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动态的数据管理框架Apache Calcite

钱魏Way · · 85 次浏览

Apache Calcite 是一个动态数据管理框架,主要用于处理查询优化和查询规划。它是一个开源项目,隶属于 Apache 软件基金会。Calcite 并不是一个完整的数据库系统,而是一个用于构建数据库系统的工具箱。

主要特性

  • 查询优化:Calcite 提供了一个高度可配置和可扩展的查询优化器。它使用一系列规则和算法来优化 SQL 查询计划,使其在不同的执行环境中运行得更高效。
  • SQL 解析和验证:Calcite 能够解析 SQL 查询,将其转换为抽象语法树(AST),并验证其语法和语义。这为开发人员提供了一个强大的 SQL 处理能力。
  • 自定义规则和转换:用户可以定义自己的优化规则和转换逻辑,扩展 Calcite 的功能以满足特定需求。
  • 多种数据源支持:Calcite 能够通过自定义适配器连接到多种数据源,如关系数据库、NoSQL 数据库、文件系统和大数据存储系统。这使得它成为一个强大的数据集成工具。
  • 虚拟化和联邦查询:Calcite 支持对多个异构数据源进行虚拟化,并允许对这些数据源进行联邦查询。用户可以通过统一的 SQL 接口访问不同的数据源。
  • 可扩展性:Calcite 的模块化设计使其非常易于扩展,开发人员可以添加新的功能、规则和数据源适配器。
  • 丰富的 SQL 功能支持:Calcite 支持标准 SQL 及其扩展,包括窗口函数、聚合函数、子查询和复杂的联接操作。

优势和局限

优势:

  • 灵活性:Calcite 的模块化和可扩展性使其能够适应各种应用场景。
  • 广泛的 SQL 支持:支持标准 SQL 和复杂查询功能。
  • 社区支持:作为 Apache 项目,Calcite 拥有活跃的社区和丰富的文档资源。

局限:

  • 学习曲线:由于 Calcite 的复杂性和灵活性,可能需要一定的学习曲线来完全掌握其功能。
  • 性能:虽然 Calcite 提供了强大的优化功能,但具体性能表现取决于如何配置和使用它。

应用场景

  • 查询优化:用于构建具有复杂查询优化需求的数据库系统或数据处理框架。
  • 数据虚拟化:为需要整合多个数据源的应用程序提供一个统一的查询接口。
  • 大数据处理:在大数据处理框架中使用 Calcite 来优化查询计划,提高执行效率。
  • 自定义数据库引擎:开发人员可以利用 Calcite 提供的基础设施构建定制的数据库引擎。

生态系统

Calcite 被多个开源项目使用,例如 Apache Hive、Apache Drill、Apache Kylin 和 Apache Flink 等。这些项目利用 Calcite 的查询优化和规划能力来增强其数据处理能力。

总之,Apache Calcite 是一个功能强大的工具箱,适用于需要自定义查询处理和优化的开发人员和组织。它的灵活性和可扩展性使其成为构建现代数据管理系统的重要组件。

Calcite的架构

关于 Calcite 的架构,可以参考下图(图片来自前面那篇论文),它与传统数据库管理系统有一些相似之处,相比而言,它将数据存储、数据处理算法和元数据存储这些部分忽略掉了,这样设计带来的好处是:对于涉及多种数据源和多种计算引擎的应用而言,Calcite 因为可以兼容多种存储和计算引擎,使得 Calcite 可以提供统一查询服务,Calcite 将会是这些应用的最佳选择。

在 Calcite 架构中,最核心地方就是 Optimizer,也就是优化器,一个 Optimization Engine 包含三个组成部分:

  • rules:也就是匹配规则,Calcite 内置上百种 Rules 来优化 relational expression,当然也支持自定义 rules;
  • metadata providers:主要是向优化器提供信息,这些信息会有助于指导优化器向着目标(减少整体 cost)进行优化,信息可以包括行数、table 哪一列是唯一列等,也包括计算 RelNode 树中执行 subexpression cost 的函数;
  • planner engines:它的主要目标是进行触发 rules 来达到指定目标,比如像 cost-based optimizer(CBO)的目标是减少cost(Cost 包括处理的数据行数、CPU cost、IO cost 等)。

Calcite 处理流程

Sql 的执行过程一般可以分为下图中的四个阶段,Calcite 同样也是这样:

但这里为了讲述方便,把 SQL 的执行分为下面五个阶段(跟上面比比又独立出了一个阶段):

  • 解析 SQL, 把 SQL 转换成为 AST (抽象语法树),在 Calcite 中用 SqlNode 来表示;
  • 语法检查,根据数据库的元数据信息进行语法验证,验证之后还是用 SqlNode 表示 AST 语法树;
  • 语义分析,根据 SqlNode 及元信息构建 RelNode 树,也就是最初版本的逻辑计划(Logical Plan);
  • 逻辑计划优化,优化器的核心,根据前面生成的逻辑计划按照相应的规则(Rule)进行优化;
  • 物理执行,生成物理计划,物理执行计划执行。

参考链接:

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