Apache Calcite - 将Sql转换为关系表达式

将Sql转换为关系表达式

上篇文章介绍了手工构造的方式创建关系表达式,也介绍了关系表达式的作用,这次将介绍如何通过Calcite提供的工具将Sql转换为关系表达式

Sql转换为关系表达式可以总结为如下的步骤

  1. 设置内存数据库连接
  2. 创建自定义Schema
  3. 添加表到自定义Schema
  4. 配置SQL解析器
  5. 配置框架
  6. 创建Planner实例
  7. 解析SQL
  8. 验证SQL
  9. 转换为关系表达式
  10. 获取RelNode

样例代码如下:

public class SqlToRelNode {
   
   
    /**
     * 创建配置的时候应该建什么配置
     * Sql转关系代数表达式
     */
    @Test
    public void testSqlToRelNode() throws Exception{
   
   
        // 1. 设置内存数据库连接
        Properties info = new Properties();
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);

        // 2. 创建自定义Schema
        SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
        Schema schema = new AbstractSchema() {
   
   };
        rootSchema
### Apache CalciteSQL 转换机制 Apache Calcite 提供了一种强大的框架来解析、验证和优化 SQL 查询,并将其转换为目标系统的物理计划。以下是关于 SQL 转换的核心过程及其示例: #### 解析阶段 SQL 查询首先被解析成抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)。这一阶段通过 `SqlParser` 实现,将字符串形式的 SQL 转换成内部表示结构。 ```java // 创建 SqlParser 对象 final FrameworkConfig config = Frameworks.newConfigBuilder().build(); final SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM my_table", SqlParser.config()); final SqlNode parsedQuery = parser.parseQuery(); // 将 SQL 字符串解析为 SqlNode ``` 此部分利用了 CalciteSQL 解析功能[^2]。 --- #### 验证阶段 在解析完成后,查询会被验证以确保语义正确性。这一步骤涉及绑定表名、列名以及函数调用等操作。验证后的结果是一个逻辑表达式树。 ```java // 构建 Planner 并执行验证 RelOptCluster cluster = RelOptPlanner.createCluster(config); RelTraitSet traitSet = cluster.traitSetOf(Convention.NONE); RelDataTypeFactory typeFactory = cluster.getTypeFactory(); // 使用 Schema 和 Validator 绑定上下文 SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true); rootSchema.add("MY_TABLE", new MyCustomTable()); Planner planner = Frameworks.getPlanner(config, rootSchema, cluster, null); RelNode validatedPlan = planner.convert(parsedQuery); // 得到验证后的逻辑计划 ``` 这里展示了如何通过自定义表(如 CSV 表)完成验证的过程[^3]。 --- #### 优化阶段 经过验证的逻辑计划会进一步交给优化器处理。Calcite 支持基于规则(RBO)和基于成本(CBO)两种优化方式[^5]。最终生成的目标代数可以通过以下代码展示: ```java // 添加规则集并应用优化 List<RelOptRule> rules = ImmutableList.of( CoreRules.FILTER_PROJECT_TRANSPOSE, CoreRules.PROJECT_MERGE); planner.setProgram(RelOptUtil.buildProgram(rules)); RelNode optimizedPlan = planner.transform(0, validatedPlan); // 应用优化规则得到最优计划 ``` 在此过程中,Calcite 利用了其灵活的优化策略来调整查询性能。 --- #### 物理计划生成 最后一步是将优化后的逻辑计划化为目标系统的物理计划。例如,在 Hive 中,这种化会涉及到将 Calcite 运算符映射为 Hive 的物理代数[^1]。 ```java // 假设我们正在生成针对某个引擎的物理计划 HiveRelConverter converter = new HiveRelConverter(); PhysicalPlan physicalPlan = converter.toPhysicalPlan(optimizedPlan); ``` 这段伪代码说明了从逻辑计划到物理计划的具体流程。 --- ### 总结 整个 SQL 转换过程包括四个主要阶段:解析、验证、优化和物理计划生成。每个阶段都依赖于不同的模块和技术支持,从而使得 Calcite 成为了一个高度可扩展的数据处理平台。 ---
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