什么是Apache Calcite ?

Apache Calcite 是一款开源SQL解析工具, 可以将各种SQL语句解析成抽象语法术AST(Abstract Syntax Tree),
之后通过操作AST就可以把SQL中所要表达的算法与关系体现在具体代码之中。

Calcite的生前为Optiq(也为Farrago), 为Java语言编写, 通过十多年的发展, 在2013年成为Apache旗下顶级项目，并还在持续发展中。
该项目的创始人为Julian Hyde, 其拥有多年的SQL引擎开发经验, 目前在Hortonworks工作, 主要负责Calcite项目的开发与维护。

目前, 使用Calcite作为SQL解析与处理引擎有Hive、Drill、Flink、Phoenix和Storm。
可以肯定的是还会有越来越多的数据处理引擎采用Calcite作为SQL解析工具。

Calcite 主要功能

总结来说Calcite有以下主要功能：

SQL 解析
SQL 校验
查询优化
SQL 生成器
数据连接

3. Calcite 解析SQl的步骤

如上图中所述，一般来说Calcite解析SQL有以下几步:

Parser. 此步中Calcite通过Java CC将SQL解析成未经校验的AST
Validate. 该步骤主要作用是校证Parser步骤中的AST是否合法,如验证SQL scheme、字段、函数等是否存在; SQL语句是否合法等. 此步完成之后就生成了RelNode树（关于RelNode树, 请参考下文）
Optimize. 该步骤主要的作用优化RelNode树, 并将其转化成物理执行计划。主要涉及SQL规则优化如:基于规则优化(RBO)及基于代价(CBO)优化; Optimze 这一步原则上来说是可选的, 通过Validate后的RelNode树已经可以直接转化物理执行计划，但现代的SQL解析器基本上都包括有这一步，目的是优化SQL执行计划。此步得到的结果为物理执行计划。
Execute，即执行阶段。此阶段主要做的是:将物理执行计划转化成可在特定的平台执行的程序。如Hive与Flink都在在此阶段将物理执行计划CodeGen生成相应的可执行代码。

Calcite相关组件

Calcite主要有以下概念：

Catelog: 主要定义SQL语义相关的元数据与命名空间。
SQL parser: 主要是把SQL转化成AST.
SQL validator: 通过Catalog来校证AST.
Query optimizer: 将AST转化成物理执行计划、优化物理执行计划.
SQL generator: 反向将物理执行计划转化成SQL语句.

SQL Parser

由Java CC编写，将SQL转化成AST.

Java CC 指的是Java Compiler Compiler, 可以将一种特定域相关的语言转化成Java语言
在Calcite中将标记（Token)表示为 SqlNode, 并且Sqlnode可以通过unparse方法反向转化成SQL
cast(id as float)
Java CC 可表示为

e = Expression(ExprContext.ACCEPT_SUBQUERY)

dt = DataType() {agrs.add(dt);}

….

Query Optimizer

首先看一下

INSERT INTO tmp_node
SELECT s1.id1, s1.id2, s2.val1
FROM source1 as s1 INNER JOIN source2 AS s2
ON s1.id1 = s2.id1 and s1.id2 = s2.id2 where s1.val1 > 5 and s2.val2 = 3;

通过Calcite转化为：

LogicalTableModify(table=[[TMP_NODE]], operation=[INSERT], flattened=[false])
  LogicalProject(ID1=[$0], ID2=[$1], VAL1=[$7])
    LogicalFilter(condition=[AND(>($2, 5), =($8, 3))])
      LogicalJoin(condition=[AND(=($0, $5), =($1, $6))], joinType=[INNER])
        LogicalTableScan(table=[[SOURCE1]])
        LogicalTableScan(table=[[SOURCE2]])

是未经优化的RelNode树，可以发现最底层是TableScan，也是读取表的原始数据，紧接着是LogicalJoin,Joiner的类型为INNER JOIN, LogicalJoin之后接下做LogicalFilter 操作，对应SQL中的WHERE条件，最后做Project也就是投影操作。

但是我们可以观察到对于INNER JOIN而言, WHERE 条件是可以下推，如

LogicalTableModify(table=[[TMP_NODE]], operation=[INSERT], flattened=[false])
  LogicalProject(ID1=[$0], ID2=[$1], VAL1=[$7])
      LogicalJoin(condition=[AND(=($0, $5), =($1, $6))], joinType=[inner])
        LogicalFilter(condition=[=($4, 3)])  
          LogicalProject(ID1=[$0], ID2=[$1],      ID3=[$2], VAL1=[$3], VAL2=[$4],VAL3=[$5])
            LogicalTableScan(table=[[SOURCE1]])
        LogicalFilter(condition=[>($3,5)])    
          LogicalProject(ID1=[$0], ID2=[$1], ID3=[$2], VAL1=[$3], VAL2=[$4],VAL3=[$5])
            LogicalTableScan(table=[[SOURCE2]])

这样可以减少JOIN的数据量，提高SQL效率

实际过程中可以将JOIN 的中条件下推以较少Join的数据量

INSERT INTO tmp_node
SELECT s1.id1, s1.id2, s2.val1
FROM source1 as s1 LEFT JOIN source2 AS s2
ON s1.id1 = s2.id1 and s1.id2 = s2.id2 and s1.id3 = 5
s1.id3 = 5

这个条件可以先下推过滤s1中的数据, 但在特定场景下，有些不能下推，如下sql:

