Apache Calcite 详细介绍

发布于：2025-05-08 ⋅ 阅读:(14) ⋅ 点赞:(0)

1. 定义

Apache Calcite 是一个动态数据管理框架，它提供了一套完整的 SQL 解析、验证、优化和执行引擎。与其他传统数据库不同，Calcite 不负责数据存储或具体的数据处理算法，而是专注于为各种异构数据源提供统一的 SQL 查询能力。它可以轻松集成到不同的系统中，如 Flink、Hive、Storm 等，支持开发者构建自定义的数据查询管道 。

2. 术语表

术语 解释
SQL Parser 将原始 SQL 文本解析为抽象语法树（AST）的过程，是 Calcite 处理 SQL 的第一步 。
Query Optimizer Calcite 提供的优化器模块，用于将逻辑计划转换为高效的物理执行计划，支持基于规则和成本的优化策略 。
Schema 描述数据源结构的元数据对象，Calcite 允许用户自定义 Schema 来适配不同的数据源 。
RelNode 表示关系代数节点的对象，在 Calcite 中用于构建逻辑和物理执行计划 。
Enumerable 一种执行模型，表示可以通过 Java 集合进行迭代计算的结果集，常用于内存数据处理 。
Pluggable Framework 指 Calcite 的高度可扩展架构，允许用户插入自定义解析器、优化器规则等组件 。
Metadata Factory 用于创建和管理元数据描述符的接口，支持 SQL 类型、Java 类型等信息的获取 。

3. 核心概念

  • SQL 解析与验证
  • 逻辑计划生成
  • 查询优化（Rule-based / Cost-based）
  • 物理计划生成
  • 数据源适配机制（Schema + Table）
  • 多语言支持（SQL、LINQ 等）
  • 自定义函数与操作符扩展

4. 主要理论/观点

  1. 去中心化的 SQL 引擎架构
    Apache Calcite 不绑定任何特定的数据存储层，而是作为一个通用的 SQL 引擎嵌入到其他系统中，这种设计使其适用于广泛的异构数据环境 。

  2. 灵活的优化策略
    Calcite 支持多种优化方式，包括基于规则的优化（Rule-Based Optimization, RBO）和基于成本的优化（Cost-Based Optimization, CBO），开发者可以自定义规则以适应特定业务场景 。

  3. 开放插件体系
    通过其插件式架构，Calcite 允许开发者替换或增强 SQL 解析器、优化器、执行器等核心组件，从而实现对任意数据源的支持 。

5. 图表和图像

流程图 1：Calcite 在行业中的定位
应用层
Flink/Hive/Druid
Apahe Calcite
JDBC
CSV
Parquet
Kafka
MongoDB

流程图 2：Calcite 内部执行流程
SQL Query
Parse to AST
Validate Syntax & Type
Logical PlanRelNode
Optimize Plan
Physical Plan
Execute Plan

6. 历史背景和关键人物

  • 2012年：最初由 Julian Hyde 发起，名为 “Eigenbase”，后捐献给 Apache 基金会。
  • 2014年：成为 Apache 孵化项目。
  • 2015年：正式成为 Apache 顶级项目。
  • 2017年：被 Flink 和 Hive 采用作为其 SQL 引擎的核心组件。
  • 2020年至今：广泛应用于流批一体处理系统、OLAP 引擎和数据湖查询加速器。

关键人物：

  1. Julian Hyde
    • 贡献：Calcite 的创始人，提出了“SQL as a Service”的理念，推动了 Calcite 的架构设计和开源社区建设。
  2. Jesus Camacho Rodriguez
    • 贡献：主导了 Calcite 的查询优化器重构工作，增强了其对复杂查询的支持能力。
  3. Chunwei Liu (刘春辉)
    • 贡献：在阿里巴巴内部推广 Calcite 应用，并推动其在 Flink 中的深度整合。

7. 最新进展（2023~2025）

  • Calcite 1.30+ 版本引入了更强大的 JSON 支持和窗口函数优化。
  • Flink 2.0 中进一步深化与 Calcite 的集成，实现了跨流批的统一 SQL 优化器 。
  • Calcite for Data Lakehouse：多个公司开始尝试将其作为统一查询引擎接入 Iceberg、Delta Lake 等新型数据湖格式。
  • AI 辅助优化器：部分研究团队尝试使用强化学习方法训练 Calcite 的优化器，提升复杂查询的性能预测能力（参考论文：Learning to Optimize with Reinforcement Learning in Apache Calcite, VLDB 2024）。

8. 案例研究

案例一：Flink SQL 使用 Calcite 实现统一查询引擎

  • 背景：Flink 需要同时支持流处理和批处理的 SQL 查询。
  • 实施：基于 Calcite 的 SQL Parser 和 Optimizer，构建了统一的 SQL 层。
  • 成果：提升了开发效率，简化了 SQL 执行路径，提高了查询性能。

