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标题: 开源SQL剖析框架 Apache Calcite 介绍及使用示例 [打印本页]

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作者: 宝塔山    时间: 昨天 22:21
标题: 开源SQL剖析框架 Apache Calcite 介绍及使用示例
介绍

Apache Calcite 是一个动态数据管理和处理框架，它提供了一套丰富的工具和服务，旨在简化和加速数据库和数据处理系统的开发。Calcite 最初是从 Apache Drill 项目中孵化出来的，现在作为一个独立的顶级项目存在于 Apache 软件基金会下。它特别适用于那些希望构建自定义数据库系统或数据处理系统的开发者。
重要特性

• SQL 剖析和优化：Calcite 包罗了一个完备的 SQL 剖析器和优化器，可以或许剖析 SQL 语句并生成优化过的执行筹划。
  
• 适配器模子：答应通过编写适配器来连接任何数据源，无论是传统的 RDBMS 还是 NoSQL 数据库，甚至是文件系统。
  
• 动态模式：提供了一种机制来动态地定义和修改数据模式，无需重启服务即可见效。
  
• 可插拔架构：Calcite 计划为高度可插拔，开发者可以根据需要添加或替换组件，以满足特定的需求。
  
• 多语言支持：除了 Java，还可以通过 JDBC、ODBC 等协议从其他语言中访问 Calcite。
  
• 机动的摆设选项：可以在当地运行，也可以在分布式环境中摆设。
  

重要组件

• SQL 剖析器：可以或许剖析 SQL 语句并生成抽象语法树（AST）。
  
• 优化器：对 AST 举行优化，生成最优的执行筹划。
  
• 适配器：提供了与差别数据源通信的本领，使得 Calcite 可以查询各种数据存储。
  
• 动态模式系统：答应动态定义和修改模式。
  
• JDBC 驱动程序：提供了一个 JDBC 驱动程序，使得 Calcite 可以作为一个数据库系统被其他应用访问。
  

使用场景

• 构建自定义数据库系统：使用 Calcite 作为基础框架，可以快速开发出具有 SQL 查询本领的数据库系统。
  
• 数据联邦：通过 Calcite 的适配器模子，可以将多个异构数据源联合起来，提供同一的查询接口。
  
• BI 工具集成：由于 Calcite 支持尺度的 SQL 语句，因此可以很容易地与现有的 BI 工具集成。
  
• 数据仓库：Calcite 可以用来构建高性能的数据仓库解决方案。
  

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了怎样使用 Calcite 的 SQL 剖析器：

1. package com.zxl;
3. import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
4. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
5. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
6. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser.Config;
8. public class CalciteSqlParserExample {
10.     public static void main(String[] args) {
11.         // 创建 SQL 解析器配置
12.         Config config = SqlParser.configBuilder()
13.                 .setCaseSensitive(false)
14.                 .build();
16.         // 创建 SQL 解析器
17.         SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000", config);
19.         try {
20.             // 解析 SQL 语句
21.             SqlNode sqlNode = parser.parseQuery();
22.             System.out.println("Parsed SQL: " + sqlNode.toString());
23.         } catch (SqlParseException e) {
24.             System.err.println("Error parsing SQL: " + e.getMessage());
25.         }
26.     }
27. }

复制代码

在这个示例中，我们起首创建了一个 SqlParser.Config 对象来配置剖析器的举动，然后使用这个配置创建了一个 SqlParser 实例。接着，我们尝试剖析一个 SQL 语句，并捕获可能出现的异常。
怎样使用 Apache Calcite

• 安装和配置：可以通过 Maven 或 Gradle 添加 Calcite 的依靠到你的项目中。
  
  1. <!-- Maven -->
  2. <dependency>
  3.   <groupId>org.apache.calcite</groupId>
  4.   <artifactId>calcite-core</artifactId>
  5.   <version>1.28.0</version>
  6. </dependency>

  复制代码
  1. // Gradle
  2. implementation 'org.apache.calcite:calcite-core:1.28.0'

  复制代码
• 剖析 SQL：使用 Calcite 的 SQL 剖析器来剖析 SQL 语句。
  
• 生成执行筹划：使用 Calcite 的优化器来生成执行筹划。
  
• 执行查询：根据生成的执行筹划，执行查询操纵。
  
• 自定义适配器：为了连接差别的数据源，可以编写自定义适配器。
  
• 集成 JDBC 驱动：使用 Calcite 提供的 JDBC 驱动来与其他系统集成。
  

总结

Apache Calcite 是一个非常有效的框架，尤其适合那些希望构建自定义数据存储或处理系统的开发者。它提供了一整套工具和服务，使得 SQL 剖析、查询优化、数据源适配变得更加容易。通过 Calcite，你可以快速地开发出具有强大功能的数据管理系统。假如你正在寻找一种方式来构建下一代数据库或数据仓库解决方案，Calcite 是一个很好的选择。
场景示例

以下是使用 Apache Calcite 的一些示例，这些示例将帮助你明白怎样使用 Calcite 的差别功能，包括 SQL 剖析、查询优化以及怎样使用适配器连接到数据源。
示例 1：使用 Calcite 剖析 SQL 语句

起首，我们需要设置环境以便可以或许使用 Calcite 的 SQL 剖析器。我们将展示怎样剖析一个简单的 SQL 语句，并打印出剖析的效果。

1. package com.zxl;
3. import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
4. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
5. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
6. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser.Config;
8. public class CalciteSqlParserExample {
10.     public static void main(String[] args) {
11.         // 创建 SQL 解析器配置
12.         Config config = SqlParser.configBuilder()
13.                 .setCaseSensitive(false)
14.                 .build();
16.         // 创建 SQL 解析器
17.         SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000", config);
19.         try {
20.             // 解析 SQL 语句
21.             SqlNode sqlNode = parser.parseQuery();
22.             System.out.println("Parsed SQL: " + sqlNode.toString());
23.         } catch (SqlParseException e) {
24.             System.err.println("Error parsing SQL: " + e.getMessage());
25.         }
26.     }
27. }

