spark sql实现原理-逻辑计划优化：操作下推概述

Spark SQL的逻辑计划优化中，操作下推是一个重要的概念。它指的是将一些操作尽可能地推到数据源端执行，以减少数据传输和处理的开销，提高查询性能。

具体来说，操作下推可以分为两种类型：谓词下推和投影下推。谓词下推是指将查询条件尽可能地推到数据源端执行，以减少传输的数据量。例如，对于一个查询语句“SELECT * FROM table WHERE age > 18”，如果数据源支持谓词下推，那么查询条件“age > 18”就会被下推到数据源端执行，只有符合条件的数据才会被传输到Spark节点进行后续处理。投影下推则是指将查询中不需要的列尽可能地在数据源端过滤掉，以减少传输的数据量和处理的开销。

操作下推的实现依赖于数据源的支持程度。如果数据源支持谓词下推和投影下推，那么Spark SQL就可以通过逻辑计划优化将这些操作下推到数据源端执行，从而提高查询性能。如果数据源不支持操作下推，那么Spark SQL就会在节点端执行这些操作，这样就会增加数据传输和处理的开销，降低查询性能。