Calcite，version：1.26.0
什么是Convention
1. 是一种RelTrait，而且是默认必须有的RelTraitDef
2. 逻辑算子的convention为None，表示未被实现；反过来说物理算子的convention一定不会是None
在CBO优化前会把root进行convention转换，
改变Convention
两种方式，
显式的调用changeTraits，一般只有对于root
通过convertRule，
changeTraits
这里对于logicalSort已经注册Subset#3，
这里调用getOrCreateSubset，目的是什么？
这里注意一个参数，required=true，什么意思？
这个代表当前Subset物理属性的状态，
解释一下？比如排序是一种物理属性，由于parent算子有排序的需求，所以要求，require，当前的算子具有RelCollation的物理属性。
这里required是true，因为这里的物理属性不是因为他自己或inputs，而是被外部显式调用加上的
这里调用getOrCreateSubset，是因为traits变了，Subset是和traits紧密关联的，
所以这里生成了新的Subset，
并且这里还加入了比较复杂的converter的相关逻辑，
因为在每次Subset的traits发生变化的时候，都需要看看是否需要加入converter，
这块逻辑其实不应该加在getOrCreateSubset里面，这样很影响可读性
那么翻译一下，逻辑是啥？
首先，如果convention==None，逻辑算子，不需要conventer
其次，如果物理算子，
新创建的subset，需要conventer
已有的subset，当required属性发生变化时，需要加converter；即原先不是required，现在是，或原先包含required，现在不是
这里还是唯一会修改state的地方，
因为当convention改变的时候，肯定是需要生成Subset的，
逻辑，是如果convention不等于none，那么说明有convention，这里二选一，不是required，其他的都是delivered
也就是通过RelSet.add，加入一个convention不为none的RelNode时，对应的subset就会被设置成delivered
为什么？RelSet加入RelNode，大概率是因为rule生成新的算子，如果这个算子带convention，会影响到相应的subset，这个就应该算是delivered；
getOrCreateSubset被调用的主要的两个地方，required的设置是不同的，
1. 在changeTraits，required设为true，因为显式调用，所以就是required
2. 在RelSet.add，加入一个RelNode时，只要不是enforcer，required都是false，即大部分情况都是false
addConverters的逻辑详见，Calcite分析 -- ConverterRule
总之，这里changeTraits的结果就是增加一个新的traits的Subset，
注意changeTraits并不会改变RelNode的traitSet，这里仍然是LogicalSort.NONE.[0 DESC-nulls-last]，
为何？在plan用Subset做input，不直接用RelNode，不用转？
ensureRootConverters
- 这是唯一处，显式require增加converter的地方；其他地方都是由consumer来require，但是root没有consumer
- 要求root做在的RelSet中的所有subsets，只要和root的traitSet不同的，都增加一个converter
理解，要求这样的convention，你如果不满足，就加一层converter去转换成require的convention，满足需求
什么是，AbstractConverter
- Converter，用于convert一个Relnode到特定的输出convention
- AbstractConverter，抽象的，所以后面需要被rule转换成可实现的关系表达式
注册，有EquivRel，root
converter在注册的时候，
不同的地方在于，要判断一下RelSet，
Converter和他的input，就是需要被转换的RelNode，需要属于同一个RelSet
注册完的结果，
AbstractConverter和他的input，RelSubset#3，在一个Relset中
并且这个RelSet的Parents里面，也加上了这个Converter
在fireRules后，和AbstractConverter相match的rule为，
ExpandConversionRule
专门用于match，AbstractConverter
后面在触发的时候看看，具体做了什么
findBestExp
重复调用ensureRootConverters，避免没有调用setRoot，直接调用findBestExp？
这里会把AbstractConverter的input放到subsets中，避免重复加converter
这里可以看下，root.getRels，这里root是subset是无法直接get到rels的，需要找到Relset先
这里找到，rels中和subset的traitSet匹配的rels，
有意思的是，这里强行用linq4j转成Enumerable，使用了一下lambda，再转回iterator返回，秀啊！