复制代码

这个例子展示了怎样使用 Calcite 的 SQL 剖析器来剖析一个 SQL 语句，并打印出剖析后的 SQL 表达式。
示例 2：使用 Calcite 优化 SQL 查询

接下来，我们将展示怎样使用 Calcite 的优化器来优化一个 SQL 查询，并生成执行筹划。

1. import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
2. import org.apache.calcite.prepare.CalciteCatalogReader;
3. import org.apache.calcite.rel.RelNode;
4. import org.apache.calcite.rel.logical.LogicalProject;
5. import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
6. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
7. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
8. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser.Config;
9. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserPos;
10. import org.apache.calcite.tools.Frameworks;
11. import org.apache.calcite.tools.Planner;
12. import org.apache.calcite.tools.RelConversionException;
14. public class CalciteOptimizerExample {
16.     public static void main(String[] args) {
17.         // 创建 SQL 解析器配置
18.         Config config = SqlParser.configBuilder()
19.                 .setCaseSensitive(false)
20.                 .build();
22.         // 创建 SQL 解析器
23.         SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000", config);
25.         try {
26.             // 解析 SQL 语句
27.             SqlNode sqlNode = parser.parseQuery();
29.             // 创建 Calcite 的 Schema
30.             CalciteSchema schema = CalciteSchema.createRootSchema(true);
32.             // 创建 Catalog Reader
33.             CalciteCatalogReader catalogReader = new CalciteCatalogReader(
34.                     schema,
35.                     new String[]{"employees"},
36.                     schema.getSubSchema("hr"));
38.             // 创建 Planner
39.             Planner planner = Frameworks.getPlanner(Frameworks.newConfigBuilder()
40.                     .defaultSchema(schema.plus())
41.                     .build());
43.             // 生成执行计划
44.             RelNode relNode = planner.parse(sqlNode, catalogReader, null, true);
45.             RelNode optimizedRelNode = planner.optimize(relNode);
47.             // 打印执行计划
48.             System.out.println(optimizedRelNode.toString());
49.         } catch (SqlParseException | RelConversionException e) {
50.             System.err.println("Error optimizing SQL: " + e.getMessage());
51.         }
52.     }
53. }

复制代码

在这个例子中，我们起首剖析了一个 SQL 语句，然后使用 Calcite 的优化器来生成一个优化后的执行筹划。
示例 3：使用 Calcite 适配器连接到数据源

末了，我们将展示怎样使用 Calcite 的适配器模子来连接到一个简单的内存表，并执行查询。

1. import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
2. import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
3. import org.apache.calcite.schema.impl.AbstractTable;
4. import org.apache.calcite.schema.impl.MemorySchema;
5. import org.apache.calcite.schema.impl.MemoryTable;
6. import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
7. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
8. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
9. import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser.Config;
10. import org.apache.calcite.tools.Frameworks;
11. import org.apache.calcite.tools.Planner;
13. import java.sql.Connection;
14. import java.sql.DriverManager;
15. import java.sql.ResultSet;
16. import java.sql.SQLException;
17. import java.util.Arrays;
18. import java.util.List;
20. public class CalciteAdapterExample {
22.     public static void main(String[] args) throws SQLException, SqlParseException {
23.         // 创建内存表
24.         List<List<String>> rows = Arrays.asList(
25.                 Arrays.asList("Alice", "30"),
26.                 Arrays.asList("Bob", "25")
27.         );
28.         MemoryTable table = new MemoryTable(
29.                 new String[]{"name", "age"},  // 列名
30.                 new String[]{"VARCHAR(255)", "INTEGER"},  // 列类型
31.                 rows  // 数据行
32.         );
34.         // 创建内存 Schema
35.         MemorySchema memorySchema = new MemorySchema("root");
36.         memorySchema.add("users", table);
38.         // 创建 Calcite 的 Schema
39.         SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);
40.         rootSchema.add("root", memorySchema);
42.         // 创建 Calcite 连接
43.         Class.forName("org.apache.calcite.jdbc.Driver");
44.         Connection connection = DriverManager.getConnection(
45.                 "jdbc:calcite:",  // URL
46.                 Frameworks.newConfigBuilder()
47.                         .defaultSchema(rootSchema)
48.                         .build().asMap());
50.         // 创建 SQL 解析器配置
51.         Config config = SqlParser.configBuilder()
52.                 .setCaseSensitive(false)
53.                 .build();
55.         // 创建 SQL 解析器
56.         SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM root.users", config);
58.         // 获取 Calcite 连接
59.         CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
61.         // 执行 SQL 查询
62.         SqlNode sqlNode = parser.parseQuery();
63.         ResultSet resultSet = calciteConnection.createStatement().executeQuery(sqlNode.toSqlString(SqlParserPos.ZERO).getSql());
65.         // 打印查询结果
66.         while (resultSet.next()) {
67.             System.out.println(resultSet.getString("name") + ": " + resultSet.getString("age"));
68.         }
70.         // 关闭资源
71.         resultSet.close();
72.         connection.close();
73.     }
74. }

复制代码

在这个例子中，我们创建了一个内存表，并使用 Calcite 的适配器模子来连接到这个表，然后执行了一个 SQL 查询，并打印出了效果。
这些示例涵盖了使用 Calcite 的一些基本操纵，包括 SQL 剖析、查询优化以及怎样使用适配器来连接到数据源。通过这些示例，你应该可以或许开始探索 Calcite 的更多功能，并利用它来构建你的数据处理系统。

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