这篇文章介绍了数据库查询优化的相关知识，包括选择率、等宽直方图、等深直方图、草图、采样、动态规划和遗传算法等。文章详细讲解了如何通过这些技术来优化查询计划，以及如何从候选计划中选择最优计划。

本文介绍了查询优化的相关内容，包括关系代数等价、谓词下推、逻辑查询优化、嵌套子查询、表达式重写和基于成本的查询规划等。通过使用静态规则和启发式方法来优化查询计划，以及使用成本模型来帮助执行更高级的查询优化，可以提高数据库的性能。

该文章介绍了数据库查询执行的三种处理模型：迭代模型、物化模型和向量批处理模型，以及访问方法：顺序扫描和索引扫描。此外，还讨论了修改查询和表达式求值。

本文介绍了查询编译和向量化这两种强大的优化技术，以及它们如何整合使用。同时，还提到了对于新硬件的考虑。

该文章介绍了将SQL查询语句转换为执行计划的过程，包括词法分析、语法分析、AST、逻辑计划和物理计划等步骤。通过示例代码演示了如何将一个SELECT查询语句解析成AST，并将AST转换成一个执行计划。文章还提供了一些相关库的参考。

本文介绍了快照隔离级别的概念、特点、优缺点以及存在的问题，包括丢失更新、写倾斜和幻读。同时还介绍了实现可串行化的三种方法：字面意义上的串行执行、两阶段锁和可串行化快照隔离（SSI）。