1.什么是lava和java相同吗？
2.深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

什么是lava和java相同吗？

       LAVA就是Lee(开发者的笔名)和JAVA的简称.

        LAVA是一种伪编译的语言(这一点与JAVA相同,除此之外在语法上没有任何关系).

        LAVA的语法极其类似c(但还是有一些不同).

        LAVA程序在电脑端伪编译后,生成由一系列伪指令(伪指令长度一般为1~5字节)组成的lav文件.

        lav文件通过文曲星端的LAVA解释器执行.

        优点:

        1.跨平台

        由源代码编译的lav文件不做任何修改即可直接在任何有LAVA解释器的文曲星上执行,无须再次编译.

        这一点c做不到,gvbasic也做不到(由于大量gvbasic使用了peek,poke,call等机器相关的语句,造成各机型的basic程序都有不同程度的不兼容).

        好处:由于文曲星机型众多,程序员没有时间为每一种机型编写软件,大量软件由用户自己编写.而用户编写的程序一般只适用其拥有的机型,越是新机型,软件越短缺,这也是网上用户抱怨较多的一种原因.而LAVA是跨平台的,新机型可直接使用老机型的lav软件,解决了软件短枪问题.

        2.与其他语言的比较

        速度：比gvbasic快多了。当然要比c慢，比汇编更慢。但是更快的速度已经不是必要，LAVA有其他特性来弥补这一点。

        目标代码的宁国伊宁源码出售大小：完成同样的任务，目标代码比gvbasic大一些，但要比汇编小，比c小许多。

        支持的最大目标文件长度：M。basic是K以下，c有k的表白网站源码限制（超过k函数调用很麻烦）。

        内部函数：basic的函数极其简陋，汇编需要自己写函数，c的函数较丰富，但仍有不足。LAVA的函数库将十分丰富，尤其具有强大高效的绘图函数。lava的绘图函数库，相当于windows的directx。

        结构化：basic和汇编都不是结构化语言，c和lava是结构化语言。结构化编程能够减少错误出现的图书管理系统源码概率。

        编程效率：汇编效率很低，basic，c，lava由于是高级语言，效率较高。

        用户友好：汇编，c，basic都要求用户对硬件有一定程度的了解。lava通过解释器屏蔽了硬件相关性，用户不需要知道硬件底层（这些工作交给解释器就行了）。

        资料来源:LEE.lava8.com

        另：LAVA是物流系统源码LAVA-LAVA的简称。一种聊天通讯工具。

        Lava-Lava是一个简单有趣又高效实用的互联网通讯软件。它不仅具有传统即时聊天工具的所有功能，还能够支持5人同时进行语音对话或者视频会议，提供离线文件传输。该软件是免费的，下载和安装都很容易方便。最新推出的部落版可以建立多达人的部落，并且具有不限容量的文件共享能力。

        Lava-Lava，用以表达收获、易企秀源码友谊、团结、热情、欢乐、活力，来源于南太平洋岛国萨摩亚，是部落族人在聚会欢庆时所高呼的语言。

        在南太平洋岛国萨摩亚的部落中，族人们在椰子树下、花香弥漫的草地上快乐地舞蹈，高呼欢快的“Lava-Lava”，共庆收获的快乐。

       Lava，是通过火山或地表裂缝喷发到地球表面（陆地表面或海洋底部）的一种熔岩。同时，其凝固成的火成岩也可以称为Lava。

        lava, molten rock that erupts on the earth's surface, either on land or under the ocean, by a volcano or through a fissure. It solidifies into igneous rock that is also called lava.

深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

       Apache Calcite VolcanoPlanner优化器

       VolcanoPlanner是一个基于Calcite 1..0版本的强大优化器，它受到Goetz Graefe论文的启发，采用两阶段逻辑与物理算子优化策略。

       该优化器利用Transformation Rule和Implementation Rule，以及基于代价的优化选择，而不是启发式方法。

       Volcano的核心概念包括Memo数据结构和Expression Group，通过存储避免重复扫描的策略，如Scan A和B的冗余。

       Volcano将优化规则分为Transformation Rule和Implementation Rule，通过Pattern匹配执行规则，同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。

       RelNode是Caclite处理数据的关键，它是关系表达式的基础，包含traitSet和用于成本计算的方法。

       RelSet存储一组等价关系，而RelSubset则按物理属性细分，如bestCost和bestNode，对优化过程起到关键作用。

       优化流程从SQL解析到生成逻辑计划，通过SqlToRelConverter转化为RelNode和RexNode，然后由VolcanoPlanner驱动，应用规则，迭代优化直到成本稳定或无更多优化机会。

       Volcano的核心步骤包括：应用规则、逻辑执行计划转换，以及在Cost稳定或无优化空间时停止。

       创建VolcanoPlanner时，允许自定义costFactory，支持自顶向下的优化。

       VolcanoPlanner的执行器负责表达式的计算，setRoot示例展示如何传递原始RelNode，确保所有子节点通过ensureRegistered注册。

       优化过程通过遍历RelNode，根据RelSet中的RelSubset成本进行筛选，更新bestCost，同时考虑父节点的影响。

       优化规则的匹配和应用，如EnumerableFilterRule和ProjectFilterTransposeRule，通过transformTo方法进行RelNode树的转换和成本更新。

       VolcanoPlanner的优化策略确保了执行计划的效率和可扩展性，通过案例研究源码，我们可以深入理解其优化策略和内部运作机制。后续将更深入探讨VolcanoPlanner在多表关联和聚合查询中的具体优化策略。