为了说明这一点,让我们创建一个空的Calcite实例,然后将它指向一些数据。
前言 calcite 基本概念性的东西就不说了,本片不说技术相关的东西,仅仅闲谈 最近越来越明白了一件事:框架之所以叫框架,必然用到了模板方法,我们只需要实现哪些我们自己需要实现的东西即可。
这是一个循序渐进的教程,展示了如何构建和连接Calcite。它使用一个简单的适配器,使CSV文件的目录看起来是一个包含表的模式。Calcite完成了其余的工作,并提供了完整的SQL接口。
从Flink源码flink-table/flink-sql-parser/src/main/codegen文件夹copy到自己项目的src/main目录下
2 架构与解析步骤 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.
概念定义 Convention:Calcite设计的核心概念,代表一类特定的数据源或执行引擎,基于Convention可生成与具体数据源或者引擎相关的执行计划。
代数 关系代数是Calcite的核心。每个查询都被表示为一棵关系运算符的树。你可以将一条SQL语句翻译为关系代数,也可以直接建立树状结构。 规则器规则使用保留语义的数学特性来转换表达树。
Flink SQL中使用Calcite作为sql语法解析、校验、优化工具,本篇是实操篇,介绍一下calcite做sql语法解析使用方式。
什么是Calcite 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
下图是采用Apache Calcite的开源数据处理系统,以及Calcite能连接到的数据源。 ? 大多数数据处理系统是使用Calcite来做SQL解析和查询优化。
Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项,可以针对不同的SQL方言进行解析。
最近在公司享受福报,所以更新进度严重脱节了,本期依旧是一篇Calcite相关的文章,上一篇《基于Calcite自定义SQL解析器》有兴趣的童鞋可以移步去看看。
然而,Calcite使用JavaCC编译器进行语法解析。 在Calcite中,Parser.jj是最核心的词法&语法分析文件。
方言转换代码解析 SqlNode.toSqlString方法 SUBSTRING转SUBSTR APPROX_COUNT_DISTINCT转APPROX_DISTINCT ROLLUP重写 小结 我们知道,Calcite
Calcite 最早的名称叫做optiq,起初在Hive 项目中,为Hive 提供CBO代价优化。
提取查询特征并使用一套规则进行匹配改写,将查询表示为SPJG标准形式,提取查询中Join、Projects、Filters、Grouping、Aggregation五种表达式,分别与物化视图对应的表达式进行匹配改写; Calcite
在Calcite中,关系代数等价转换即为RelNode计划树的等价转换。
javacc 会根据 parser.jj 中定义的相互穿插的 Token、Java 代码来自动生成 org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl 的代码
随着关系模型的不断发展,更多的关系代数运算被提出,常用的关系代数运算如下表所示: Calcite实现 Calcite基于RelNode表示关系代数节点,即关系算子,其中,通过AbstractRelNode
背景介绍 Calcite作为SQL中间件,为提供扩展性并适配不同数据源,设计了Adapter适配器方式对接异构数据源,允许Calcite连接到不同类型的数据源。