译与执行的物理操作代价参数包括：内存缓冲区数目（M），每个物理操作符执行所需的内存缓冲区块数；仅涵盖容纳输入和存放中间结果所需的块。此外还包括关系R的存储块数B(R)，关系R的元组数目T(R)，以及关系R的不同元组数V(R, [a1, a2, ..., an])。

物理操作符代价模型使用I/O次数作为衡量每个操作代价的标准；操作符的操作对象位于辅存；操作结果放在内存中（不计I/O）。

包含 32 和 64 位版本的自行编译 SQLCipher 数据库引擎。

ambari编译依赖的grafana，通常找不到，请放心下载，因为与hbase、hadoop和官方的grafana包一样。原包名为grafana-2.6.0.linux-x64.tar.gz，改下包名即可使用。

我经常使用SQL进行编译，以确保代码质量和效率。