第一部分：SQL的基石与理论基础
这部分论文主要探讨了关系模型和SQL的起源,是理解整个数据库领域的起点。
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Codd, E. F. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.
- 期刊/会议: Communications of the ACM (CACM), 13(6), 377–387.
- 简介: 这是关系数据库领域的开山之作，Edgar F. Codd在这篇论文中首次系统地提出了关系模型，定义了关系、属性、元组等核心概念，并引入了关系代数和关系演算作为数据操作的理论基础，所有现代SQL数据库都建立在这篇论文所奠定的理论基础之上。必读经典。
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Chamberlin, D. D., & Boyce, R. F. (1974). SEQUEL: A Structured English Query Language.
- 期刊/会议: IBM Journal of Research and Development, 18(1), 1-10.
- 简介: SQL的前身，这篇论文介绍了由IBM开发的SEQUEL（Structured English Query Language），它被认为是SQL的直接祖先，论文详细描述了其设计理念和语法结构,展示了如何用一种接近自然语言的方式来操作关系数据库。
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*Date, C. J., & Darwen, H. (1993). A Guide to the SQL Standard.
- 简介: 虽然这是一本书，但它在SQL文献中占有极其重要的地位，Date和Darwen是关系数据库理论的坚定倡导者，他们对SQL标准进行了深入、严谨的剖析，并指出了SQL在实现Codd的原始关系模型理论时的不一致之处（他们称之为“SQL的三大罪状”），对于任何想深入理解SQL设计哲学和局限性的研究者来说,这本书是宝贵的资源。
第二部分：查询优化与执行引擎
查询优化是数据库系统性能的核心,这部分论文介绍了如何将用户写的SQL查询高效地执行。
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Selinger, P. G., et al. (1979). Access Path Selection in a Relational Database Management System.
- 期刊/会议: ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 23-34.
- 简介: 数据库查询优化领域的里程碑式论文，它系统地提出了基于成本的查询优化框架，包括如何使用统计信息（如元组数量、属性值的分布）来估算不同执行计划的成本，并选择成本最低的方案,现代数据库的查询优化器大多遵循这篇论文提出的核心思想。
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Graefe, G. (1993). The Cascader Optimizer for Query Processing.
- 期刊/会议: IEEE Data Engineering Bulletin, 16(2), 15-20.
- 简介: 介绍了Cascading优化器，这是微软SQL Server早期使用的优化器架构，它引入了基于规则的逻辑优化阶段和基于成本的物理优化阶段,对后续的商业数据库优化器设计产生了深远影响。
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Harinarayan, V., Rajaraman, R., & Ullman, J. D. (1996). Implementing Data Cube Efficiently.
- 期刊/会议: ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 205-216.
- 简介: 虽然主题是数据立方体，但这篇论文是OLAP（在线分析处理）查询优化的经典，它详细介绍了如何高效地计算和存储多维数据，包括“星型连接”和“雪花模型”等概念，以及相关的查询优化技术,对于理解复杂的分析型SQL查询优化至关重要。
第三部分：SQL的现代扩展与应用
随着数据需求的变化，SQL不断演进,以支持新的数据类型和计算范式。
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Stonebraker, M., et al. (2025). The End of an Architectural Era? (It's Time for a Complete Rewrite).
- 期刊/会议: Proceedings of the VLDB Endowment, 1(2), 45-48.
- 简介: “三篇论文”的开篇之作，Stonebraker等人尖锐地指出了传统“一刀切”（One-Size-Fits-All）的SQL数据库架构在面对现代应用（如物联网、社交网络）时的性能瓶颈，他们主张为特定应用场景开发“NewSQL”和NoSQL等新型数据库系统,引发了学术界和工业界对数据库架构的深刻反思。
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Zaharia, M., et al. (2025). Apache Spark: a unified engine for big data processing.
- 期刊/会议: Communications of the ACM, 59(11), 56-65.
- 简介: Spark SQL是Spark的核心组件，它让Spark能够处理结构化数据，并提供了与标准SQL兼容的接口，这篇论文介绍了Spark的设计理念，包括其基于RDD（弹性分布式数据集）的内存计算模型，以及如何通过Catalyst优化器来优化SQL查询,代表了大数据时代SQL处理的新范式。
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Pavlo, A., et al. (2009). A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis.
- 期刊/会议: ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 165-178.
- 简介: 这篇经典的基准测试论文对比了传统并行数据库（如Vertica, Greenplum）和新型的MapReduce系统（如Hadoop）在分析型查询上的性能，论文的结论是，在特定场景下，并行数据库的性能远超MapReduce，这直接推动了“NewSQL”和现代分析型数据库的发展，它们在保留SQL接口的同时,采用了更高效的并行执行引擎。
第四部分：特定领域与新兴趋势
SQL正在与各种新兴技术融合,扩展其应用边界。
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Abadi, D., et al. (2025). SQL for Hadoop.
- 期刊/会议: IEEE Data Engineering Bulletin, 36(4), 45-51.
- 简介: 详细介绍了如何将SQL引入Hadoop生态系统，例如Hive、Impala、Presto等项目的设计思想和实现挑战，它探讨了如何在分布式文件系统上实现SQL的语义，包括查询优化、执行和元数据管理等问题。
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Boncz, P. A., et al. (2011). MonetDB/X100: Hyper-Pipelined Query Execution.
- 期刊/会议: CIDR Conference.
- 简介: 介绍了MonetDB的X100引擎，它是一种“向量化的”查询执行引擎，与传统“逐行处理”的方式不同，它将数据组织成列式存储，并以向量的方式进行批量处理，极大地提升了分析型查询的性能，这是现代分析型数据库（如ClickHouse, Vertica）的核心技术之一。
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Bobrov, Y., et al. (2025). Materialize: A Streaming SQL Database.
- 会议: Proceedings of the VLDB Endowment.
- 简介: 介绍了Materialize项目，这是一个专门为实时数据流设计的SQL数据库，它利用了增量计算和持久化数据结构等技术，允许用户对持续不断的数据流进行低延迟的SQL查询,代表了SQL在流处理领域的最新进展。
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