拓展阅读

Apache Calcite 学习文档

Apache Calcite

Apache Calcite 是一个动态数据管理框架。

它包含了典型数据库管理系统的许多组成部分，但省略了存储原语。

它提供了一个行业标准的 SQL 解析器和验证器，一个可定制的优化器，具有可插拔规则和成本函数，逻辑和物理代数运算符，从 SQL 到代数（以及相反）的各种转换算法，以及许多适配器，用于在 Cassandra、Druid、Elasticsearch、MongoDB、Kafka 等系统上执行 SQL 查询，配置最小。

有关更多详细信息，请参阅主页。

该项目使用 JIRA 进行问题跟踪。有关更多信息，请参阅 JIRA 账户指南。

你的下一个高性能数据库的基础。

标准 SQL

行业标准的 SQL 解析器、验证器和 JDBC 驱动程序。

查询优化

使用关系代数表示您的查询，使用规划规则进行转换，并根据成本模型进行优化。

关系代数 →

任何数据，任何地方

连接到第三方数据源，浏览元数据，并通过将计算推送到数据进行优化。

chat

详细介绍一下 Apache Calcite

Apache Calcite是一个开源的、动态数据管理框架，旨在提供通用的SQL解析、优化和执行引擎。

它是一个基于Java的项目，被设计为可嵌入到其他数据管理系统中，以提供强大的查询处理能力。以下是Apache Calcite的主要特性和组成部分的详细介绍：

主要特性：

通用SQL解析器： Calcite提供了一个灵活且可扩展的SQL解析器，可以解析标准SQL查询语句，并将其转换为内部数据结构。
优化器框架： Calcite的优化器框架允许开发者通过定义自定义的优化规则来优化查询计划。这样，用户可以根据特定需求创建适用于其数据管理系统的优化规则。
多数据源支持： 支持在一个查询中引用多个不同的数据源，这使得可以轻松地在分布式环境中执行跨数据源的查询。
动态数据源： 支持在运行时动态添加、删除或修改数据源，这使得系统可以适应数据源的变化。
可嵌入性： Calcite可以嵌入到其他数据管理系统中，例如数据库管理系统 (DBMS)、数据仓库、数据湖等，为这些系统提供通用的SQL查询能力。
扩展性： Calcite的模块化设计使得它可以轻松扩展，允许开发者添加新的解析器、优化器规则、执行引擎等组件。

主要组成部分：

SQL解析器： Calcite包含一个SQL解析器，负责将输入的SQL语句解析为抽象语法树 (AST) 或其他内部表示形式。这是在查询处理过程中的第一步。
查询优化器： 优化器框架允许开发者定义一系列优化规则，这些规则可以在查询处理过程中应用于查询计划，以提高性能。
逻辑和物理查询计划： Calcite使用逻辑查询计划和物理查询计划的概念。逻辑计划描述了查询的逻辑结构，而物理计划描述了如何执行这个逻辑计划。优化器负责将逻辑计划转换为更高效的物理计划。
执行引擎： Calcite提供了一个可扩展的执行引擎框架，允许将查询计划映射到特定数据源的执行引擎。这使得Calcite可以集成到不同的数据存储系统中，以执行查询操作。
连接器： Calcite提供了一些默认的连接器，用于连接到常见的数据源，如关系数据库、CSV文件、JSON文件等。同时，也支持自定义连接器，以便与其他数据源集成。

总的来说，Apache Calcite 是一个灵活、可嵌入的SQL处理框架，使得开发者能够轻松构建和定制具有SQL查询能力的数据管理系统。

入门例子

是的，Apache Calcite的设计目标之一就是提供一套通用的SQL查询处理框架，使得可以使用一套代码来处理各种类型的数据源，包括关系型数据库、图数据库等。下面是一个简单的Java入门例子，演示如何使用Calcite处理MySQL和Neo4j数据源。

首先，你需要添加Calcite的依赖。你可以在Maven项目中使用以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite</groupId>
    <artifactId>calcite-core</artifactId>
    <version>1.27.0</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>

然后，你可以使用以下代码来建立一个Calcite查询，并同时处理MySQL和Neo4j数据源：

import org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionConfigImpl;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.model.ModelHandler;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class MultiDataSourceExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建Calcite连接
            Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:");
            CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
            SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();

