九师兄

这里是一个简单连接MySQL的案例，以及不同数据源相互join的案例。主要是温故而知新。整体项目结构如下。

今天来看一个实用的Calcite案例，可以实现将SQL语句大小写关键字，全部大小写，或者实现方言转换。

本章是一个简答的SQL解析案例，主要是解析SQL中的一些常见信息。我们可以拿着这个做一些其他类型复杂的SQL解析。

我们模你了简单数据流。在本章节我们主要学习流式聚合查询。建议大家去看原文。这里仅仅自学使用。在真正使用流式查询时，除了简单的查询操作，我们也会进行统计、聚合分析等，比如统计一段时间内错误日志的数量。可能我们很容易写出这样的聚合 SQL 语句，在一段时间内按照日志级别执行 GROUP BY。如果我们直接采用惯性思维，使用普通 SQL 语句的方式，如代码清单 12-11 所示这样普通的查询会直接报错的报错原因是流式聚合必须有一个单调表达式。

我们是模你了数据流。本章节我们来直接试试kafka当数据流，会怎么样？

建议大家去看原文。这里仅仅自学使用。传统的数据处理基于静态的数据集，而流式数据也是数据的集合，只是这些数据持续地流动。与传统表格数据不同的是，它们通常不存储在磁盘上，而是通过网络流动并在内存中短时间保存。在应用层面上，流是表的补充，因为它代表现在和末来发生的事情，而表代表过去发生的事情。将流数据存档到表中是很常见的。和表类似，如何对流式数据进行便捷的操作是我们面临的一个很大的问题。在使用 Calcite 时，我们可以在，将其转化为一个能够处理流式数据的流式 SQL，如代码清单 12-1 所示。

根据报错信息，你的类MyUdafFun不是一个有效的函数类，因为在Calcite中，标量函数和表宏（table macros）应该包含一个eval方法；聚合函数有’init’和’add’方法，以及可选的’initAdd’， 'merge’和’result’方法。这里可以看到上面都为空，然后methodName有值的情况下，然后结果却为空，然后就会报错，那么我改一下，把相关信息改成如下。然后我最后看自我感觉应该是MyUdafFun出问题了，我想到偶然一撇，我的Udf是。然后尝试源码找问题，但是没找到。

相比于 UDE, UDAF 的编写过程稍微复杂一些，它内部定义了一个累加的过程，需要我们实现 init、add、result 这3个方法。接下来我们以 COLLECT_ LIST 为例实现一个 UDAF,这个两数的功能是将某列转换成一个数组后返回。图 10-1 展示了执行 COLLECT LIST 之前的结果，现在这里有3行数据，我们希望将所有的分数汇集成一个数组再返回。使用 COLLECT_ LIST 便可以将该列所有数据汇集成一个数组。图10-2 展示了执行COLLECT LIST 之后的结果。

对于数据库来说，最基础的函数定义方式就是 UDF，本节会对这种自定义函数进行介绍。我们首先需要了解什么是 UDF。UDF 是这了种函数当中最简单的一个，主要针对的是一对一的场景。这时可能就有读者感到疑惑，什么是一对一的场景？一对一其实主要是针对单行的输人、单行的输出。例如我们写一条SQL 语句，如代码清单 10-1 所示。该数学函数 ABS 的作用很简单，就是将每行输人的 num 宇段转换为正数再输出。这就是一个典型的一对一的场景。

上一篇文章：【Calcite】Calcite连接redis 本章耗时4个多小时才跑通。PostgreSQL（简称 PG）是非常典型的对象-关系数据管理系统，它由美国加州大学计算机系开发。图9-3展示了 PostgreSQL 的 Log0。 PostgreSQL 可以支持大部分SQL 标准，同时提供了很多其他的特性，例如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。同样，PostgresQL 也可以用许多方法扩展，例如增增加新的数据类型、两数、操作符、聚集两数、素引方法、过程语言等。由于开源许可

接下来我们需要定义 Redis 的表元数据。这里我们用 RedisTable 类对相关信息进行封装，需要继承 Calcite 内部的 Table接口。其中，我们需要重写几个重要的方法。首先是 getRowType 方法，该方法用于定义最终查询出的列名称和类型，names 和 types便是封装了该表列名称和类型的列表。通过调用 createStructType 方法构建 RelDataType。具体实现方式如代码清单9-4所示。代码清单 9-4 getRowType 方法/*

