Apache Calcite是一款开源的动态数据管理框架,它提供了标准的 SQL 语言、多种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。
Apache Calcite是一个基础的软件框架,它提供了查询处理、查询优化以及查询语言支持的能力。很多流行的开源数据处理系统例如Apache Hive,Apache Storm,ApacheFlink,Druid等都采用了它。
特别声明:本文来源于掘金,“预留”发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff)
在上期文章撰写的时候,我还认为只完成了单表查询,但经过几天的研究发现,上次那寥寥几十行代码,其实已经可以完成了表联接,过滤等功能了,只是由于当时粗心写错了一些东西,造成过滤失效了,下面我来剖析一下问题。
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,比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据,不完全包含相关处理数据的算法等。
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。
Calcite 在大数据系统中有着广泛的运用,比如 Apache Flink, Apache Drill 等都大量使用了 Calcite,理解 Calcite 的原理可以说已经成为理解大数据系统中 SQL 访问层实现原理的必备条件之一。
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。
它包含了构成典型数据库管理系统的许多部分,但是省略了一些关键性的功能:数据存储、处理数据的算法和一个用于存储元数据的元数据库。
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。
这本应该是《我也能写数据库》系列文章中的一篇,但是最近一直在反思这个系列标题是不是有点不亲民,所以,暂时放弃这个系列标题了。
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。
大家好,我又腆着大脸来更新了,也是知道自己鸽了很久很久,也就不找说辞了,尽管确实是有点遭不住996了。还是恭祝大家端午安康吧,那么问题来了,粽子你是吃甜的?还是吃肉的呢?我先表个态,我吃肉的!
Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎,广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎,如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。
这是一个手把手并循序渐进的教程,展示了如何和Calcite建立连接。它使用了一个简单的适配器,使得一个包含了csv文件的目录看起来是一个包含数据库表的模式(schema)。Calcite负责其他工作,并提供了一个完整的SQL接口。
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。本文我们将介绍一下如何自定义JDBC Driver。
Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎,广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎,如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。本文结合hive中基于代价的优化,解析calcite优化引擎的实现原理。
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:
大家好,这是 Calcite 的第二篇文章了,我一直毫不掩饰对她的喜爱,而且一直在致力于为社区做一些贡献,如果你也喜欢这个项目的话,欢迎评论,转发,如果没看过第一篇的话,也欢迎移步去看看(手把手教你使用Calcite查看SQL执行计划)。如果你还不了解这个项目的话,我也希望能通过我,让你知道这个优秀的项目。
• Apache Calcite 是一个动态数据的管理框架,可以用来构建数据库系统的语法解析模块
上一篇文章我们介绍了如何使用默认规则做条件下推,今天我们来尝试自定义规则,来实现对SQL的重写。我们本期将会深入浅出的以修改查询表为例,进行Sql rewrite,这应该在我们湖仓一体的架构中,处于核心地位的需求。我们今天就深入浅出的来做一个案例 Select * from consumers 实际查询则为 Select * from consumers_1,这个需求在分库分表里应该也很常见。
它包含了组成典型数据库管理系统的许多部分,但省略了一些关键功能:数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。
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。
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
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库(VPD)》的内容,今天我们重点来说一下SQL解析的问题。
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。Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE,此时CBO代价无穷大,基于Calcite内置执行器无法直接执行。只有将所有计划树节点都转为可执行Convention才可基于Calcite执行,该转换过程可等价理解为从逻辑计划转为物理计划。
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。Adapter会根据数据源特性进行查询优化,并负责将Calcite的逻辑查询转换为可以在特定数据源上执行。
在上一篇文章中介绍了,如何在select语句中使用stream关键字,进行流查询,并且模拟了简单数据结构,有兴趣的同学可以移步去看看( streaming上篇)。本文将会继续扩展这个案例,把calcite和kafka联合起来,将kafka作为数据提供者,并进行SQL查询。
原文链接:基于开源流批一体数据同步引擎 ChunJun 数据还原 —DDL 解析模块的实战分享
随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据。
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。
在前面两篇中介绍了 存储 和 UDF,然后就开始着手准备streaming了,开始走了些弯路,本以为需要构建起一个简单的流系统,才能写streaming sql呢,所以跑去看来几天的flink,然后再仔细研究了calcite的源码后发现,其实并不用那么麻烦,所以这个系列又能继续了。
如上图,最下面一层是 Process Function ,可以去做一些有状态的计算,注册 Timer 定时器,可以做更复杂的操作,灵活性更高,可以做非常复杂的定制开发;
本文将简述Flink SQL / Table API的内部实现,为大家把 "从SQL语句到具体执行" 这个流程串起来。并且尽量多提供调用栈,这样大家在遇到问题时就知道应该从什么地方设置断点,对整体架构理解也能更加深入。
朋友多年自主研发的flink-sql 流计算可视化 UI 平台,细细品味一番确实很好用,做到真正的MSP(混合云场景)多数据多复用的情况实现,下面是这个产品的使用说明看看大家有没有使用场景。
最近再调研业界一些计算引擎的 Semi / Anti Join 的实现方式,刚好对 Flink Semi / Anti Join 的实现方式进行了研究,通过对 Flink SemiAntiJoinTest 的单测以及源码的 Debug,目前整体对 Flink 实现 Semi / Anti Join 的原理有一定理解,所以这里整体做一个总结,同时也帮助大家对于 Flink 有个更好的理解。
最近一直在思考如何帮助他人来学习 SQL,这里作为一名数据库 SQL 优化器的研发同学,我尝试从我个人的经验来分享一些提升对 SQL 的掌握使用的方法。
Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架, 可以实现 SQL 的解析、验证、优化和执行。Calcite 是模块化和插件式的, 解析、验证、优化和执行的步骤都对应着一个相对独立的模块。用户可以选择使用其中的一个或多个模块,也可以对任意模型进行定制化扩展。
上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章,聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化,现在兑现承诺。
在翻译关系代数这篇文档的时候,总有一种惴惴不安的感觉伴随着我,其实还是对之前概览的一知半解,而DEMO项目Calcite-example-CSV为了介绍特性,添加了太多代码进来,这虽然很好,因为当你执行代码的时候,就能看到所有特性,但是对于一个新手来讲却未必够友好,我也是这样的一个新手,看着文档里不知所云的概念和代码片段,经常会有挫败感。那不如我们就来实实在在的完成一个Helloworld来查询一个表(当然这个表示我们自己定义的格式)就这么简单。来体会一下Calcite的魅力吧。
关系模型是一种用于数据库管理的理论框架,其基础建立在数学的集合论之上。该模型由Edgar F. Codd 于1970年提出,旨在以一种严格且理论化的方式来描述数据之间的关系,使得数据操作能够通过一系列关系代数来表达。关系模型主要由以下三部分组成:
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala
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。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中,常见的用法如下所示:
增加该功能,纯粹是在关issue的时候看到了第一个issue,参看 Is there any plan for JDBC drivers?。 大家讨论的时候,提供了两个选择,一个是apache cal
前一阵痴迷于calcite,打算写一些streaming sql相关的东西,正好时逢置办年货,就买了本书《Flink基础教程》,打开看了一下,就放不下了,一口气都看完了,书不厚,很薄的一本小册子,有种醍醐灌顶的感觉,回想起9月份写的《阿卡姆科普报告——Flink》未免有些稚嫩......
依次执行:clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)。
"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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