            // 添加MySQL数据源
            addMysqlDataSource(rootSchema, "mysqlDataSource", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database", "your_username", "your_password");

            // 添加Neo4j数据源
            addNeo4jDataSource(rootSchema, "neo4jDataSource", "bolt://localhost:7687", "your_username", "your_password");

            // 执行查询
            executeQuery(calciteConnection, "SELECT * FROM mysqlDataSource.your_table");
            executeQuery(calciteConnection, "SELECT * FROM neo4jDataSource.your_node");

            // 关闭连接
            connection.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 添加MySQL数据源
    private static void addMysqlDataSource(SchemaPlus rootSchema, String name, String url, String username, String password) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("lex", "MYSQL");

        JdbcSchema jdbcSchema = JdbcSchema.create(rootSchema, name,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.CONNECT_STRING, url,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.USER, username,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.PASSWORD, password,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.JDBC_SCHEMA, "your_database",
                JdbcSchema.DataSourceFactory.JDBC_USER, username,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.JDBC_PASSWORD, password,
                JdbcSchema.DataSourceFactory.JDBC_DRIVER, "com.mysql.cj.jdbc.Driver",
                JdbcSchema.DataSourceFactory.JDBC_PROPERTIES, properties);

        rootSchema.add(name, jdbcSchema);
    }

    // 添加Neo4j数据源
    private static void addNeo4jDataSource(SchemaPlus rootSchema, String name, String uri, String username, String password) {
        // 在实际应用中，你可能需要使用Neo4j的Calcite适配器或者其他适配器，这里仅为演示
        // 参考：https://calcite.apache.org/docs/neo4j_adapter.html
        // 或者 https://calcite.apache.org/docs/csv_adapter.html
    }

    // 执行查询
    private static void executeQuery(CalciteConnection connection, String sql) throws SQLException {
        try (var statement = connection.createStatement()) {
            var resultSet = statement.executeQuery(sql);
            // 处理查询结果
            // ...
        }
    }
}

这个例子中，我们通过addMysqlDataSource和addNeo4jDataSource方法分别添加了MySQL和Neo4j的数据源，并使用Calcite连接执行了相应的查询。需要注意的是，实际上在处理Neo4j数据源时，你可能需要使用Neo4j的Calcite适配器或其他适配器，具体可以参考相关文档。

这是一个基本的入门例子，实际应用中可能需要更多的配置和定制。Calcite提供了丰富的功能和API，使得你可以更灵活地构建适合特定需求的数据查询引擎。

这种广泛的适配性，有哪些优缺点？

Apache Calcite的广泛适配性带来了一些显著的优势，但同时也有一些潜在的挑战。以下是使用Calcite的广泛适配性的一些优缺点：

优势：

通用SQL处理： Calcite允许你使用一套通用的SQL查询语言来处理多种数据源，无论是关系型数据库、文本文件、图数据库还是其他类型的数据存储。
统一的查询优化： Calcite的优化器框架提供了通用的查询优化能力，使得你可以在不同类型的数据源上实现相似的查询性能优化，而无需为每个数据源编写专门的优化规则。
模块化和可扩展： Calcite的设计使得它非常模块化和可扩展，允许用户添加自定义的解析器、优化规则、执行引擎等组件，以满足特定的需求。
降低开发成本： 通过使用一套通用的SQL语法和查询处理框架，可以降低开发人员在不同数据源上处理查询的开发成本和维护成本。
适应多样化数据环境： Calcite的广泛适配性使其适用于多样化的数据环境，包括传统的关系型数据库、分布式系统、NoSQL数据库和其他非传统数据存储。

缺点：

性能开销： 通用性和灵活性可能导致性能开销，因为一些优化可能在特定数据源上不够精细。为了保持通用性，某些数据源特有的优化可能无法充分利用。
特定数据源适配复杂性： 对于一些非传统的数据源，特别是需要额外适配器或定制逻辑的数据源，使用Calcite可能需要额外的工作和学习成本。
学习曲线： Calcite的灵活性和丰富的功能集使得学习曲线相对较陡峭，特别是对于初学者来说，可能需要时间来理解其各个组件的作用和配置方式。
不适用于所有场景： Calcite的广泛适配性并不意味着它适用于所有场景。对于某些特定的数据处理需求，可能有其他更专门的工具或框架更为适用。

