High-Performance SQL Engine Based on Semantic Analysis
Received: 2026-05-31
Published: 2026-06-06
Abstract
The rising complexity of modern DBMS architectures and the increasing volume of processed data transform classical query execution methods into a bottleneck for information systems. This paper examines the design and software implementation of a high-performance relational SQL engine utilizing semantic analysis and rule-based optimization (RBO) techniques. A strict pipelined architecture of the system is described, incorporating an AST parser, a binder, and a query tree optimizer based on relevant algorithms. The study justifies the rejection of the classical Volcano iterator execution model in favor of a batch-vectorized columnar approach implemented via NumPy library tools. The integration of telemetry and visualization modules using Graphviz enables the developed engine to serve as a transparent platform for further scientific research in the field of systems software. Developing a custom SQL engine provides an insider's view into the mechanics of transforming high-level queries into fast, low-level operations.
Keywords
List of references
-
Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных / К. Дж. Дейт ; перевод с английского под редакцией под ред. К. А. Птицына. – 8-е издание. – Москва : Вильямс, 2019. – 1328 с. – ISBN 978-5-8459-2045-4.
-
Коулинг, Э. Высокопроизводительный SQL. Оптимизация планов выполнения и архитектура движков СУБД / Э. Коулинг; перевод с английского И. В. Рузманова. – Москва: ДМК Пресс, 2022. – 412 с. – ISBN 978-5-97060-951-4.
-
Гарсиа-Молина, Г. Системы баз данных. Полный курс : учебное пособие / Г. Гарсиа-Молина, Д. Ульман, Д. Уидом ; перевод с английского под редакцией В. В. Бакарева. – Москва : Вильямс, 2019. – 1088 с. – ISBN 978-5-8459-2041-6. (Здесь подробно описаны алгоритмы оптимизации запросов, логические и физические планы выполнения).
About the Authors
License
Copyright (c) 2026 MMIT Proceedings
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.