案例二：Apache Druid 使用 Calcite 进行 OLAP 查询优化

  • 背景：Druid 需要支持标准 SQL 接口并优化聚合查询。
  • 实施：利用 Calcite 的优化规则重写 Druid 的原生查询语言。
  • 成果：显著减少了开发成本，提高了查询灵活性和兼容性。

9. 竞对分析

工具 功能 性能 成本 用户体验 市场占有率
Apache Calcite SQL 引擎、优化器 中高 低 开发者友好 高
Presto 分布式 SQL 查询引擎 高 高 适合大数据分析 中
ANTLR 通用语言解析器 低 低 语法定制灵活 中
Spark Catalyst Spark SQL 引擎 高 高 易于集成 Spark 生态 高

详细介绍：

  • Calcite：最轻量级，适合嵌入系统，但需配合外部执行器。
  • Presto：独立运行，适合大规模 OLAP 查询。
  • ANTLR：通用性强，但不具备优化能力。
  • Catalyst：深度集成 Spark，适合批处理，但缺乏插件化设计。

10. 关键数据

  1. Calcite 支持超过 50 种数据源（来源：Apache Calcite GitHub）。
  2. Flink SQL 查询性能提升 30%（来源：Flink 2.0 Release Notes）。
  3. Calcite 查询优化规则数量超过 200 条（来源：Calcite 1.30 文档）。

11. 实践指南

  1. 学习 SQL 解析流程：阅读官方文档和《SQL Parsing with Calcite》教程。
  2. 动手写一个自定义 Schema：参考 [Calcite 自定义数据源教程] 。
  3. 实现自定义函数：尝试添加 UDF 并测试其在 SQL 中的调用 。
  4. 参与社区贡献：提交 PR 或参与 issue 讨论。
  5. 结合 Flink/Hive 等项目实战：尝试为其增加新的 SQL 功能。

12. 常见问题

澄清性问题

  • 什么是 Apache Calcite？
    它是一个通用的 SQL 引擎和查询优化框架，用于构建自定义的 SQL 查询系统 。

  • 它的核心思想是什么？
    提供一个可插拔、可扩展的 SQL 引擎，适用于任意数据源和执行环境。

  • 它和我已知的哪些内容有联系？
    与数据库系统、SQL 解析器、查询优化器、数据湖查询引擎等相关。

探索性问题

  • 关键组成部分有哪些？
    SQL Parser、Validator、Optimizer、Executor、Schema 等。

  • 这些组件如何协同工作？
    SQL 经过解析 → 验证 → 转换为逻辑计划 → 优化 → 生成物理计划 → 执行。

  • 实际案例有哪些？
    Flink、Hive、Druid、Iceberg 等都使用了 Calcite。

批判性问题

  • 局限性是什么？
    缺乏内置执行器，需要依赖外部系统；优化规则较复杂，学习曲线陡峭。

  • 在哪些情况下不适用？
    对实时性要求极高、无法接受 Java 开销的场景。

  • 有没有替代方案？
    可选 ANTLR + 自定义优化器，或直接使用 Presto/Spark SQL。

13. 应用展望

  1. AI 驱动的自动查询优化：结合机器学习模型预测最优执行路径。
  2. 多模态数据融合查询引擎：支持文本、图像、视频等非结构化数据的联合查询。
  3. Serverless 查询服务：基于 Calcite 构建按需伸缩的 SQL 即服务架构。

最具价值的研究方向：

  • AI 辅助查询优化
  • 多模态数据统一接口

14. 资源推荐

书籍

  1. 《Database Internals》——Alex Petrov（涵盖 Calcite 相关原理）
  2. 《SQL Performance Explained》——Stephan Tual
  3. 《Apache Calcite: The Definitive Guide》——即将出版

文章

  1. Paper Reading: Apache Calcite: A Foundational Framework for Many Open Source Data Processing Systems
  2. Apache Calcite Series on Zhihu

视频/课程

  1. Apache Calcite Deep Dive (YouTube)
  2. [Udemy: SQL Engine Development with Apache Calcite]

15. Demo（代码片段）

// 示例：使用 Calcite 创建一个简单的内存表并执行查询
public class SimpleCalciteDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class.forName("org.apache.calcite.jdbc.Driver");
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:");
        Statement statement = connection.createStatement();
        
        // 创建 schema 和表
        statement.execute("create schema demo");
        statement.execute("set schema 'demo'");
        statement.execute("create table emps (id int primary key, name varchar(20))");

        // 插入数据
        statement.executeUpdate("insert into emps values (1, 'Alice'), (2, 'Bob')");

        // 查询
        ResultSet rs = statement.executeQuery("select * from emps where id > 1");
        while (rs.next()) {
            System.out.println(rs.getString(2));
        }
    }
}

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