总体而言，使用Calcite的决策取决于具体的应用场景和需求。

如果你需要在不同类型的数据源上执行通用的SQL查询，同时具备一定的灵活性和定制性，那么Calcite是一个强大的选择。

然而，对于特定的、高度优化的数据处理需求，可能需要考虑更专门的解决方案。

详细介绍 Apache Calcite 的核心组件

Apache Calcite的核心组件包括SQL解析器、优化器、查询计划、执行引擎和连接器。

以下是这些核心组件的详细介绍：

SQL解析器：
- 功能： 负责将输入的SQL语句解析为抽象语法树（AST）或其他内部表示形式。
- 重要性： SQL解析是查询处理的第一步，将用户提供的SQL语句转换为系统内部可以理解的数据结构，为后续的优化和执行过程做准备。
查询优化器：
- 功能： 优化器框架允许开发者定义一系列优化规则，这些规则可以在查询处理过程中应用于查询计划，以提高性能。
- 重要性： 通过应用优化规则，优化器能够改进查询计划，选择更有效的执行路径，从而提高查询性能。
逻辑和物理查询计划：
- 逻辑计划： 描述查询的逻辑结构，通常以关系代数或其他抽象形式表示。
- 物理计划： 描述如何执行逻辑计划，包括具体的执行顺序、访问路径和连接方法。
- 重要性： 逻辑计划提供了查询的高层次表示，而物理计划确定了实际执行过程，优化器负责将逻辑计划转换为更高效的物理计划。
执行引擎：
- 功能： 提供一个可扩展的执行引擎框架，允许将查询计划映射到特定数据源的执行引擎。
- 重要性： 执行引擎负责执行物理查询计划，与底层数据存储系统进行交互，获取并处理查询结果。
连接器：
- 功能： 提供了一些默认的连接器，用于连接到常见的数据源，如关系数据库、CSV文件、JSON文件等。同时，也支持自定义连接器，以便与其他数据源集成。
- 重要性： 连接器允许Calcite与不同种类的数据存储系统进行交互，实现对多种数据源的查询操作。

这些核心组件协同工作，使得Apache Calcite能够提供灵活、可扩展的SQL查询处理能力。

用户可以通过自定义优化规则、添加新的连接器等方式，根据具体的需求定制Calcite的行为。

这种灵活性使得Calcite成为一个强大的工具，可嵌入到各种数据管理系统中，为其提供通用的SQL查询支持。

感觉像是实现了一个数据库处理引擎？

是的，你的感觉是正确的。Apache Calcite可以被看作是一个数据库处理引擎的框架，它提供了SQL解析、查询优化和执行的核心功能，使其能够嵌入到不同的数据管理系统中，为这些系统提供通用的SQL查询能力。

虽然Calcite本身并不是一个独立的数据库管理系统，但它提供了构建数据库处理引擎所需的关键组件。

下面是一些关键点，说明为什么可以将Apache Calcite看作数据库处理引擎：

SQL解析和语法分析： Calcite具备SQL解析器，可以将用户提供的SQL语句解析为系统内部能够理解的结构，为后续的处理步骤做准备。
查询优化： Calcite的优化器框架允许用户定义和应用一系列优化规则，从而改进查询计划，提高执行效率。这是数据库处理引擎中一个关键的功能，用于优化查询性能。
查询计划的生成和执行： Calcite支持生成逻辑和物理查询计划，并提供执行引擎框架，使用户能够将查询计划映射到特定数据源的执行引擎。这使得Calcite能够实际执行查询并与底层数据存储系统进行交互。
连接器和数据源支持： Calcite提供连接器，用于连接到不同类型的数据源，包括关系数据库、文件系统等。这使得Calcite能够处理多种数据来源的查询操作，类似于数据库处理引擎的数据访问层。

