树叶云讲OceanBase里那种规则驱动的查询改写，怎么让查询更聪明点

树叶云在讲OceanBase的查询改写时,提到一个核心思想，就是让数据库自己“多想一步”，而不是死板地执行用户输入的那条SQL语句，这种“多想一步”的能力，很大程度上就是靠规则驱动的查询改写来实现的，你可以把它想象成数据库内部有一个非常聪明的助手，这个助手在看到你的查询要求后，会立刻开动脑筋，从自己的知识库（也就是一系列改写规则）里寻找更高效、更快捷的方法来满足你的要求。

这个过程的出发点很简单：用户写的SQL语句，目的就是为了得到结果，但通往结果的路径可能有很多条，用户可能只写出了其中一条，甚至可能不是最优的那条，规则驱动的查询改写，就是由OceanBase数据库自动地、静悄悄地把用户提交的SQL，转换成另一个语义完全等价（保证结果一模一样）、但执行起来更快的SQL。

具体是怎么让查询变得更“聪明”的呢？树叶云举了不少生动的例子。

视图合并，假设你为了简化查询，先创建了一个视图，这个视图可能已经连接了好几张表，或者包含了一些复杂的计算，然后你在查询中直接用了这个视图，还加了额外的过滤条件，一个笨的数据库可能会先把这个视图涉及的所有数据都计算出来，形成一个巨大的临时结果，然后再从这个巨大的结果里去筛选你指定的条件，这就像是你让助手去拿一份报告，他先把整个图书馆的书都搬过来，然后再在里面找那一页纸，效率极低，而OceanBase的聪明之处在于，它会运用“视图合并”这条规则，把你对视图的查询条件和视图本身的定义“合并”在一起，重新组合成一条直接查询底层原始表的SQL，这样，它就可以直接用上原始表上的索引，或者更早地进行数据过滤，大大减少了需要处理的数据量。

再比如,谓词下推，这是一个非常常用且有效的规则，它的核心思想是“过滤条件要尽可能早地执行”，比如说，你有一张订单表（数据量很大）和一张用户表（数据量较小），你要查询某个特定城市的所有订单详情，一个朴素的执行方式可能是先把两张表按照用户ID连接起来，得到一个庞大的中间结果，然后再从这个中间结果里筛选出城市是“北京”的记录，但谓词下推规则会让数据库变得聪明：它会先把“城市=‘北京’”这个过滤条件应用到用户表上，瞬间就把庞大的用户表缩小到只包含北京用户的一小部分数据，然后再用这一小部分数据去和订单表连接，这样一来，连接操作的成本就大大降低了，树叶云强调，这就像是在做一道多步骤的菜，先把食材洗干净、切好（提前过滤），比把一整棵菜扔进锅煮完再处理要省事得多。

还有子查询优化，很多用户习惯写子查询，但有些子查询的表达方式可能会导致效率不佳，比如一个典型的“WHERE EXISTS”子查询，数据库可能会对主表的每一条记录都去执行一次子查询，如果主表数据量大，那子查询就会被执行无数次，非常慢，查询改写规则会识别这种模式，并尝试将子查询转换成一种更高效的表连接方式，一旦变成了连接，数据库就可以使用高效的连接算法（如哈希连接、归并连接）来一次性解决问题，避免了重复执行，树叶云指出，这就像是把一个个重复的手工活，改造成了一条高效的流水线。

公共表达式消除也是提升智能度的一个方面，有时候一条复杂的SQL里，同一个子查询可能会被多次使用，如果数据库老老实实地每次遇到都执行一遍，那就做了很多重复劳动，查询改写器能识别出这种重复的计算，将其结果保存起来（类似于一个临时变量），后续需要时直接复用这个结果，避免了重复计算，节省了时间和资源。

除了这些,树叶云还提到了其他规则，比如外连接消除（在满足一定条件时，将外连接转换成更高效的内连接）、连接消除（如果查询其实不需要某张表参与，比如只选了主键，但连接了其他表却没取任何字段，聪明的改写器可能会直接把不必要的连接去掉）等等。

树叶云讲解的OceanBase规则驱动查询改写,其精髓在于数据库不再是一个被动的执行机器，而是一个主动的优化伙伴，它通过内置的大量经验法则（规则），在查询真正执行前，对其“望闻问切”，重新组织查询的逻辑结构，目的是尽可能早地减少需要处理的数据量，避免不必要的计算，选择更高效的执行路径，这一切对用户来说都是透明的，你不需要修改你的SQL语句，就能享受到性能提升的好处，这确实让查询变得更“聪明”了，因为它把优化的负担从用户身上转移到了数据库系统内部，让用户更能专注于业务逻辑本身。