1. 概述
在本教程中，我们将学习Apache Calcite，它是一个强大的数据管理框架，可用于各种数据访问场景。Calcite专注于从任何来源检索数据，而不是存储数据。此外，它的查询优化功能可以实现更快、更高效的数据检索。
让我们深入了解更多细节，从Apache Calcite相关的用例开始。
2. Apache Calcite用例
由于其功能，Apache Calcite可以在多种用例中得到利用：
为新数据库构建查询引擎需要数年时间，但是，Calcite提供了一个开箱即用的可扩展SQL解析器、验证器和优化器，可以帮助我们立即上手。Calcite已用于构建数据库，例如HerdDB、Apache Druid、MapD等等。
由于Calcite具有与多种数据库集成的能力，因此它被广泛用于构建数据仓库和商业智能工具，例如Apache Kyline、Apache Wayang、Alibaba MaxCompute等等。
Calcite是流媒体平台(例如Apache Kafka、Apache Apex和Flink )不可或缺的组件，它们有助于构建可以呈现和分析实时信息的工具。
3. 任何数据，任何地点
Apache Calcite提供现成的适配器来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个问题。
3.1 高级重要类
Apache Calcite提供了一个强大的数据检索框架，该框架可扩展，因此可以创建自定义的新适配器；我们来看看其中重要的Java类：
Apache Calcite适配器提供了一些类，例如ElasticsearchSchemaFactory、MongoSchemaFactory、FileSchemaFactory，它们实现了SchemaFactory接口。SchemaFactory通过在JSON/YAML模型文件中定义虚拟Schema，以统一的方式连接底层数据源。
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文件读取数据。首先，在pom.xml文件中导入使用文件适配器所需的必要Maven依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-file</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
接下来，让我们在model.json中定义模型：
{
"version": "1.0",
"defaultSchema": "TRADES",
"schemas": [
{
"name": "TRADES",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.file.FileSchemaFactory",
"operand": {
"directory": "trades"
}
}
]
}
model.json中指定的FileSchemaFactory会在trades目录中查找CSV文件，并创建一个虚拟的TRADES模式。随后，trades目录下的CSV文件将被视为表格。
在我们继续查看文件适配器的运行之前，让我们先看一下trade.csv文件，我们将使用calcite适配器进行查询：
tradeid:int,product:string,qty:int
232312123,"RFTXC",100
232312124,"RFUXC",200
232312125,"RFSXC",1000
该CSV文件包含三列：tradeid、product和qty。此外，列标头还指定了数据类型，CSV文件中总共有3条事务记录。
最后，让我们看看如何使用Calcite适配器获取记录：
@Test
void whenCsvSchema_thenQuerySuccess() throws SQLException {
Properties info = new Properties();
info.put("model", getPath("model.json"));
try (Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);) {
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery("select * from trades.trade");
assertEquals(3, resultSet.getMetaData().getColumnCount());
List<Integer> tradeIds = new ArrayList<>();
while (resultSet.next()) {
tradeIds.add(resultSet.getInt("tradeid"));
}
assertEquals(3, tradeIds.size());
}
}
Calcite适配器利用model属性创建一个模拟文件系统的虚拟模式，然后，它使用常见的JDBC语义从trade.csv文件中提取记录。
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，为了处理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对象的内存SQL操作
与CSV适配器示例类似，让我们看另一个示例，在Apache Calcite的帮助下，我们将对Java对象运行SQL查询。
假设CompanySchema类中有两个Employee和Department类的数组：
public class CompanySchema {
public Employee[] employees;
public Department[] departments;
}
现在让我们看一下Employee类：
public class Employee {
public String name;
public String id;
public String deptId;
public Employee(String name, String id, String deptId) {
this.name = name;
this.id = id;
this.deptId = deptId;
}
}
与Employee类类似，我们来定义Department类：
public class Department {
public String deptId;
public String deptName;
public Department(String deptId, String deptName) {
this.deptId = deptId;
this.deptName = deptName;
}
}
假设有3个部门：财务、市场营销和人力资源，我们将对CompanySchema对象运行查询，以查找每个部门的员工人数：
@Test
void whenQueryEmployeesObject_thenSuccess() throws SQLException {
Properties info = new Properties();
info.setProperty("lex", "JAVA");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
Schema schema = new ReflectiveSchema(companySchema);
rootSchema.add("company", schema);
Statement statement = calciteConnection.createStatement();
String query = "select dept.deptName, count(emp.id) "
+ "from company.employees as emp "
+ "join company.departments as dept "
+ "on (emp.deptId = dept.deptId) "
+ "group by dept.deptName";
assertDoesNotThrow(() -> {
ResultSet resultSet = statement.executeQuery(query);
while (resultSet.next()) {
logger.info("Dept Name:" + resultSet.getString(1) + " No. of employees:" + resultSet.getInt(2));
}
});
}
有趣的是，该方法运行良好，并能获取结果。在该方法中，Apache Calcite类ReflectiveSchema帮助创建CompanySchema对象的Schema，然后，它运行SQL查询并使用标准JDBC语义获取记录。
这个例子证明，无论来源如何，Calcite都可以使用SQL语句从任何地方获取数据。
4. 查询处理
查询处理是Apache calcite的核心功能。
标准JDBC驱动程序或SQL客户端会对数据库执行查询，相比之下，Apache Calcite在解析和验证查询后，会对其进行智能优化，以实现高效执行，从而节省资源并提升性能。
4.1 解码查询处理步骤
Calcite提供了非常标准的组件来帮助查询处理：
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需求，让我们详细了解这些步骤。
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)的树状结构。
假设对两个表Teacher和Department进行SQL查询：
Select Teacher.name, Department.name
From Teacher join
Department On (Department.deptid = Teacher.deptid)
Where Department.name = 'Science'
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：
此外，验证器从语义上验证节点：
- 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：根据匹配值合并两个表中的行
考虑到前面显示的AST，从中得出的相应逻辑关系表达式将是：
LogicalProject(
projects=[
$0.name AS name0,
$1.name AS name1
],
input=LogicalFilter(
condition=[
($1.name = 'Science')
],
input=LogicalJoin(
condition=[
($0.deptid = $1.deptid)
],
left=LogicalTableScan(table=[[Teacher]]),
right=LogicalTableScan(table=[[Department]])
)
)
)
在关系表达式中，$0和$1分别代表Teacher表和Department表。本质上，它是一个数学表达式，有助于理解需要执行哪些操作才能获得结果。但是，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进行优化，一些常见的优化包括：
- 谓词下推：将过滤器尽可能推近数据源，以减少获取的数据量
- 连接重新排序：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：识别和利用索引来加速数据检索
4.5 查询规划器、生成器和执行器
优化之后，Calcite查询规划器会创建一个执行计划来执行优化后的查询。该执行计划指定了查询引擎获取和处理数据的具体步骤，这也称为特定于后端查询引擎的物理计划。
然后，Calcite查询生成器以特定于所选执行引擎的语言生成代码。
最后，执行器连接到数据库来执行最终的查询。
5. 总结
在本文中，我们探讨了Apache Calcite的功能，它能够快速为数据库配备标准化的SQL解析器、验证器和优化器。这使得供应商无需再耗费数年时间开发查询引擎，从而能够优先考虑后端存储。此外，Calcite的现成适配器简化了与不同数据库的连接，有助于开发统一的集成接口。
此外，通过利用Calcite，数据库开发人员可以加快产品上市时间，并提供强大、多功能的SQL功能。
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