虽然Calcite本身不存储数据，但它提供了一种灵活的框架，可以嵌入到各种数据管理系统中，为这些系统提供SQL查询的核心功能。

因此，可以将Apache Calcite看作是一个数据库处理引擎的构建框架。

Apache Calcite 可以用来做什么？

Apache Calcite 是一个开源的数据管理框架，主要用于 SQL 查询的解析、优化和执行。

以下是一些 Apache Calcite 的主要用途：

SQL 解析： Calcite 提供了强大的 SQL 解析器，可以将标准 SQL 查询语句解析成内部的抽象语法树（AST）表示。
查询优化： Calcite 使用优化规则和算法来优化查询计划，以提高查询性能。这包括选择合适的索引、重写查询表达式、以及选择最优的连接算法等。
查询执行： Calcite 不仅仅是一个查询优化引擎，它还能够将优化后的查询计划转换为可执行的代码，以便在底层数据存储引擎中执行查询。
可扩展性： Calcite 是一个可扩展的框架，可以通过自定义的规则、插件和适配器来支持不同的数据存储和计算引擎。这使得 Calcite 可以集成到各种数据处理系统中。
多数据源查询： Calcite 支持多数据源查询，可以在一个查询中访问不同的数据存储，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等。
数据虚拟化： Calcite 允许用户定义虚拟表，这些虚拟表可以映射到不同的数据源，使得在查询中可以跨越多个数据源执行操作。
自定义函数和聚合： Calcite 允许用户定义自己的函数和聚合操作，扩展 SQL 的功能。
联邦查询： Calcite 支持联邦查询，即在不同的数据源中执行联合查询。

总的来说，Apache Calcite 是一个灵活且可扩展的 SQL 处理框架，可以用于构建自定义的查询引擎，支持多数据源的查询和优化。

它的设计目标是提供一个通用的 SQL 处理框架，使得开发人员能够方便地在各种数据存储和计算引擎上执行 SQL 查询。

具体的应用例子有哪些呢？

Apache Calcite在许多领域都有广泛的应用，下面是一些具体的应用例子：

SQL-on-Hadoop： Calcite可以与Hadoop生态系统集成，为Hive、HBase等提供SQL查询的能力。它可以优化SQL查询计划并将其转换为MapReduce作业或其他Hadoop任务。
数据虚拟化： Calcite被用于构建数据虚拟化层，允许用户通过SQL查询跨越多个数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库和文件系统。
多数据源查询： 在企业中，通常会有多个数据存储系统，例如关系型数据库、Elasticsearch、MongoDB等。Calcite可用于构建支持多数据源查询的应用程序，使用户能够方便地在不同数据源之间执行SQL查询。
流处理： Calcite的规则引擎和查询优化能力使其适用于流处理场景。它可以与流处理引擎（如Apache Flink、Apache Storm等）集成，优化和执行流式SQL查询。
数据库中间件： Calcite可以用作数据库中间件，为应用程序提供统一的SQL接口，而底层数据存储可以是不同的数据库引擎。
Graph 数据库查询： 当需要在图数据库中执行查询时，可以使用Calcite来解析和优化SQL查询，并将其转换为适用于图数据库的查询语言，如Cypher（Neo4j的查询语言）。
OLAP引擎： Calcite还被一些OLAP（联机分析处理）引擎使用，以支持多维分析和数据切片的SQL查询。
自定义查询引擎： 在一些特殊场景下，开发人员可以使用Calcite构建自定义的查询引擎，以满足特定数据处理需求。

这些例子展示了Calcite在数据处理和查询方面的灵活性和通用性。

由于其可扩展性，它可以用于许多不同的应用场景，从而为开发人员提供了一个强大而灵活的工具。

Apache Calcite 内置支持了多少种数据源？

Apache Calcite本身是一个灵活的框架，它提供了一些内置的数据源适配器（Adapters）和连接器（Connectors），同时也支持用户自定义的适配器。

内置支持

下面是一些内置的数据源适配器：

JDBC Adapter: 允许通过JDBC连接与关系型数据库进行交互，包括但不限于MySQL、PostgreSQL、Oracle等。
CSV Adapter: 用于处理CSV格式的数据。
Elasticsearch Adapter: 用于与Elasticsearch进行交互。
MongoDB Adapter: 允许与MongoDB数据库进行交互。
Kafka Adapter: 用于将Kafka作为数据源。
Avatica Adapter: Apache Calcite 的 Avatica 项目提供了一个通用的 JDBC 服务器和客户端，可以通过 HTTP 协议与其交互，从而实现跨语言的交互。
Druid Adapter: 用于查询Apache Druid数据库。
Hive Adapter: 用于与Apache Hive进行交互。
Spark Adapter: 允许与Apache Spark进行交互。
HBase Adapter: 用于与Apache HBase进行交互。

