Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它具备很多典型数据库管理系统的功能，比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等，但是又省略了一些关键的功能，比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据，不完全包含相关处理数据的算法等。
也正是因为Calcite本身与数据存储和处理的逻辑无关，所以这让它成为与多个数据存储位置（数据源）和多种数据处理引擎之间进行调解的绝佳选择。
Calcite所做的工作就是将各种SQL语句解析成抽象语法树（AST Abstract Syntax Tree），并根据一定的规则或成本对AST的算法与关系进行优化，最后推给各个数据处理引擎进行执行。
目前，使用Calcite作为SQL解析与优化引擎的又Hive、Drill、Flink、Phoenix和Storm，Calcite凭借其优秀的解析优化能力，会有越来越多的数据处理引擎采用Calcite作为SQL解析工具。
Calcite的主要功能我们上面其实已经提到了，主要有以下功能：
SQL解析：通过JavaCC将SQL解析成未经校验的AST语法树
SQL校验：校验分两部分，一种为无状态的校验，即验证SQL语句是否符合规范；一种为有状态的即通过与元数据结合验证SQL中的Schema、Field、Function是否存在。
SQL查询优化：对上个步骤的输出（RelNode）进行优化，得到优化后的物理执行计划
SQL生成：将物理执行计划生成为在特定平台/引擎的可执行程序，如生成符合Mysql or Oracle等不同平台规则的SQL查询语句等
数据连接与执行：通过各个执行平台执行查询，得到输出结果。
所以在Calcite中，一条SQL的处理步骤就很清晰了，那么我们通过Calcite的代码来实际了解一下：
// 初始化配置 SqlParser.ConfigBuilder configBuilder = SqlParser.configBuilder(); configBuilder.setUnquotedCasing(Casing.UNCHANGED); //Sql解析：解析Sql语句，通过JavaCC解析成AST语法树，表现为SqlNode SqlParser sqlParser = SqlParser.create(sql, configBuilder.build()); SqlNode sqlNode = sqlParser.parseQuery(); //Sql校验：结合元数据信息验证Sql是否符合规范 Planner planner = Frameworks.getPlanner(config); SqlNode node = planner.validate(sqlNode); //Sql查询优化：将SqlNode转换为LogicalPlan，表现为RelNode RelRoot relRoot = planner.rel(node); RelNode project = relRoot.project(); //指定优化规则 final HepProgram program = new HepProgramBuilder() .addRuleInstance(SubQueryRemoveRule.PROJECT) .addRuleInstance(SubQueryRemoveRule.FILTER) .addRuleInstance(SubQueryRemoveRule.JOIN) .build(); //生成优化后的RelNode HepPlanner prePlanner = new HepPlanner(program); prePlanner.setRoot(project); RelNode relNode = prePlanner.findBestExp(); //ToDo 执行查询那么前面对Calcite进行了简单的介绍，我们如何使用Calcite呢？Calcite的使用非常简单，你要做的只是添加数据源即可。我们以Mysql数据源为例，我们通过添加Mysql数据库作为Calcite的数据源，实现通过Calcite对Mysql数据进行查询的Demo。
//初始化calcite connection Class.forName("org.apache.calcite.jdbc.Driver"); Properties info = new Properties(); info.setProperty("lex", "JAVA"); Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info); CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class); //添加mysql数据库作为数据源 SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema(); Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource(); dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost"); dataSource.setUsername("username"); dataSource.setPassword("password"); Schema schema = JdbcSchema.create(rootSchema, "hr", dataSource, null, "name"); rootSchema.add("hr", schema); //执行查询 Statement statement = calciteConnection.createStatement(); ResultSet resultSet = statement.executeQuery( "select d.deptno, min(e.empid)\n" + "from hr.emps as e\n" + "join hr.depts as d\n" + " on e.deptno = d.deptno\n" + "group by d.deptno\n" + "having count(*) > 1"); print(resultSet); resultSet.close(); statement.close(); connection.close();Calcite提供了多种方式添加数据源，如通过“inline：”的字符串方式以及通过json或yaml文件的方式。同时，Calcite抽象出了功能齐全的接口，可以方便的将CSV文件抽象成数据表进行查询。这部分内容可以通过官方的示例了解一下！
当然SQL解析、校验与执行计划优化是Calcite的基本功能，Calcite的NB之处在于，Calcite的目标是“one size fits all”，希望能为不同的计算平台和数据源提供统一的查询引擎，并且以类似传统数据库的访问方式（SQL）来访问Hadoop上的数据。所以Calcite提供了非常丰富的可扩展接口，帮助我们实现扩展数据源、扩展针对不同数据源的优化规则、扩展SQL查询语法、扩展数据处理引擎等等。这部分后面会详细介绍（挖坑ing）
参考资料：https://calcite.apache.org/docs/tutorial.htmlhttps://www.infoq.cn/article/new-big-data-hadoop-query-engine-apache-calcite
好久不更新了
转载于:https://www.cnblogs.com/jixin/p/10500075.html
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