数据库的查询执行计划中的条件化简与表达式预处理优化技术
描述：条件化简与表达式预处理是查询优化器在生成查询执行计划前对WHERE、HAVING、ON等子句中的布尔表达式进行的逻辑简化与重写过程。通过对复杂条件表达式进行等价变换、逻辑简化、常量折叠等操作，可以减少查询执行时的计算量，消除冗余条件，并为后续优化（如索引选择、连接顺序优化等）创造更好的条件。
解题过程（循序渐进讲解）：
第一步：表达式解析与语法树构建
当查询优化器接收到SQL查询后，首先对WHERE子句等条件表达式进行词法分析和语法分析，将其转换为内部的抽象语法树（AST）表示。例如，对于条件：
WHERE (salary > 5000 AND department_id = 10) OR (salary > 5000 AND department_id = 20)
优化器会构建一个逻辑运算符树，其中AND和OR作为内部节点，比较表达式作为叶子节点。
第二步：常量折叠
优化器会预先计算所有可以确定的常量表达式，用计算结果替换原表达式。例如：
WHERE salary > 1000 + 2000
会被简化为：
WHERE salary > 3000
对于更复杂的常量表达式，如WHERE 1=1或WHERE 1=0，优化器能直接将其折叠为TRUE或FALSE，从而可能完全消除整个WHERE条件或使整个查询结果为空。
第三步：布尔代数化简
基于布尔代数的基本定律对表达式进行简化：
- 恒等律：
A AND TRUE简化为A；A OR FALSE简化为A - 零元律：
A AND FALSE简化为FALSE；A OR TRUE简化为TRUE - 幂等律：
A AND A简化为A；A OR A简化为A - 分配律：
A AND (B OR C)转换为(A AND B) OR (A AND C)（或反向转换，取决于哪种形式更优） - 德摩根定律：
NOT (A AND B)转换为(NOT A) OR (NOT B)
例如，前面的例子：
WHERE (salary > 5000 AND department_id = 10) OR (salary > 5000 AND department_id = 20)
应用分配律的逆操作（提取公因式）：
WHERE salary > 5000 AND (department_id = 10 OR department_id = 20)
这样，salary > 5000只需要计算一次，而不是两次。
第四步：范围合并与冲突检测
优化器会分析比较表达式之间的逻辑关系：
- 范围合并：对于同一列上的多个范围条件，如
WHERE x > 10 AND x < 100，优化器会识别这是一个连续范围(10, 100) - 冲突检测：如果条件相互矛盾，如
WHERE x > 100 AND x < 50，优化器可立即判定结果为FALSE，无需扫描任何数据 - 重叠消除：对于
WHERE x IN (1,2,3,1)，优化器会消除重复值，简化为WHERE x IN (1,2,3)
第五步：表达式规范化
将表达式转换为标准形式，为后续优化做准备：
- 将NOT操作下推到比较表达式层面，如
WHERE NOT (salary > 5000)转换为WHERE salary <= 5000 - 将BETWEEN转换为等价的AND表达式：
WHERE x BETWEEN 10 AND 20→WHERE x >= 10 AND x <= 20 - 将IN列表转换为OR连接（或反之，取决于列表大小和优化器策略）
第六步：条件重排序
根据选择性和计算成本对AND连接的子条件重新排序：
- 将选择性高（过滤掉更多行）的条件放在前面，可以尽早减少后续条件的计算量
- 将计算成本低的条件（如整数比较）放在计算成本高的条件（如正则表达式匹配）前面
- 将包含索引列的条件提前，以便尽早利用索引过滤
第七步：公共子表达式提取
识别并消除重复的子表达式。例如：
WHERE (salary * 1.1) > 10000 AND (salary * 1.1) < 20000
优化器可以提取公共子表达式salary * 1.1，只计算一次，然后与两个常数比较。
第八步：传递闭包推理
基于等值条件推导新的条件。如果查询包含WHERE A = B AND B = C，优化器可推导出A = C，即使查询中没有显式写出这个条件。这对于连接条件和过滤条件都可能产生优化机会。
第九步：表达式代价评估
优化器会为简化后的表达式估算执行代价，包括：
- CPU计算代价：表达式复杂度、函数调用等
- I/O影响：表达式是否允许使用索引
- 内存使用：是否需要临时存储中间结果
通过这一系列化简和预处理步骤，查询优化器能够将原始查询中的复杂条件转换为更简单、更规范、更高效的形式，为生成最优执行计划奠定基础，同时减少查询执行时的计算开销，提高查询性能。