课程视频
B 站高清观看：09 - Lecture 09 - Parallelization Bottom-Up
学习重点
本讲对应官网 Lecture #09：Parallelization: Bottom-Up。学习时重点关注：
- 自下而上并行化如何拆分动态规划搜索空间。
- 并行 Join 优化中的同步、去重和任务粒度如何影响吞吐。
- 大规模 Join 查询下，优化器运行时间本身如何成为瓶颈。
核心问题
- 这个主题解决了查询优化器中的哪一类搜索、估计或工程实现问题？
- 它依赖哪些输入信息，例如统计信息、代价模型、物理属性或历史反馈？
- 它如何影响最终生成的物理执行计划，以及失败时会造成什么性能问题？
学习记录
- [ ] 看完课程视频或完成对应阅读。
- [ ] 整理本讲涉及的关键算法、数据结构和系统实现。
- [ ] 记录和现有数据库系统相关的实现例子。
参考资料
Efficient Massively Parallel Join Optimization for Large Queries (R. Mancini et al., SIGMOD 2022) (Primary)
Parallelizing Query Optimization (W.S. Han et al., VLDB 2008) (Optional)