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做经营网站怎么赚钱,品牌网商城,wordpress 主机和域名绑定,广州wap网站建设文章目录一、Calcite 架构#xff1a;只做 SQL 访问框架#xff0c;不做存储和计算二、Calcite 处理流程#xff1a;SQL 字符串到执行结果的五阶段转换三、SQL 解析#xff1a;从字符串到抽象语法树#xff08;SQL → SqlNode#xff09;四、SQL 验证#xff1a;确保语法…文章目录一、Calcite 架构只做 SQL 访问框架不做存储和计算二、Calcite 处理流程SQL 字符串到执行结果的五阶段转换三、SQL 解析从字符串到抽象语法树SQL → SqlNode四、SQL 验证确保语法正确性和语义合法性SqlNode → SqlNode五、关系代数转换从 SQL 语法树到逻辑计划SqlNode → RelNode六、查询优化基于规则的计划转换RelNode → RelNode七、执行阶段从优化计划到查询结果RelNode → 执行结果八、Schema 和 Adapter连接不同数据源的桥梁九、Calcite 在实际项目中的应用模块化带来的灵活性总结Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架它实现了 SQL 的解析、验证、优化和执行。说它动态是因为 Calcite 是模块化和插件式的上述任何一个步骤都对应着一个相对独立的模块。你可以选择使用其中的一个或多个模块也可以对任意模块进行定制化扩展。这种灵活性让 Calcite 可以在现有的存储或计算系统上方便地构建 SQL 访问层。比如 Apache Hive 仅使用了 Calcite 进行优化却保留了自己的 SQL 解析器而 Apache Flink 和 Apache Drill 则大量使用了 Calcite 的各个模块。理解 Calcite 的原理已经成为理解大数据系统中 SQL 访问层实现原理的必备条件。核心问题Calcite 如何将一条 SQL 语句转换为可执行计划这个转换过程经历了哪些阶段每个阶段解决了什么问题一、Calcite 架构只做 SQL 访问框架不做存储和计算Calcite 的核心定位是只提供构建 SQL 访问的框架它省略了数据存储、处理算法和元数据存储库等关键组成部分。这种设计带来的好处是使用 Calcite 可以十分方便地构建联邦查询引擎即屏蔽底层物理存储和计算引擎使用一个统一的 SQL 接口实现数据访问。Calcite 的整体架构包含几个核心组件JDBC 接口提供标准的 JDBC/ODBC 接口访问SQL Parser 和 Validator将 SQL 字符串解析并验证为内部的抽象语法树SqlNodeQuery Optimizer在关系代数RelNode基础上进行查询优化Enumerator 执行计划将优化后的关系代数转换为可执行计划这种设计的核心思想是关注点分离Calcite 专注于 SQL 处理逻辑而将存储和计算交给外部系统。通过 Adapter 机制Calcite 可以连接不同的数据源和执行引擎实现真正的联邦查询。二、Calcite 处理流程SQL 字符串到执行结果的五阶段转换Calcite 的完整处理流程实际上就是 SQL 的解析、优化与执行流程。整个过程分为 5 个阶段Parser将 SQL 字符串转化为抽象语法树AST用SqlNode树表示Validator根据元数据信息验证SqlNode树确保语法和语义正确Converter将SqlNode树转化为关系代数RelNode树便于优化Optimizer对关系代数进行优化输出优化后的RelNode树Execute将优化后的RelNode生成执行计划并执行Enumerator是 Calcite 内置的执行模型它将关系代数计划转换为可执行的迭代式 Java 代码。关系代数计划首先被转换为可枚举的关系表达式EnumerableRel然后转换为可执行的 Java 代码最后通过Enumerator接口执行并生成查询结果。这个五阶段设计的核心思想是分层抽象每一层都专注于自己的职责通过标准化的数据结构SqlNode、RelNode在不同层之间传递实现了高度的模块化和可扩展性。三、SQL 解析从字符串到抽象语法树SQL → SqlNodeSQL 解析阶段的核心任务是将 SQL 字符串转换为抽象语法树ASTCalcite 中用SqlNode树表示。Calcite 使用 JavaCC 做 SQL 解析根据定义的语法规则文件Parser.jj生成解析器代码。解析器需要完成两个任务一是定义 SQL 的词法和语法规则二是实现词法和语法分析器将 SQL 字符串转换为 AST。设计思想使用代码生成工具JavaCC而不是手写解析器可以更容易地扩展 SQL 语法支持不同的 SQL 方言。AST 作为中间表示将 SQL 的语法结构与后续的语义处理解耦。四、SQL 验证确保语法正确性和语义合法性SqlNode → SqlNode生成的 SqlNode 对象是一个未经验证的抽象语法树需要进入语法检查阶段。语法检查需要元数据信息包括表名、字段名、函数名、数据类型的检查。Calcite 本身不管理和存储元数据需要先将元信息注册到 Calcite 中。可以通过ReflectiveSchema通过反射自动发现表结构也可以通过其他方式注册元数据。验证过程分为三步将元数据封装到 CatalogReader 对象创建 SqlValidator 对象提供检验能力进行校验包括表名、字段名、函数名、数据类型的验证设计思想验证阶段将语法树标准化并注册 scopes 和 namespaces代表元信息为后续的关系代数转换做准备。这种设计将语法验证与语义处理分离使得验证逻辑可以独立扩展。五、关系代数转换从 SQL 语法树到逻辑计划SqlNode → RelNode这一步将 SqlNode 转换成 RelNode生成逻辑计划Logical Plan。核心是将 SQL 语法树转换为关系代数表达式以便进行后续的优化。转换过程需要初始化关系表达式构建器RexBuilder、关系优化集群RelOptCluster和转换器SqlToRelConverter。转换器根据查询类型SELECT、INSERT 等调用不同的转换方法将 SQL 的各个部分FROM、WHERE、SELECT 等转换为对应的关系代数操作。