主要观点：

• SQL 查询是强大工具，可解决看似棘手问题，如用 SQL 做各种编码挑战，构建数据日志、图重写系统等，还可用于图指令匹配等。
• 从逻辑视角，SQL 核心“SELECT FROM WHERE”基本是合取查询，各表是逻辑谓词，变量绑定行，SELECT 字段是自由变量。
• 从更命令式视角，SELECT-FROM-WHERE 语句类似 for 循环，SQL 中 FROM 在后，有变量绑定与使用点的特殊关系，SQL 引擎会重排和优化这些循环。
• SQL 是约束求解器，可通过枚举所有可能性来解决有限空间的搜索问题，如“send more money”谜题，SQL 版本比纯 Python 版本快。
• 从另一个视角看，SQL 是在查询和数据库之间寻找映射（同态），如将网络x图转换为 sqlite 表，通过特定查询寻找图的同态、自同构等，还可实现图着色。
• SQL 是一阶逻辑的模型检查器，可表达任何一阶逻辑语句，与模型检查相关概念有一定联系和混淆。
• sqlite 查询计划与循环基本相同，不同方式在 duckdb 中的表现不同。
• SQL 查询是枚举查询和数据库之间的同态，是图同态求解器等，约束满足问题可通过这种方式处理，不同规模的图对应不同情况，有相应的解决方法和工具。

关键信息：

• 可通过各种方式在 SQL 中实现不同功能，如不同版本的“send more money”谜题解法对比。
• 介绍了 SQL 与不同数学概念和工具的关联，如与网络x图的转换、与同态、自同构的关系等。
• 提到了一些相关的研究文献和资源，如约束满足与数据库理论的相关论文等。

重要细节：

• 详细展示了将各种图操作转换为 SQL 查询的过程，如将路径图、完全图等转换为 SQL 查询并在 sqlite 中执行。
• 对比了不同语言（如 C、Python、SQL）在解决“send more money”谜题时的性能差异。
• 介绍了网络x库的相关功能，如图的同构、自同构判断等，以及与 SQL 的结合使用。
• 说明了 SQL 查询计划与循环的关系，以及不同数据库引擎在处理查询时的差异。