INSERT INTO tmp_node
SELECT s1.id1, s1.id2, s2.val1
FROM source1 as s1 LEFT JOIN source2 AS s2
ON s1.id1 = s2.id1 and s1.id2 = s2.id2 and s2.id3 = 5

如果s1,s2是流式表（动态表，请参考Flink流式概念）的话，就不能下推，因为s1下推的话，由于过滤后没有数据驱动join操作，因而得不到想要的结果（详见Flink/Sparking-Streaming)

那接下来我们可能有一个疑问，在什么情况下可以做类似下推、上推操作，又是根据什么原则进行的呢？如下图所示

1	T1 JOIN T2 JOIN T3

类似于此种情况JOIN的顺序是上图的前者还是后者？这就涉及到Optimizer所使用的方法，Optimizer主要目的就是减小SQL所处理的数据量、减少所消耗的资源并最大程度提高SQL执行效率如:剪掉无用的列、合并投影、子查询转化成JOIN、JOIN重排序、下推投影、下推过滤等。目前主要有两类优化方法:基于语法(RBO)与基于代价(CBO)的优化

RBO(Rule Based Optimization)
通俗一点的话就是事先定义一系列的规则，然后根据这些规则来优化执行计划。
如

ProjectFilterRule

此Rule的使用场景为Filter在Project之上，可以将Filter下推。假如某一个RelNode树

1
2
3

LogicalFilter
  LogicalProject
    LogicalTableScan

则可优化成

    LogicalProject
      LogicalFilter
        LogicalTableScan
FilterJoinRule

此Rule的使用场景为Filter在Join之上，可以先做Filter然后再做Join, 以减少Join的数量

等等，还有很多类似的规则。但RBO一定程度上是经验试的优化方法，无法有一个公式上的判断哪种优化更优。在Calcite中实现方法为 HepPlanner

CBO(Cost Based Optimization)
通俗一点的说法是：通过某种算法计算SQL所有可能的执行计划的“代价”，选择某一个代价较低的执行计划，如上文中三张表作JOIN, 一般来说RBO无法判断哪种执行计划优化更好，只有分别计算每一种JOIN方法的代价。

Calcite会将每一种操作（如LogicaJoin、LocialFilter、 LogicalProject、LogicalScan) 结合实际的Schema转化成具体的代价数，比较不同的执行计划所具有的代价，然后选择相对小计划作为最终的结果，之所以说相对小，这是因为如果要完全遍历计算所有可能的代价可能得不偿失，花费更多的人力与资源，因此只是说选择相对最优的执行计划。CBO目的是“避免使用最差的执行计划，而不是找到最好的”

目前Calcite中就是采用CBO进行优化,实现方法为VolcanoPlanner,有关此算法的具体内容可以参考原码

如何使用Calcite
由于Calcite是Java语言编写，因此只需要在工程或项目中引入相应的Jar包即可，下面为一个可以运行的例子：

public class TestOne {
    public static class TestSchema {
        public final Triple[] rdf = {new Triple("s", "p", "o")};
    }
    public static void main(String[] args) {
        SchemaPlus schemaPlus = Frameworks.createRootSchema(true);
        
        //给schema T中添加表
        schemaPlus.add("T", new ReflectiveSchema(new TestSchema()));
        Frameworks.ConfigBuilder configBuilder = Frameworks.newConfigBuilder();
        //设置默认schema
        configBuilder.defaultSchema(schemaPlus);
        FrameworkConfig frameworkConfig = configBuilder.build();
        SqlParser.ConfigBuilder paresrConfig = SqlParser.configBuilder(frameworkConfig.getParserConfig());
        
        //SQL 大小写不敏感
        paresrConfig.setCaseSensitive(false).setConfig(paresrConfig.build());
        Planner planner = Frameworks.getPlanner(frameworkConfig);
        SqlNode sqlNode;
        RelRoot relRoot = null;
        try {
            //parser阶段
            sqlNode = planner.parse("select \"a\".\"s\", count(\"a\".\"s\") from \"T\".\"rdf\" \"a\" group by \"a\".\"s\"");
            //validate阶段
            planner.validate(sqlNode);
            //获取RelNode树的根
            relRoot = planner.rel(sqlNode);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        RelNode relNode = relRoot.project();
        System.out.print(RelOptUtil.toString(relNode));
    }
}

类Triple 对应的表定义:

public class Triple {
    public String s;
    public String p;
    public String o;
    public Triple(String s, String p, String o) {
        super();
        this.s = s;
        this.p = p;
        this.o = o;
    }
}

Calcite 其它方面

Calcite的功能远不止以上介绍，除了标准SQL的，还支持以下内容：

对流相对概念支持，如在SQL层面支持Window概念,如Session Window, Hopping Window等。
支持物化视图等复杂概念。
独立于编程语言和数据源，可以支持不同的前端和后端。

值得一提的是，Calcite支持异构数据源查询，比如数据存在es和mysql，可以通过写sql join之类的操作，
让calcite分别先从不同的数据源查询数据，然后再在内存里进行合并计算；
另外，它本身提供了许多优化规则，也支持我们自定义优化规则，来优化整个查询。

总结

以上内容主要介绍上Calcite相关概念并通过相例子说明了Calcite使用方法, 希望通过上述内容，读者能对Calcite有初步的了解。

由于笔者使用和探索Calcite时间也不长，以上内容难免有错误与不准确之处，还望各位读者不吝指正，相互学习。

Reference

https://www.jianshu.com/p/2dfbd71b7f0f
https://www.infoq.cn/article/new-big-data-hadoop-query-engine-apache-calcite/

Calcite介绍