Apache Calcite 简介
Apache Calcite 简介
在本教程中，我们将学习Apache Calcite。它是一个功能强大的数据管理框架，可以用于各种与数据访问有关的场景。Calcite专注于从任何来源检索数据，而不是存储数据。此外，它的查询优化能力可以加快数据检索的速度并提高效率。
让我们更详细地了解Apache Calcite的相关用例。
由于其能力，Apache Calcite可以在多个用例中发挥作用：
构建新数据库的查询引擎需要数年时间。然而，Calcite通过提供现成的可扩展SQL解析器、验证器和优化器，帮助我们立即开始。Calcite已经被用于构建数据库，例如HerdDB、Apache Druid、MapD等。
由于Calcite能够与多个数据库集成，它在构建数据仓库和商业智能工具中被广泛使用，例如Apache Kylin、Apache Wayang、Alibaba MaxCompute等。
Calcite是流媒体平台的重要组成部分，例如Apache Kafka、Apache Apex和Flink，这些平台帮助构建可以呈现和分析实时数据流的工具。
Apache Calcite提供了现成的适配器，用于与第三方数据源集成，包括Cassandra、Elasticsearch、MongoDB等。
让我们更详细地探讨这一点。
3.1. 高级重要类
Apache Calcite提供了一个强大的框架来检索数据。这个框架是可扩展的；因此，也可以创建自定义的新适配器。让我们看看重要的Java类：
Apache Calcite适配器提供了类，如_ElasticsearchSchemaFactory_、MongoSchemaFactory、FileSchemaFactory，实现了接口_SchemaFactory_。SchemaFactory_通过在JSON/YAML模型文件中定义的虚拟_Schema，以统一的方式帮助连接底层数据源。
3.2. CSV适配器
现在让我们看一个例子，我们将使用SQL查询从CSV文件中读取数据。首先，让我们导入使用文件适配器所需的Maven依赖项，这些依赖项在_pom.xml_文件中：
接下来，让我们在_model.json_中定义模型：
_FileSchemaFactory_在_model.json_中指定，查找_trades_目录中的CSV文件，并创建一个虚拟的_TRADES_模式。随后，_trades_目录下的CSV文件被视为表格。
在我们继续查看文件适配器的操作之前，让我们看看我们将使用Calcite适配器查询的_trade.csv_文件：
CSV文件有三列：tradeid、product_和_qty。此外，列标题还指定了数据类型。CSV文件中总共有三条交易记录。
最后，让我们看看如何使用Calcite适配器获取记录：
Calcite适配器采用_model_属性来创建一个虚拟模式，模仿文件系统。然后，使用标准的JDBC语义，它从_trade.csv_文件中获取记录。
文件适配器不仅可以读取CSV文件，还可以读取HTML和JSON文件。此外，对于处理CSV文件，Apache Calcite还提供了一个特殊的CSV适配器，用于处理使用_CSVSchemaFactory_的高级用例。
3.3. Java对象上的内存SQL操作
类似于CSV适配器示例，让我们看另一个示例，在Apache Calcite的帮助下，我们将在Java对象上运行SQL查询。
假设在_CompanySchema_类中有_Employee_和_Department_类的两个数组：
现在让我们看看_Employee_类：
类似于_Employee_类，让我们定义_Department_类：
假设有三个部门：财务、市场营销和人力资源。我们将在_CompanySchema_对象上运行一个查询，以找出每个_部门_中的_员工_数量：
这个方法运行得很好，并且也获取了结果。在该方法中，Apache Calcite类_ReflectiveSchema_帮助创建_CompanySchema_对象的模式。然后它运行SQL查询，并使用标准JDBC语义获取记录。
这个示例证明了，无论来源如何，Calcite都可以使用SQL语句从任何地方获取数据。
查询处理是Apache calcite的核心功能。
标准JDBC驱动程序或SQL客户端在数据库上执行查询。相比之下，Apache Calcite，在解析和验证查询之后，智能地优化它们以有效执行，节省资源并提高性能。
4.1. 解码查询处理步骤
Calcite提供了相当标准的组件，帮助进行查询处理：
有趣的是，我们还可以扩展这些组件以满足任何数据库的特定要求。让我们更详细地了解这些步骤。
4.2. SQL解析器和验证器
作为解析过程的一部分，解析器将SQL查询转换为称为AST（抽象语法树）的类似树形结构。
让我们假设一个SQL查询涉及到两个表，Teacher_和_Department：
首先，查询解析器将查询转换为AST，然后执行基本的语法验证：
接下来，验证器对节点进行语义验证：
- 验证函数和运算符
- 根据数据库目录验证数据库对象，如表和列
4.3. 关系表达式构建器
