CMU-15445汇总
本文对应的project版本为CMU-Fall-2023的project3
由于Andy要求，本博客只提供思路，不会公开任何代码

通关记录

Task1 Access Method Executors

Task1涉及各种基本算子的实现。

SeqScan

顺序扫描算子非常简单，遍历表堆中的所有记录即可（使用MakeIterator方法），同时，可以将filter放到SeqScan中做，减少上层算子的计算时间。

Insert

插入算子直接调用InsertTuple方法即可，同时，需要遍历所有索引，插入新的索引键值对。

Update

更新算子需要根据plan的target_expressions进行新记录的构建，然后将表堆中的旧记录删除（设置tuple_meta的is_deleted字段），并插入新纪录，最后更新索引（也是删除旧索引项+插入新索引项）。

Delete

删除算子很简单，删除表堆中的记录并删除对应索引项。

IndexScan

索引扫描算子可以直接从索引中查找符合条件的记录（ScanKey）方法，遍历所有记录并返回即可。

Optimizing SeqScan to IndexScan

递归遍历计划树，将符合条件的SeqScan计划，转化为IndexScan计划即可。

Task2 Aggregation & Join Executors

Aggregation

聚合算子采用哈希表实现，在init阶段将所有的键值对构造好，然后逐一遍历返回即可。

NextedLoopJoin

嵌套循环连接算子也比较简单，就是直接双重循环，判断两边的记录是否满足连接条件即可。

Task3 HashJoin Executor and Optimization

HashJoin

使用右表的连接值作为key去构造哈希表，然后遍历左表，将左表的连接值作为key到哈希表中查找，构造新记录即可。

Optimizing NestedLoopJoin to HashJoin

简单的条件判断以及算子转换而已。

Task4 Sort + Limit Executors + Window Functions + Top-N Optimization

Sort

利用lambda函数+sort直接排序即可

Limit Executor

没啥难度，直接返回前几个记录而已。

Top-N Optimization Rule

将包含sort和limit的查询，优化为topN查询，采用大顶堆或小顶堆来优化查询效率即可。