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SQL语句解析完成后被解析成Query结构，在进行优化时是以Query为单位进行的，Query的优化分为基于规则的逻辑优化（查询重写）和基于代价的物理优化（计划生成），主入口函数为subquery_planner。subquery_planner函数接收Query(查询树)，返回一个Plan(计划树)。

openGauss内核分析（五），相对于逻辑优化，这种优化方法是物理优化：根据数据的分布（统计信息）情况来对查询执行路径进行评估，从可选的路径中选择一个执行代价最小的路径进行执行，例如是否选择索引SeqScan vs. IndexScan，选择哪个索引，两表关联选择什么样的连接顺序，选择怎样的具体算法等。

openGauss内核分析（四）：查询重写。SQL语言是丰富多样的，非常的灵活，不同的开发人员依据经验的不同，手写的SQL语句也是各式各样，另外还可以通过工具自动生成。

openGauss内核分析（三)：SQL解析，在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析、优化的软件模块。

上一期酷哥分析了openGauss数据库的启动过程，这一期主要分析简单查询语句在业务处理线程Postgres上的执行流程，并介绍如何利用gdb梳理代码逻辑。

openGauss数据库自2020年6月30日开源以来，吸引了众多内核开发者的关注。那么openGauss的多线程是如何启动的，一条SQL语句在 SQL引擎，执行引擎和存储引擎的执行过程是怎样的，酷哥做了一些总结，第一期内容主要分析openGauss 多线程架构启动过程。