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关系模型是一种用于数据库管理的理论框架，其基础建立在数学的集合论之上。该模型由Edgar F. Codd 于1970年提出，旨在以一种严格且理论化的方式来描述数据之间的关系，使得数据操作能够通过一系列关系代数来表达。关系模型主要由以下三部分组成：
关系代数是过程查询语言，它以关系为输入，生成关系为输出。关系代数主要为关系数据库和SQL提供理论基础。其中， R*表示一个关系。输入关系，输出关系。 函数 f 表示关系算子。关系算子就是从关系到关系的映射。 关系运算中，支持的算子有：f = Cartesian product（×）、Projection (Π)、Selection (σ)、Rename (ρ)、join (⋈) 、Division (÷)等。
数据库的 SQL 引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的 SQL 语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为 SQL 引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的SQL语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
全网第一个 flink sql 实战，本文主要介绍 flink sql 与 calcite 之间的关系。flink sql 的解析主要依赖 calcite。
优化器优化是SQL处理的第四步，也是最核心的一步，优化器优化本质是基于优化规则实现关系代数等价转换。
SQL 起源于上世纪七十年代的 IBM R 系统，是一个针对关系型数据库的声明式查询语言。一句话引出三个点：
数据库的应用及其广泛，已经成为信息系统的核心技术和重要的基础设施。简单说数据库需要做两件事：存储数据，以及随后在你需要的时候能访问读取数据。
上一篇 openGauss SQL 引擎 中我们介绍了SQL引擎概览、SQL解析以及查询优化器的优势和优化技术的分类，本文将详细介绍查询优化的相关内容。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上（优化器）启下（存储）的作用，本章首先介绍执行器的基本框架，然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习，读者应该对于执行器有基本的认识。
计划树构建是SQL处理的第三步，构建出可关系代数优化的逻辑计划树RelNode，是优化器执行优化的前提。
作者介绍 孙旭，腾讯云高级工程师。10年数据库内核研发经验，熟悉PostgreSQL、Teradata数据库内核，熟悉数据库的查询优化、执行、事务并发以及存储等子系统；对分布式数据库有深入的研究和研发经验。目前在腾讯云从事CynosDB数据库研发工作。 一、导语 数据库查询处理（Query Processing）是数据库比较核心的技术，也是距离用户最近的子系统。数据库系统在除了实现事务的隔离界别外，还需要在SQL上做到一定程度的兼容，因为数据库本身就是在做查询处理，很多的内核模块工作都是为了支持这个功能
OLAP系统广泛应用于BI、Reporting、Ad-hoc、ETL数仓分析等场景，本文主要从体系化的角度来分析OLAP系统的核心技术点，从业界已有的OLAP中萃取其共性，分为谈存储，谈计算，谈优化器，谈趋势4个章节。
一般的，数据库管理系统(DBMS)有通用的架构模型，可分为四个模块：传输通信、查询处理器、执行引擎、存储引擎。其中查询处理器包括查询解析器和查询优化器，而查询优化器是实现SQL计划树优化的核心。查询处理器的处理流程如下图所示，查询优化的执行过程包括两个关键阶段：
行存，可以看做 NSM (N-ary Storage Model) 组织形式，一直伴随着关系型数据库，对于 OLTP 场景友好，例如 innodb[1] 的 B+ 树聚簇索引，每个 Page 中包含若干排序好的行，可以很好的支持 tuple-at-a-time 式的点查以及更新等；而列存 (Column-oriented Storage)，经历了早期的 DSM (Decomposition Storage Model) [2]，以及后来提出的 PAX (Partition Attributes Cross) 尝试混合 NSM 和 DSM，在 C-Store 论文 [3] 后逐渐被人熟知，用于 OLAP，分析型不同于交易场景，存储 IO 往往是瓶颈，而列存可以只读取需要的列，跳过无用数据，避免 IO 放大，同质数据存储更紧凑，编码压缩友好，这些优势可以减少 IO，进而提高性能。
三大要素：运算对象（关系），运算符（集合运算符和专门的关系运算符），运算结果（关系）。
现代数学有数不清的分支，但是，它们都有一个共同的基础——集合论——因为 它，数学这个庞大的家族有个共同的语言。集合论中有一些最基本的概念：集合(set)，关系(relation)，函数(function)，等价 (equivalence)，是在其它数学分支的语言中几乎必然存在的。对于这些简单概念的理解，是进一步学些别的数学的基础。我相信，理工科大学生对于 这些都不会陌生。
MySQL学习仓库Up-Up-MySQL，这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善，再到精通的一个仓库，后面会把MySQL的学习资料上传上去！欢迎大家star与fork起来！
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。 【为什么要深入数学的世界】 作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appearance和motion建立一个unified的model。这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的
