- 为什么数据库一般使用 [dsl](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=dsl&zhida_source=entity) 语言作为数据查询接口，而不是 api 函数？
- 一条查询语句被提交给数据库之后，背后发生了多少不为人知的交易？

比如查询语句的解析成 [ast](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=ast&zhida_source=entity)，解析 ast 到[逻辑 plan](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=%E9%80%BB%E8%BE%91+plan&zhida_source=entity)，调整优化逻辑 plan 形成[物理 plan](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=%E7%89%A9%E7%90%86+plan&zhida_source=entity)，[执行器](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=%E6%89%A7%E8%A1%8C%E5%99%A8&zhida_source=entity)高效编排plan node并执行，[存储引擎接口](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=724181197&content_type=Answer&match_order=1&q=%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%8E%A5%E5%8F%A3&zhida_source=entity)操作，数据如何一步一步返回？每个步骤单独去讲，都是一个伟大的领域。

你就说里面最简单的执行器的执行和返回，火山模型还是漏斗模型亦或者是暴力 mr？解析查询语句是用工具生成还是手动优化？手动优化为了避免内存碎片和频繁回溯判断，上不上记忆链？或者 AI 推导式解析？亦或者是编译走参数化查询？这还只是里面最简单的内容，真到了物化视图延迟加载和 cbo 优化，估计头发都没了。

当你搞懂了这些点之后，大概就理解，为什么从0到 1 写个数据库的教程如此匮乏，大名鼎鼎的 let's craft a database system 却只是在实现一个 btree ？