Apache Calcite - 基于规则的查询优化

基于规则的查询优化

基于规则的查询优化（Rule-based Query Optimization）是一种通过应用一系列预定义的规则来优化查询计划的技术。这些规则描述了如何转换关系表达式，以提高查询执行的效率。基于规则的优化器并不依赖于统计信息，而是通过模式匹配和规则应用来改进查询计划。

• 规则（Rules）： 规则是优化器用来转换关系表达式的基本单位。每条规则定义了一个模式（Pattern）和一个转换（Transformation）。当优化器检测到关系表达式中匹配该模式的部分时，就会应用相应的转换。

• 模式匹配（Pattern Matching）： 优化器会遍历关系表达式树，并尝试找到与规则模式匹配的部分。一旦找到匹配的部分，就会应用相应的转换。

• 转换（Transformation）： 转换是对匹配模式的关系表达式进行修改的操作。转换后的表达式通常会具有更高的执行效率。

• 优化器（Optimizer）： 优化器是应用规则的引擎。Apache Calcite中有多种优化器实现，如HepPlanner（基于规则的优化器）和VolcanoPlanner（基于代价的优化器）。

Calcite中的规则RelOptRule

RelOptRule 是 Apache Calcite 中用于定义查询优化规则的基类。通过继承 RelOptRule，可以创建自定义的优化规则，以便在查询优化过程中应用这些规则。以下是对 RelOptRule 及其常见子类的详细介绍。

• RelOptRule: RelOptRule 是一个抽象类，用于定义查询优化规则。每个规则包含一个模式（Pattern），用于匹配关系表达式树中的特定结构。当优化器检测到关系表达式中匹配该模式的部分时，就会应用相应的转换。

构造函数

• operand：定义规则匹配的模式。
• description：规则的描述，用于调试和日志记录。

protected RelOptRule(RelOptRuleOperand operand, String description)

主要方法

• onMatch(RelOptRuleCall call)：当规则的模式匹配成功时调用，用于执行具体的转换逻辑。
• matches(RelOptRuleCall call)：检查规则是否适用于当前的匹配上下文，默认实现返回 true。
  toString()：返回规则的描述信息。

RelOptRule的常用子类简介

• ProjectFilterTransposeRule：ProjectFilterTransposeRule 将 Project 操作下推到 Filter 之后，从而减少不必要的数据传输和处理。
• FilterJoinRule：FilterJoinRule 将 Filter 操作下推到 Join 之前，或者将过滤条件分解并分别应用到连接的两侧。
• JoinCommuteRule：JoinCommuteRule 交换 Join 操作的左右输入，从而可能找到更优的连接顺序。

CoreRules

CoreRules 是 Apache Calcite 提供的一组默认的优化规则集合。这些规则覆盖了常见的查询优化场景，如投影下推、谓词下推、连接重排序等。CoreRules 中的规则大多是通过继承 RelRule 或其子类来实现的。

/** Rule that recognizes an {@link Aggregate}
   * on top of a {@link Project} and if possible
   * aggregates through the Project or removes the Project. */
  public static final AggregateProjectMergeRule AGGREGATE_PROJECT_MERGE =
      AggregateProjectMergeRule.Config.DEFAULT.toRule();

  /** Rule that removes constant keys from an {@link Aggregate}. */
  public static final AggregateProjectPullUpConstantsRule
      AGGREGATE_PROJECT_PULL_UP_CONSTANTS =
      AggregateProjectPullUpConstantsRule.Config.DEFAULT.toRule();

  /** More general form of {@link #AGGREGATE_PROJECT_PULL_UP_CONSTANTS}
   * that matches any relational expression. */
  public static final AggregateProjectPullUpConstantsRule
      AGGREGATE_ANY_PULL_UP_CONSTANTS =
      AggregateProjectPullUpConstantsRule.Config.DEFAULT
          .withOperandFor(LogicalAggregate.class, RelNode.class)
          .toRule();

HepPlanner

在Apache Calcite中，HepPlanner 是 RelOptPlanner 接口的一个启发式（heuristic）实现。这里的“启发式”具体指的是使用启发式方法来指导查询优化过程，而不是基于全面的成本模型来评估每一个可能的查询计划。启发式方法通常依赖于规则和经验法则（heuristics）来快速找到一个足够好的解决方案，而不是最优解。

启发式方法在计算机科学中通常指的是通过经验法则、直觉或启发式规则来解决问题的方法。这些方法不保证找到最优解，但通常能够在合理的时间内找到一个较好的解决方案。启发式方法在查询优化中尤其重要，因为查询优化问题通常是NP难题，全面搜索所有可能的查询计划是不可行的。

一个基于规则变换的案例

要优化的Sql如下，我们将使用下推规则ProjectFilterTransposeRule来进行优化

"SELECT age FROM your_table WHERE age > 30";

org.apache.calcite.rel.rules.ProjectFilterTransposeRule 规则含义

Rule that pushes a Project past a Filter.

将投影下推到过滤操作之后。这里的“之后”并不是指执行顺序上的“之后”，而是指在查询计划树结构中的位置变化。具体来说，这意味着在查询计划树中，Project 操作会被移动到 Filter 操作的下方（即子节点），从而在逻辑上首先进行投影操作，然后再进行过滤操作。

原查询计划
LogicalProject(a=[$0], b=[$1])
  LogicalFilter(condition=[=($0, 'b')])
    LogicalTableScan(table=[[c]])

下推后的查询计划
LogicalFilter(condition=[=($0, 'b')])
  LogicalProject(a=[$0], b=[$1])
    LogicalTableScan(table=[[c