在上一篇文章，我们学习了calcite进行CBO优化，然后里面也有下推案例。本节将介绍如何自定义优化规则。通过前文其实可以发现，对于自定义的优化规则，只要规定好你需要匹配的节点和你想要的转换方式，并将其加人规则当中就大功告成了。

正如 6.4.1 小节介绍的，Antir 和JavacC一样，是一个很强大的代码生成器，可以对我们定义的语法进行词法和语法解析。既然这两者都是用来做语法和词法解析的，我们完全可以将 Calcite 当中的 JavaCC 替换成 Antl。其基本的解析代码示例如代码清单 6-31 所示。代码清单 6-31使用 Antlr 进行代码解析的示例。

我们已经知道如何调用对应的解析接口，但是有时需要扩展一些新的语法操作，我们如何操作呢？这里我们以数仓的一个常见操作Load 作为例子，介绍如何自定义语法。Load操作时将数据从一种数据源导人另一种数据源中，这种操作在真实的业务场景中是十分常见而且必要的。一般来说，Load 操作采用的语法模板如代码清单 6-16所示。其中，sourceType 和targetType 表示数据源类型，obj 表示这些数据源的数据对象，(fomCol toCol)表示字段名映射，文件里面的第一行是表头，分隔符默认是制表符。

本章主要是 SimpleSelectParser 解析 select 1+1;这个文件的路径一定要是这里，不然无法编译。然后Java CC 的 Maven 插件如下。

建议看原文，这里仅供自己学习。SOLLine 是一个基于Java 开发的连接关系数据库和执行 SQL 语句的控制台工具。它类似于其他的命令行数据库连接器，比如为 Oracle 提供服务的 SQL*PLUS 和为 Sybase/SQL 提供服务的 isql。因为它是基于 Java 开发的，所以它同样具有跨平台性。

在上一篇文章中我们学会了如何注册单表解析CSV文件，本章节我们要学习CSV多表注册以及calcite进行CBO优化案例。我们先看一个语句在这个SQL中如果我们没有左优化，那么我们会先把TEST01的数据查询出来，然后再把TEST02的数据查询出来，然后做数据join操作，如果我们做优化，可以先执行where条件，这样过滤后的数据就更少，性能就更好。

本章节主要是讲解如何使用Calcite解析读取CSV文件。首先看一下整个项目结构csv的文件名称一定要大写，然后内容如下然后我们定义一个CsvSchemaFactory，这个代表csv的scheam工厂，是入口。然后在CsvSchema中，主要是将csv文件集合封装成表信息，比如一个文件代表一个表，key就是文件名称，value是表信息。

​ HepPlanner是一套greedy方式的Planner，可以认为是所优即所得，即任何rule只要命中运行，就认为其产生的结果是更优。例：Calcite实现的ProjectFilterTransposeRule，功能主要是将Project与Filter进行交换。subTree1:subTree2:则HepPlanner会将subTree2作为更优的plan。

Calcite类型系统概述 Calcite的类型系统定义了数据对象间的行为和约束，通过RelDataTypeSystem接口实现类型规则定制。系统提供了默认实现RelDataTypeSystem.DEFAULT，并支持通过继承RelDataTypeSystemImpl或使用DelegatingTypeSystem进行扩展定制。类型工厂RelDataTypeFactory负责SQL/Java类型与关系类型的转换，基础实现包括RelDataTypeFactoryImpl和SqlTypeFactoryImpl。关

本文介绍了SQL校验器SqlValidator的核心组件和工作流程。主要包含以下内容： SqlValidatorImpl作为默认实现类，负责SQL语句的校验工作 SqlValidatorScope定义了SQL校验的名称解析范围，表示在查询特定点可访问的表和列 SqlValidatorNamespace描述查询中使用的数据源，可以是表或子查询 校验过程从validate()入口开始，通过validateScopedExpression()进行语法检查 校验过程会先对SQL节点进行标准化重写，然后注册作用域和命

Apache Calcite 查询优化器简介 本文介绍了Apache Calcite查询优化器的核心概念与实现。主要内容包括： 查询优化器概述：解释查询优化器在数据库和计算引擎中的核心作用，及其如何将关系代数表达式转换为高效执行计划。 优化模型： RBO（基于规则优化）：严格按规则转换表达式，不考虑数据特性 CBO（基于成本优化）：根据统计信息和代价模型选择最优计划，更适合离线场景 常见优化规则： 谓词下推：提前过滤减少join数据量 常量折叠：预计算常量表达式 列裁剪：仅扫描必要列减少IO Calcite

