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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：
