请详细介绍Orca查询优化器如何在Volcano/Cascades模型的基础上实现基于成本的优化（CBO）？

Orca查询优化器在Volcano/Cascades模型的基础上实现基于成本的优化（CBO），首先需要理解CBO的基本原则，即通过评估不同的执行计划成本来选择最优计划。Orca使用了丰富的统计信息，如列的null值数量、唯一值数量和直方图等，来估算查询路径的成本。基于这些统计信息，Orca能够更准确地预测每个查询路径的代价。

参考资源链接：[Orca查询优化器深度解析：CBO与架构探秘](https://wenku.csdn.net/doc/20h8scph4c?spm=1055.2569.3001.10343)

在Volcano/Cascades模型中，查询优化分为逻辑计划和物理计划两个阶段。Volcano模型先生成所有可能的逻辑计划，然后通过动态规划算法来选择最佳的物理计划。而Cascades模型则将逻辑计划和物理计划的生成过程融合起来，边生成逻辑计划边进行物理计划的优化和剪枝，有效减少了全路径搜索的时间复杂度。

Orca在实现CBO时，会进行逻辑计划的转换，这包括将查询语句转换为逻辑操作树，并对其进行一系列优化转换，比如谓词下推、连接的重写等。随后，Orca会评估逻辑操作树对应的物理执行计划的成本，这里涉及对操作符的代价模型的计算，包括IO代价、CPU代价和网络代价等。

在生成物理计划的过程中，Orca会基于代价模型选择最佳的物理操作符实现，比如选择合适的索引、表扫描方式等。最终，Orca会选取整体代价最小的物理执行计划，将其提交给执行引擎。

这个过程中，Orca查询优化器的设计旨在最大化查询执行效率，而对Volcano/Cascades模型的深入理解和应用，则是实现CBO的关键。对于那些希望深入了解数据库查询优化和CBO工作原理的读者，推荐阅读《Orca查询优化器深度解析：CBO与架构探秘》一书，它不仅详细解析了Orca的架构和技术细节，还包括了源码分析和实例讲解，是深入研究Orca的一个宝贵资源。

参考资源链接：[Orca查询优化器深度解析：CBO与架构探秘](https://wenku.csdn.net/doc/20h8scph4c?spm=1055.2569.3001.10343)