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FROM子句本身具有查询的查询的RelNode

。

FROM子句是结构化查询语言（SQL）中的一部分，用于指定一个或多个用于查询的数据表。在FROM子句中，可以指定一个或多个表格，这些表格可以是数据库中已经存在的表格，也可以是由其他查询生成的虚拟表格。

RelNode是Calcite项目中定义的一种关系表达式，用于表示关系型数据模型中的查询操作。在Relational Algebra中，RelNode表示一个查询操作的结果集，并且可以用于执行各种查询优化和执行操作。

在云计算领域，FROM子句和RelNode通常在数据库查询和数据分析等方面发挥重要作用。通过在FROM子句中指定数据表和关系操作，可以从数据库中提取所需的数据。RelNode作为查询操作的表示形式，可以通过各种优化技术来提高查询性能和效率。

以下是对FROM子句和RelNode的一些详细说明：

FROM子句：

概念：FROM子句用于指定一个或多个用于查询的数据表。
分类：FROM子句属于SQL语言的一部分，用于从关系型数据库中检索数据。
优势：通过FROM子句，可以方便地指定需要查询的数据表，支持多表联接和子查询。
应用场景：FROM子句常用于SELECT语句中，用于获取查询结果的源数据。

RelNode：

概念：RelNode是Calcite项目中定义的一种关系表达式，用于表示关系型数据模型中的查询操作。
分类：RelNode是Calcite项目中关系代数的实现，用于在查询优化和执行阶段表示查询操作。
优势：RelNode可以用于执行各种查询优化技术，如谓词下推、关联消除和投影消除等，提高查询性能。
应用场景：RelNode通常在数据库查询和数据分析领域中使用，用于表示查询操作的中间结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了多个与云计算相关的产品和服务，以下是一些相关产品和对应的介绍链接：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
移动开发套件 MSDK：https://cloud.tencent.com/product/msdk
人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网平台 IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
存储产品 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务 TBCAS：https://cloud.tencent.com/product/tbcas
元宇宙服务 Meta Universe：https://cloud.tencent.com/product/metauniverse

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品介绍和详细信息可能会有变化。建议您访问腾讯云官方网站以获取最新的产品信息和文档。

相关搜索:不带FROM子句的SELECT查询具有多个from子句的linq查询的方法语法 FROM子句中的postgres子查询使用in子句from文档数组的复杂聚合查询 FROM子句中的子查询不起作用 cube.js: FROM子句中的子查询 Postgresql 9.4子查询缺少from子句具有多个like子句的SQL查询是否可以转换带有nativeQuery标志的查询( from子句中的子查询)？主查询中的Oracle Extract列from Exists子句理解PostgreSQL中FROM子句中子查询的语义 ecto查询条目表中缺少from子句执行包含FROM子句中的子查询的配置单元查询时出错具有多个嵌套in子句的查询速度缓慢 laravel对具有limit子句的查询分页具有派生字段的Group by子句查询在where子句中使用子查询from select子句聚合子查询的FROM子句中的项必须引用更高级别的FROM子句的嵌套表如何在FROM子句中使用子查询优化MariaDB查询？FROM子句中的Android Room子查询未按预期工作

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Flink SQL高效Top-N方案的实现原理

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Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？好在Flink SQL官方文档已经给出了标准答案，我们只需要照抄就行，其语法如下：

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SQL 数据库查询的优化工具及实用

本文主要是对数据库查询优化器的一个综述，包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。

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基于Calcite的分布式多数据源查询

在本文中，我们将实践 GBase8s 和 MySQL 的跨数据源联合查询，案例中 MySQL 数据源中存放商品信息，GBase8s 数据源中存放订单信息。整体架构如下

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【Flink】第二十七篇：三天撸了一个 Flink SQL 字段血缘算法

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上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。

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Apache Calcite 框架 50 倍性能优化实践

某天临时被当成壮丁拉去参加一个非常牛逼的应用监控平台（后续会开源），然后大佬就给我派了一个任务，要将项目中的查询性能优化 50 倍以上，大佬对我如此地寄予厚望，我怎么能让大佬失望呢（虽然我内心瑟瑟发抖）？于是我就开始了这段性能优化之旅。

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Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息带谓词选择率Selectivity

之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率讲解，“Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息之选择性和基数”，其中有讲过详细讲解Cardinality基数和Selectivity选择率的计算。但这篇文章主要内容讲述stats统计信息模块关于Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解，为了方便讲述。这里还是先简单提一下Cardinality基数和Selectivity选择率概念：

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则HiveJoinAddNotNullRule(十二)

此篇文章讲解HiveJoinAddNotNullRule优化规则，此优化规则Rule主要功能是将SQL语句中Inner Join关联时，出现在关联条件中的字段存在为null可能的字段，都加上相应字段 is not null条件限制。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortProjectTransposeRule(三)

上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortRemoveRule移除Sort的优化规则和SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则，不熟悉的可翻阅往前文章。此篇文章讲解SortProjectTransposeRule优化规则，Sort排序和Project投影操作（相当于HSQ中的Select操作）的调换顺序的优化规则。