Apache Calcite是一个灵活、可嵌入、可扩展的SQL查询处理框架，为Hive、Flink等大数据系统提供统一的查询优化和语言支持。其核心架构包括模块化查询优化器、多语言查询处理器和适配器扩展机制，支持关系型、半结构化、流式和地理空间数据。Calcite基于关系代数理论，通过关系表达式（RelNode）和优化规则（RelOptRule）实现查询重写与优化，其中ConverterRule处理不同数据源间的转换。理解这些基础概念对于掌握Calcite的查询优化流程至关重要，特别是关系代数操作（如选择σ、

Calcite解析器自定义配置模板摘要：该模板文件用于配置Calcite SQL解析器的自定义实现，主要包括解析器类名、包路径、导入语句、关键字列表等配置项。其中定义了包名为"com.github.quxiucheng.tutorial.parser.custom"，类名为"ExtensionSqlParserImpl"。模板包含大量SQL关键字和非保留关键字配置，如"ABSENT"、"ACTION"、"DATABAS

本文介绍了Calcite SQL解析模块的核心结构和实现原理。主要内容包括：1) Calcite SQL解析器生成流程，从配置、工厂类到具体解析器的层次结构；2) SQL解析使用示例，展示如何通过SqlParser解析SQL语句并生成抽象语法树；3) Parser.jj文件解析SQL的核心过程；4) 常用解析类及其作用，如Span、SqlAbstractParserImpl、SqlParseException等；5) 各类SQL语句对应的子类实现；6) SqlLiteral常量的类型和使用方式。整体呈现了C

本文介绍了Apache Calcite中基于代价的优化(CBO)概念及其实现机制。CBO通过等价表达式替换和代价模型迭代优化SQL执行计划，其核心公式为CBO = RBO + Cost Model + Model Iteration。Calcite采用Volcano/Cascades模型计算代价，该模型使用动态规划中的贪心算法，在枚举过程中进行局部优化。代价计算包含三个关键指标：行数(RowCount)、CPU消耗和IO成本。文章详细剖析了代价计算的核心组件RelMetadataQuery及其工作原理，包括

基于规则的查询优化(RBO)简介 RBO(Rule-Based Optimization)是一种基于预定义等价代数表达式规则的查询优化方法。它通过应用一系列转换规则来优化查询执行计划，如： 连接顺序调整 外连接转内连接 列裁剪和常量折叠 投影合并 子查询转半连接等 在Calcite中，实现RBO需要： 确定规则适用的RelNode类型 继承RelOptRule或ConverterRule类 实现onMatch()或convert方法 核心执行过程分为两步： setRoot()：将关系表达式转换为有向无环图

摘要：本文介绍了如何从SQL语句解析出的抽象语法树(AST)中提取所有表引用。重点分析了Calcite中SqlNode结构，指出表引用出现在FROM子句和JOIN子句的SqlIdentifier节点中。文章提供了Scala实现代码，通过递归遍历AST，识别SELECT、JOIN、AS等关键节点，最终提取源表和目标表。特别处理了AS别名的转发情况，确保能准确识别所有表引用。

Calcite CSV适配器使用指南 本文介绍了Apache Calcite CSV适配器的基本使用方法。主要内容包括：通过Git克隆源码并编译安装；使用sqlline连接CSV数据源进行SQL查询测试；解析model.json配置文件如何定义数据模式；以及如何通过配置文件添加视图表。文中展示了CSV文件作为关系型数据源查询的完整流程，包括表连接、聚合等SQL操作示例，并简要说明了底层CsvSchemaFactory的实现原理。

本文介绍了如何利用Calcite框架实现自定义JDBC驱动程序，用于查询JSON文件。主要内容包括：1）定义JDBC URL格式为"jdbc:json://路径"，其中路径下的JSON文件将被加载为表；2）构建JsonSchema类处理JSON文件元数据，以文件名作为表名；3）实现JsonTable类解析JSON数据结构和内容；4）提供示例JSON数据文件(user.json和order.json)作为测试数据。该方案通过Calcite的Schema接口和Table接口，将JSON文件映

本文介绍了如何扩展Calcite SQL解析器以支持自定义语法。主要讲解了通过javacc和freemarker工具链，在编译阶段生成最终语法文件的技术实现流程。文章以一个具体案例为例，演示了如何在标准SQL语句前添加"jacky job"关键字并使其可被解析。详细说明了Maven工程的配置要点，包括必要的依赖项（如Calcite核心、日志组件等）和编译插件设置（maven-compiler-plugin、maven-dependency-plugin等），为开发者实现自定义SQL语法扩

