主要观点：

• 优化器是分析数据库系统的重要部分，能显著提升性能，即便数据状态改变也如此。
• 展示了未优化、手动优化和 DuckDB 优化器优化的查询示例及性能差异。
• 介绍了多种优化规则，如 Filter Pushdown、Join Order Optimization、TopN Optimization 等及其作用。
• 指出手动优化存在的问题，如易出错、难以应对数据变化等，而 SQL 作为声明性语言更易编写和移植。

关键信息：

• 用 NYC 出租车数据集展示不同优化方式的效果，未优化查询因交叉乘积导致效率极低，优化后大幅提升。
• 手动优化虽可接近优化器效果，但更冗长易出错，且难以应对数据变化导致的性能下降。
• 一些优化规则如 TopN 和 Join Filter Pushdown 手动难以实现，数据框库通常不享受查询优化技术。
• 列举了 DuckDB 的多种优化规则，包括 Expression Rewriter、Filter Pull-Up & Pushdown、IN Clause Rewriter、Join Order Optimizer、Statistics Propagation、Reorder Filters 等。

重要细节：

• 在 M1 Max 和 32GB 内存的 MacBook 上，未优化查询运行超 24 小时，优化后只需 0.769 秒。
• 手动优化的查询在不同数据量下与未优化和优化后的查询对比，随着数据量增加，优化器的优势愈发明显。
• 如 Join Filter Pushdown 在特定场景下能大幅提升查询性能，将过滤条件推至合适位置减少中间数据处理。
• 各种优化规则的具体作用和示例，如 Expression Rewriter 对表达式的简化等。