cascade优化器是volcano的后续版本，进行了一些优化。他们的主要思想都是通过规则枚举出所有的plan case，然后通过cost model 选出最优的plan。主要的不同点在于volcano是先等价替换出所有的逻辑计划，然后计算物理计划。而cascade是没有区分逻辑计划和物理计划，统一处理。个人认为volcano类似于宽度优先搜索，cascade类似于深度优先搜索。
cascade首发于论文：G. Graefe, The Cascades Framework for Query Optimization, in IEEE Data Engineering Bulletin, 1995
cascade是一个framework，那个年代是面向对象思想的黄金年代。Columbia（一篇硕士论文）对其补充了很多细节：Yongwen Xu, Efficiency in the Columbia Database Query Optimizer (pages 1-35), in Portland State University, 1998
术语
expression：sql对应的执行计划。
group：cascade对于处理结果相同的表达式，归类为一个group。n个表进行join，会有2^n个group出现。这和system r的那张表类似。每个group其实 就是要求解问题的子问题。
logical operator、physical operator：逻辑算子和物理算子
group tree：由group最为子节点的tree，group tree的root节点一般是operator。
MEMO：cascade通过memo数据结构存放group的枚举遍历结果。
规则：规则一般是对于group tree进行等价替换，替换过程中，可能会扩大搜索范围。
主要思想
初始搜索空间
用户sql经过重写后，会转换成内部的logical operator tree，初始时会将其转换成group tree，如下把五个算子转换成5个group，其root节点group则是我们要计算的最优解。
group
每个group内的表达式可以进行等价替换，枚举出很多等价的plan case，如下图
rule
rule是对group tree的一个等价替换规则系统，主要是把逻辑算子替换成另一个逻辑算子或者物理算子。是一种模式匹配的方式。如下：
Memo
memo是对搜索过程中，遍历到的group的状态存储用的。
初始的momo如下图：
进行规则替换后，memo增长如下图：
memo其实就是group tree组成的森林。
cascade的遍历过程，和volcano的递归方式很类似。可以用task栈模拟递归过程。递归搜索时，因为是自顶向下搜索可以充分利用剪枝技术。
rule规则应用的先后顺序和剪枝策略等具体细节，后续会结合源代码补充。