随后，在验证步骤之后，关系表达式构建器使用一些常见的关系运算符转换语法树：
- LogicalTableScan：从表中读取数据
- LogicalFilter：根据条件选择行
- LogicalProject：选择要包含的特定列
- LogicalJoin：根据匹配值组合来自两个表的行
考虑到前面显示的AST，从它派生的相应逻辑关系表达式将是：
在关系表达式中，$0_和$1_分别代表_Teacher_和_Department_表。本质上，它是一个数学表达式，有助于理解将执行哪些操作以获得结果。 然而，它没有与执行相关的信息。
4.4. 查询优化器
然后Calcite优化器对关系表达式应用优化。一些常见的优化包括：
- 谓词下推：将过滤器尽可能地推近数据源，以减少获取的数据量
- 连接重排序：重新排列连接顺序，以最小化中间结果并提高效率
- 投影下推：下推投影以避免处理不必要的列
- 索引使用：识别并利用索引以加快数据检索
4.5. 查询计划器、生成器和执行器
优化后，Calcite查询计划器为执行优化后的查询创建一个执行计划。执行计划指定查询引擎获取和处理数据所需采取的确切步骤。 这也被称为特定于后端查询引擎的物理计划。
然后Calcite查询生成器生成特定于所选执行引擎的语言的代码。
最后，执行器连接到数据库以执行最终查询。
5. 结论
在本文中，我们探讨了Apache Calcite的能力，它迅速为数据库配备了标准化的SQL解析器、验证器和优化器。这使供应商免于开发长期的查询引擎，并使他们能够优先考虑后端存储。此外，Calcite的现成适配器简化了与各种数据库的连接，帮助开发统一的集成接口。
通过利用Calcite，数据库开发人员可以加快上市时间，并提供强大、多功能的SQL能力。
本文中使用的所有代码都可以在GitHub上找到。Apache Calcite 是一个功能强大的数据管理框架，可用于多种与数据访问相关的场景。它专注于从任何数据源检索数据，而不是存储数据。其查询优化功能能够实现更快、更高效的数据检索。
用例
Apache Calcite 可用于多种用例，例如：
- 构建数据库查询引擎：Calcite 提供了开箱即用的可扩展 SQL 解析器、验证器和优化器，帮助快速启动。
- 构建数据仓库和商业智能工具：由于其能够与多个数据库集成，被广泛用于构建如 Apache Kylin、Apache Wayang 等工具。
- 流媒体平台的组成部分：在 Apache Kafka、Apache Apex 和 Flink 等流媒体平台上，Calcite 帮助构建能够展示和分析实时数据流的工具。
任意数据，任意位置
Apache Calcite 提供了与第三方数据源集成的现成适配器，包括 Cassandra、Elasticsearch、MongoDB 等。
高级重要类
Apache Calcite 提供了一个可扩展的框架来检索数据。例如，ElasticsearchSchemaFactory、MongoSchemaFactory 和 FileSchemaFactory 等类实现了 SchemaFactory 接口，通过在 JSON/YAML 模型文件中定义的虚拟 Schema，以统一的方式连接底层数据源。
CSV 适配器示例
Calcite 可以使用 SQL 查询从 CSV 文件中读取数据。例如，通过在 pom.xml 中添加依赖，然后在 model.json 中定义模型，Calcite 的 FileSchemaFactory 会在指定目录中查找 CSV 文件，并创建一个虚拟的 Schema。CSV 文件中的列名和数据类型会被识别，并通过标准的 JDBC 语义进行查询。
Java 对象上的内存 SQL 操作
Apache Calcite 还可以对 Java 对象执行 SQL 查询。通过 ReflectiveSchema 类，可以创建一个 Schema 来反映 Java 对象的结构，然后执行 SQL 查询并获取结果。
查询处理
查询处理是 Apache Calcite 的核心功能。与标准 JDBC 驱动程序或 SQL 客户端不同，Calcite 在解析和验证查询后，会智能地优化查询以实现高效执行。
解码查询处理步骤
Calcite 提供了标准的组件来帮助查询处理，包括 SQL 解析器和验证器、关系表达式构建器、查询优化器、查询计划器、生成器和执行器。
- SQL 解析器和验证器：将 SQL 查询转换为 AST，并进行语法和语义验证。
- 关系表达式构建器：将 AST 转换为使用常见关系运算符的逻辑关系表达式。
- 查询优化器：对逻辑关系表达式应用优化，如谓词下推、连接重排序等。
- 查询计划器、生成器和执行器：创建执行计划，生成特定于执行引擎的代码，并执行最终查询。
结论
本文探讨了 Apache Calcite 的功能，它能够快速为数据库提供标准化的 SQL 解析器、验证器和优化器。这不仅减轻了供应商开发查询引擎的负担，还简化了与多种数据库的连接，加速了数据库开发人员将产品推向市场的速度，并提供了强大、多功能的 SQL 能力。
文章中使用的代码可在 GitHub 上找到。
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