设计思想关系代数是查询优化的基础因为它提供了数学上的等价变换规则。将 SQL 转换为关系代数使得优化器可以应用各种优化规则而不需要理解 SQL 的具体语法。转换后的逻辑计划示例从下往上看LogicalSort(sort0[$0], dir0[ASC]) LogicalProject(NAME[$1], EXPR$1[$2]) LogicalAggregate(group[{0, 1}], EXPR$1[COUNT()]) LogicalProject(deptno0[$5], NAME[$6], empid[$0]) LogicalFilter(condition[($0, 5)]) LogicalJoin(condition[($1, $5)], joinType[inner]) LogicalTableScan(table[[HR, emps]]) LogicalTableScan(table[[HR, depts]])六、查询优化基于规则的计划转换RelNode → RelNode查询优化是 Calcite 的核心所在。优化器通过应用优化规则将逻辑计划转换为更优的执行计划。例如过滤条件的下压push down是一个常见的优化在进行 join 操作前先进行 filter 操作可以减少参与 join 的数据量。优化后的计划将 Filter 操作下推到 Join 之前。Calcite 提供了两种优化器HepPlanner是一个启发式优化器它会匹配所有的 rules 直到没有规则可以应用。启发式优化比基于成本的优化更快适合规则简单明确的场景如 Spark SQL 的优化器。VolcanoPlanner是一个基于成本的优化器CBO它会迭代地应用 rules直到找到 cost 最小的 plan。它不会计算所有可能的计划当优化无法带来显著提升时会停止。适合复杂查询优化需要基于成本选择最优执行计划的场景如 Apache Drill。设计思想基于规则的优化系统具有高度的可扩展性。每个优化规则都是独立的定义了如何将一个关系表达式转换为另一个等价的、更优的表达式。这种设计使得可以轻松添加新的优化规则规则之间相互独立便于维护支持不同的优化策略启发式 vs 基于成本常用优化规则包括转换规则将一种 RelNode 转换为另一种如将 Filter 下推到 Join简化规则简化表达式如简化常量表达式投影规则优化投影操作如移除冗余投影七、执行阶段从优化计划到查询结果RelNode → 执行结果优化后的 RelNode 需要转换为可执行的计划。Calcite 提供了基于 Enumerator 的执行模型它将优化后的 RelNode 树转换为可执行的 Java 代码。执行流程分为三步转换为 EnumerableRel可枚举的关系表达式代码生成将关系表达式转换为可执行的 Java 代码执行通过Enumerator接口迭代获取查询结果除了 Enumerator 执行模型Calcite 还支持通过 Adapter 将 RelNode 转换为其他执行引擎的执行计划如 JDBC、Spark、Flink 等。设计思想通过 Adapter 机制Calcite 可以与不同的执行引擎集成而不需要修改核心代码。这种设计实现了执行引擎的抽象使得 Calcite 可以灵活地支持不同的计算模型。八、Schema 和 Adapter连接不同数据源的桥梁Schema 是 Calcite 中元数据的组织方式用于描述数据源的结构。Schema 层次结构从 RootSchema 开始向下有 CatalogSchema、DatabaseSchema、TableSchema。Schema 类型包括ReflectiveSchema通过反射 Java 类自动生成 SchemaMapSchema基于 Map 数据结构定义 SchemaAbstractSchema抽象基类可自定义实现Adapter 是 Calcite 连接不同数据源的桥梁定义了如何将关系代数转换为特定数据源的执行计划。Adapter 组件包括Schema定义数据源的结构Table表示一张表可以是物理表或视图Rules定义如何将逻辑计划转换为物理计划Convention标识执行引擎的类型设计思想Schema 和 Adapter 机制实现了数据源的抽象使得 Calcite 可以统一处理不同的数据源而不需要为每个数据源编写特定的代码。这种设计支持联邦查询可以在一个 SQL 查询中访问多个数据源。九、Calcite 在实际项目中的应用模块化带来的灵活性Calcite 的模块化设计让不同的项目可以根据需求选择使用不同的模块。Apache Flink使用 Calcite 进行 SQL 解析和优化添加 Flink 特定的优化规则。Apache Drill完全基于 Calcite 构建通过 Drill 的 Adapter 将执行计划转换为 Drill 的执行计划。Apache Hive 3.0使用自己的解析器但使用 Calcite 的 VolcanoPlanner 进行查询优化通过 Adapter 机制保留原有执行引擎。其他应用场景包括联邦查询统一 SQL 接口访问多个数据源SQL 网关为不支持 SQL 的系统提供 SQL 接口查询优化器为现有系统添加查询优化能力设计思想模块化设计使得 Calcite 可以灵活地集成到不同的系统中。每个系统可以根据自己的需求选择使用哪些模块这种按需使用的设计大大提高了 Calcite 的适用性。总结Calcite 的核心价值在于将 SQL 转换为可执行计划这个过程经历了五个阶段SQL 解析、SQL 验证、关系代数转换、查询优化、执行阶段。核心设计思想关注点分离Calcite 专注于 SQL 处理逻辑将存储和计算交给外部系统分层抽象通过标准化的数据结构在不同层之间传递实现高度的模块化基于规则的优化规则驱动的优化系统具有高度的可扩展性Adapter 机制通过抽象实现与不同数据源和执行引擎的集成模块化设计按需使用灵活集成理解 Calcite 的原理需要掌握核心概念SqlNode、RelNode、Rule、Schema、Adapter和处理流程通过实践理解各个阶段的设计思想根据业务需求自定义 Rules 和 Adapters。参考资源https://matt33.com/2019/03/07/apache-calcite-process-flow/https://github.com/gerardnico/calcite