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这篇文章来讲优化规则HiveFilterSortTransposeRule，主要功能是Filter操作和SortLimit操作位置调换或Filter操作下推到HiveSortLimit操作之下，此规则也属于Filter过滤器下推的一种，只是下推到Sort排序操作之下，都是提前过滤掉不必要的数据，减少排序算力的浪费，以达优化目的。操作符树等价变换如下：

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Calcite系列(五)：执行流程-概览

SQL执行流程有一套通用的步骤，尽管具体的实现可能会因数据库系统的不同而有所差异，但流程相对固定。以下是通用的SQL处理流程：

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如何使用calcite rule做SQL重写（上）

各位读者朋友，我想死你们了，今天我带着 calcite这个专题的第三篇文章来了，今天我们来说说sql重写，这可能也是大家都有需求的方面，我计划这个专题分为三篇来写：

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Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化

作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师背景介绍维表（Dimension Table）是来自数仓建模的概念。在数仓模型中，事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等，而维表是与事实表相对应的一种表，它保存了事实表中指定属性的相关详细信息，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中，我们经常会有这样的需求，以原始数据流作为基础，关联大量的外部表来补充一些属性。例如，在订单数据中希望能获取订单收货人所在市区的名称。一

02

Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则UnionPullUpConstantsRule(八)

上篇文章讲解了SortLimitPullUpConstantsRule等值常量谓词上拉，这样可以把即出现在谓词中等于某个常量constant的又出现在Project投影中的变量或列引用，是此列引用不在参与中间结果的一系列的计算，直接在投影Project使用常量作为此列引用的返回值。在等价变换即输入结果和输出结果不变的前提下，达到优化的目的，这也是优化器的价值所在。

02

Hive优化器原理与源码解析—统计信息NDV唯一值数估算

NDV全称为Number Of Distinct Values，即非重复值的个数。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule(十八)

这篇文章来讲优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule，主要功能是将Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。满足的前提条件，这些谓词表达式必须是确定性的。

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一文搞懂Flink SQL执行过程

学习了 apache calcite，基本上把 apache calcite 的官网看了一遍，也写了几个小例子，现在该分析一下 Flink SQL 的执行过程了，其中关于 apache calcite 的部分不深究，因为 apache calcite 有些复杂，真的要了解清楚需要大量时间，本次还是聚焦 Flink.

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortUnionReduceRule(四)

上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则，不熟悉的可翻阅往前文章（文章底部有往期文章链接）。

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Calcite系列(一)：背景介绍

Apache Calcite是一款开源的动态数据管理框架，提供了标准的 SQL 语言、查询优化和连接各种数据源的能力，但不包括数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。

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聊聊flink Table的where及filter操作

flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala

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[源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)

"Flink SQL UDF不应有状态" 这个技术细节可能有些朋友已经知道了。但是为什么不应该有状态呢？这个恐怕大家就不甚清楚了。本文就带你一起从这个问题点入手，看看Flink SQL究竟是怎么处理UDF，怎么生成对应的SQL代码。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则HiveFilterSetOpTransposeRule(二十)

这篇文章来讲优化规则HiveFilterSetOpTransposeRule，主要功能是将Filter过滤器下推到SetOp集合操作之下，提前过滤掉不必要的数据，减少中间结果进行优化。

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flink sql 知其所以然（六）| flink sql 约会 calcite（看这篇就够了）

全网第一个 flink sql 实战，本文主要介绍 flink sql 与 calcite 之间的关系。flink sql 的解析主要依赖 calcite。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则HiveJoinCommuteRule(十三)

此篇文章讲解HiveJoinCommuteRule优化规则，此优化规则Rule主要功能是通过改变Join左右两侧的输入RelNode的顺序来试图探索可优化的执行计划。但前提是对Join关联操作之上Project投影操作的RelNode树，形如：

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule(十七)

这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。

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Flink SQL 算子生成固定 ID 的方法总结

运行图中的每个节点有自己的 ID，也可以有自己的状态（State）。当 Flink 做快照时，会保存算子 ID 和状态的对应关系。因此，我们从快照恢复作业时，如果每个算子 ID 都和之前的算子一一对应，就可以精确还原之前快照时的运行状态。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则ProjectOverIntersectRemoveRule(九)

这篇文章来Hive优化规则ProjectOverIntersectRemoveRule，此优化规则的主要功能是把操作符树中INTERSECT交集操作符的之上的Project投影操作符，在满足一定条件下，把Project投影操作符移除减少执行计划的执行成本。

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Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则HiveProjectMergeRule(十一)

此篇文章讲解HiveProjectMergeRule优化规则，顶层Project投影操作（相当于HSQL中的Select操作）和底部Project投影操作进行合并的优化规则，但前提是这些Project不投影相同的输入引用集。此优化规则中，Hive只实现了matches匹配方法的判断逻辑部分，不支持在RelNode关系表达式树中含有Window窗口函数或Hive各种分析函数的的Project投影操作，而相关逻辑判断和优化的等价变换的RelNode关系表达式树的OnMatch函数是直接从Calcite 优化器优化规则父类ProjectMergeRule继承而来的。

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