导读：本文为深度学习和计算机科学大牛林达华教授在MIT攻读博士学位时梳理总结的数学体系介绍。
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
本文共12000字，建议阅读时间25分钟 本讲座选自北京润乾软件技术有限公司董事长蒋步星。于2015年5月22日在清华大学经管学院上所做的题为《关系代数的问题及尝试》的演讲。 讲座全文： 今天的内容分五个部分，开始先讲一下基本概念和背景；中间三部分都是数据分析的内容，这是今天的重点；最后一块研究得还不够深，但也涉及到关系代数，就放进来一起谈谈。 我们先从编程序谈起。 编程序到现在仍然并不是一件轻松的活。这里我们不去谈那些由于需求不清或变动而导致的困难，那是软件工程的目标。有一些问题，完全没有歧义
最近Medium上出现了一个面试题：如何向你奶奶解释SQL和NoSQL的区别。我看作者是用自己的结构化的家族谱来比喻sql和nosql的区别的，写的挺好就是有点啰嗦，面试官可没时间听你在那滔滔不绝。我个人觉得，sql和nosql的区别海了去了，一两句话可概括不完，更何况是讲给你奶奶听，所以如果真被问到这个问题，可以挑选其中一个最主要的区别来类比就好，比如sql是通用的，nosql是专用的。所以我的答案是这样的：
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
hi，大家好，我是老羊，今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。
在结构化数据计算领域，SQL 现在还是应用最广泛的工作语言，不仅被所有关系数据库采用，许多新进的大数据平台也将实现 SQL 作为目标。
数据库圈对不起老陈 2015年美国某牛逼教授，ACM和IEEE双院士（此处隐去名字）在印度召开的VLDB上说，数据库的圈子非常的不厚道，自娱自乐，只看重自己圈子里的人。对不起一些为数据库做出巨大贡献的
偶然间看到一句话，关系代数明白了，就没有不会写的SQL。让我对曾经学过但早就不知道交给谁的“知识”，又重新燃起了兴趣。下面以一个题切入
关系代数诞生于1969年，甲骨文诞生于1978年。这期间的历史很漫长，所以本系列文章等甲骨文上场起码还有好几个章节。
Apache Calcite是一款开源的动态数据管理框架，提供了标准的 SQL 语言、查询优化和连接各种数据源的能力，但不包括数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。
本文转自： http://www.blogjava.net/decode360/archive/2009/04/15/292362.html
1、基本术语的解释：域、笛卡儿积、关系、属性、候选码，主码、外码、主属性、非主属性、全码等
我是看李海翔的《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》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
关系代数是一种形式化的查询语言，用于操作关系数据库中的数据。它提供了一组操作符，用于对关系（表）进行操作和组合，以实现对数据库的查询、更新和删除等操作。关系代数通常用于描述和处理关系数据库的基本操作，其主要目的是实现对数据库的有效管理和查询。
代数优化是对查询进行等价交换，以减少执行的开销。所谓等价是指变换后的关系代数表达式与变换前的关系代数表达式所得到的结果是相同的。
关系代数的五个基本操作： 并（Union）：设关系R和S具有相同的关系模式，R和S的并是由属于R或属于S的元组构成的集合，记为R∪S。 差（Difference）：设关系R和S具有相同的关系模式，R和S的差是由属于R但不属于S的元组构成的集合，记为R-S。 笛卡儿积（Cartesian Product）：设关系R和S的元组数分别为r和s，R和S的笛卡儿积是一个(r+s)的元组集合，每个元组的前r个分量（属性值）来自R的一个元组，后s个分量来自S的一个元组，记为R×S。 投影（Projection）：对一个关
表中的一行数据就代表了一组值之间存在某种联系，这和数学上关系概念有着密切的联系，这也正是关系数据模型名称的由来。在数学中，一组值被看做一个元组。n个值之间的一种联系在数学上用这些值得一个n元组表示。在数据库中元组被用来代指行，属性则被用来代指列。用关系实例这个术语来指代一个关系的特定实例。也就是说，关系实例包含一组特定的行。关系的每个属性都存在一个允许取值的集合，称为该属性的域。
Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架, 可以实现 SQL 的解析、验证、优化和执行。Calcite 是模块化和插件式的, 解析、验证、优化和执行的步骤都对应着一个相对独立的模块。用户可以选择使用其中的一个或多个模块，也可以对任意模型进行定制化扩展。
1、关系中有哪些属性。 2、这些属性来自哪些域。 3、属性和域之间的映射关系。
为什么是7方面的问题？虽说7面只比6面多了一面，又比8面少了1面；然而并非刻意为之。存储领域内的很多知识，可以归结于7个方面： 复制、存储引擎、事务、分析、多核、计算和编译。
本文共2282字，建议阅读7分钟 本文为大家解读结构化数据的前沿动态。 ［导读］数据库是当前数据分析中最重要的数据存在形式，但受其封闭性和关系代数四十年没有关键性发展等影响，现今很难满足多数据计算量的计算需求。演讲嘉宾蒋步星将针对结构化数据常见的集合和有序运算以及大数据计算等实际业务需求，分析探讨关系代数在描述和实施计算时面临的困难，研究结构化数据的计算特点后提出更有适应性的计算模型，并进一步形成更有开放性的计算能力提交方案，最后再简单分享对新一代数据仓库的展望。 本讲座选自润乾软件创始人蒋步星于2
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