摘要 本文介绍了SQL解析器(Sql Parser)的基本概念，重点讲解了Calcite框架中的SQL语法解析实现。文章首先类比计算器解析数学表达式说明SQL解析的原理，然后详细解析了Calcite内置的语法解析配置，包括大小写敏感、引用标识符等参数设置，并指出解析器仅验证语法结构而不检查标识符存在性。 作者进一步演示了如何自定义SQL解析器来支持新语法"SUBMIT JOB AS"，包括修改JavaCC文件、添加SqlNode子类、配置编译环境等步骤。通过扩展Calcite的解析器，可

Calcite自定义函数流程摘要（150字） Calcite自定义函数主要通过在SqlStdOperatorTable中注册实现。首先需在SqlStdOperatorTable中定义函数签名，包括函数名、返回类型、参数类型等。使用时通过配置FrameworkConfig指定自定义的OperatorTable实例。解析阶段会根据函数名在OperatorTable中查找匹配项，未找到则生成SqlUnresolvedFunction。验证阶段会解析未决函数，检查所有注册表中的函数定义。整个过程涉及Schema管理

本文介绍了如何使用Apache Calcite通过JSON配置文件读取JDBC数据源。通过定义stock.json文件配置MySQL数据源连接信息，包括驱动、URL、用户名和密码。在Java代码中加载该配置文件，建立Calcite连接并执行SQL查询，实现对MySQL数据库中person表数据的读取。示例演示了Calcite作为中间件适配多种数据源的能力，展示了其在数据仓库中对接多源数据的重要作用。

JDBC连接MySQL数据库示例及参数解析 本文演示了使用JDBC通过Calcite连接MySQL数据库的代码示例，包括驱动加载、数据源配置和查询执行过程。代码展示了如何创建连接、获取Schema并执行SQL查询。同时详细介绍了JDBC连接字符串的各项参数，如caseSensitive、conformance、lex等，这些参数可以控制SQL解析、标识符处理和行为兼容性。文章还提供了Maven依赖配置说明和不同连接方式的示例，包括直接连接和通过Schema适配器连接。这些内容为开发者提供了JDBC连接MyS

接下来我们使用calcite 来查询这个结构里的数据。如何引入calcite，以maven方式为例。下面来创建一个基于内存数据的查询。

本文介绍了使用FMPP（基于Freemarker的模板生成器）通过Maven插件自动生成Java代码的流程。主要包括：1）添加FMPP Maven插件依赖，配置模板目录和输出路径；2) 编写config.fmpp配置文件定义变量和模板文件；3) 创建Freemarker模板文件，支持变量替换和模板包含；4) 执行mvn fmpp:generate命令后，在target目录下生成包含变量替换结果的Java代码文件。通过示例展示了如何将配置文件中的变量值(1和3)动态插入到模板中，最终生成可执行的Java类。

SQLLine是一个基于Java的跨平台SQL命令行工具，功能类似于Oracle的sqlplus和MySQL的mysql客户端。它需要JVM、Jline库和JDBC驱动支持，通过下载jar包并配置classpath即可使用。SQLLine采用DriverManager机制连接数据库，主要执行流程包括初始化连接、获取驱动、验证URL等步骤。该工具提供简洁的命令行界面，支持执行SQL查询、查看表结构等基本数据库操作，适用于多种关系型数据库的连接和操作。

摘要：SQL查询优化器的工作原理 SQL查询优化器是数据库系统的核心组件，负责将用户提交的非过程化SQL语句转换为高效执行方案。其工作流程包括：1）语法分析，检查语句正确性并转换为关系代数；2）语义检查，验证数据类型等约束；3）查询重写，基于关系代数优化查询形式；4）生成访问计划，评估成本选择最优方案；5）生成可执行代码并执行。优化器通过自动改进查询形式（如添加冗余条件减少连接数据量）和选择最小成本方案，显著提升查询性能，是决定数据库效率的关键因素。

本文主要探讨了SQL查询优化的基本概念和逻辑优化技术。首先介绍了优化过程的四个主要步骤：词法分析、逻辑优化、物理优化和执行。随后重点阐述了逻辑优化的核心思想，包括子句局部优化、子句管理优化、形式变化优化等，这些优化主要基于关系代数和启发式规则。文章详细分析了从运算符角度（选择、投影、集合运算）和运算规则角度（交换律、结合律、分配律等）进行优化的方法，通过具体SQL示例展示了如何应用这些规则来提升查询效率。其中强调了条件化简、操作下推等技术对减少中间结果大小和数量的重要作用。