探索Apache Calcite：开源动态数据管理的未来之路

说到 Apache Calcite，它可是一个开源的动态数据管理框架，专门为高效的数据库系统打下坚实的基础。作为 Apache 软件基金会的一个顶尖项目，Calcite 主要关注 SQL 解析、查询优化以及不同数据源的连接能力。但你要注意，它并不直接存储数据，而是作为数据处理的中介，广泛应用于 Flink、Hive 等多个大数据平台。

核心功能与特点

根据 Apache Calcite 的官方网站（
https://calcite.apache.org/）所述，Calcite 拥有以下几个重要功能：

1. 标准 SQL 处理

• 它提供了行业标准的 SQL 解析器、验证器和 JDBC 驱动程序。
• 支持标准 SQL 语法，确保可以与各种数据库系统无缝对接。

2. 查询优化

• 从 SQL 到查询优化：将查询转化为关系代数，并通过规划规则进行调整。
• 利用成本模型进行优化，生成高效的执行计划。

3. 任意数据源连接

• 从关系代数到任意数据源：可以通过适配器机制连接第三方数据源。
• 支持元数据浏览，并将计算任务推送至数据源以进行优化。

应用场景

Calcite 的设计理念是”任何数据，任何地方”，这让它成为众多大数据系统的热门 SQL 处理引擎：

1. Apache Flink

• Flink 将 Calcite 作为 SQL 解析与优化的核心组成部分。
• 支持流式和批处理 SQL 查询，给实时分析提供强有力的支持。

2. Apache Hive

• Hive 用 Calcite 替代了之前的查询优化器。
• 这提升了查询性能和 SQL 的兼容性，能够处理更复杂的查询场景。

3. 其他广泛应用

为什么选 Calcite？

• Apache Drill：让你可以进行互动查询
• Apache Phoenix：为 HBase 提供 SQL 的大门
• 像 Google BigQuery 和 Amazon Redshift 这样的云数据仓库，也参考了 Calcite 的设计理念

public static class HrSchema {
  public final Employee[] emps = new Employee[0];
  public final Department[] depts = new Department[0];
}
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);
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
Schema schema = new ReflectiveSchema(new HrSchema());
rootSchema.add("hr", schema);
Statement statement = calciteConnection.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery(
    "select d.deptno, min(e.empid)n"
    + "from hr.emps as en"
    + "join hr.depts as dn"
    + "  on e.deptno = d.deptnon"
    + "group by d.deptnon"
    + "having count(*) > 1");
print(resultSet);
resultSet.close();
statement.close();
connection.close();

• 不存储数据：Calcite 作为一个处理层，能与各种存储系统完美衔接
• 高效能：通过优化查询和下推计算，大幅提高了查询的效率
• 开放性：作为 Apache 的顶级项目，社区活跃，文档丰富
• 灵活性：通过适配器机制支持多种数据源，核心代码无需更改

总结

Apache Calcite 是一个专注于 SQL 处理的开源框架，凭借其强大的 SQL 解析、查询优化和跨数据源连接能力，已经成为现代数据处理系统的关键部分。它并不直接存储数据，而是充当数据处理的“大脑”，为 Flink、Hive 等系统提供高效、标准的 SQL 查询能力，让开发者能更专注于业务逻辑，而不用纠结于底层的数据处理细节。