这只是一部分内置的适配器，但 Calcite 提供了框架和 API，允许用户根据需要实现自定义的适配器，以支持与其他数据源的交互。

通过实现自定义适配器，你可以集成 Calcite 到特定的数据存储引擎或计算引擎中，从而实现 SQL 查询和优化。

这种可扩展性使得 Calcite 在不同的数据处理场景中都能发挥作用。

Apache Calcite 如何把一个标准 SQL，转换为 neo4j 语言？

Apache Calcite 是一个开源的 SQL 解析器和查询优化引擎，而 Neo4j 是一个图数据库。

要将标准 SQL 转换为 Neo4j 语言（通常是 Cypher 查询语言），你可以使用 Calcite 提供的 API 来解析 SQL 查询，然后根据解析结果构建相应的 Cypher 查询。

以下是一个简单的示例，演示了如何使用 Apache Calcite 将 SQL 查询转换为 Cypher 查询：

import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig;
import org.neo4j.cypherdsl.Cypher;
import org.neo4j.cypherdsl.core.CypherQuery;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class SqlToCypherConverter {

    public static void main(String[] args) throws SQLException, SqlParseException {
        // 创建 Calcite 连接
        Connection calciteConnection = createCalciteConnection();
        // 输入 SQL 查询
        String sqlQuery = "SELECT * FROM your_table WHERE column_name = 'value'";
        // 解析 SQL 查询
        SqlNode sqlNode = parseSqlQuery(calciteConnection, sqlQuery);
        // 将解析后的 SQL 转换为 Cypher 查询
        CypherQuery cypherQuery = convertToCypher(sqlNode);
        // 打印生成的 Cypher 查询
        System.out.println(cypherQuery.getStatement());
    }

    private static Connection createCalciteConnection() throws SQLException {
        Properties info = new Properties();
        info.setProperty("lex", "MYSQL");
        return DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
    }

    private static SqlNode parseSqlQuery(Connection calciteConnection, String sqlQuery) throws SqlParseException, SQLException {
        CalciteConnection connection = calciteConnection.unwrap(CalciteConnection.class);
        SchemaPlus rootSchema = connection.getRootSchema();
        SqlParser.Config parserConfig = SqlParser.configBuilder()
                .setLex(SqlParserConfig.Lex.MYSQL)
                .build();
        SqlParser sqlParser = SqlParser.create(sqlQuery, parserConfig);
        return connection.parseQuery(sqlParser);
    }

    private static CypherQuery convertToCypher(SqlNode sqlNode) {
        // 在此实现将 Calcite 解析的 SQL 树转换为 Cypher 查询的逻辑
        // 可以根据具体需求构建 Cypher 查询的各个部分
        // 这里只是一个简单的示例
        return Cypher
                .match(Cypher.node("your_label").named("n"))
                .where("n.property_name = 'value'")
                .returning("n");
    }
}

上述示例中，你需要根据实际的需求完善 convertToCypher 方法，将 Calcite 解析的 SQL 树转换为相应的 Cypher 查询。

这可能涉及到表和属性的映射、条件的处理等。

请注意，这只是一个基本的示例，实际情况可能更复杂，取决于你的数据模型和查询要求。

PS: 每一种语言都有对应的复杂性，这就需要做很多兼容性处理，有时候成本还是比较高的。

给出 Apache Calcite 深入学习的资料

以下是一些可以帮助你深入学习 Apache Calcite 的资料：

官方文档：
- Apache Calcite 官方文档
GitHub 仓库：
- Apache Calcite GitHub 仓库
- 在 GitHub 上可以找到源代码、问题跟踪和社区讨论。
Apache Calcite Wiki：
- Apache Calcite Wiki
- Wiki 包含一些有关项目架构、设计和贡献指南的信息。
Apache Calcite 系列博客：
- The Internals of Apache Calcite
- 由 Jacek Laskowski 撰写的一系列关于 Apache Calcite 内部机制的博客。
文章和教程：
- Calcite Tutorial
- 一个基于 GitHub 的 Calcite 教程，适合初学者。
社区讨论：
- Apache Calcite Mailing List
- Apache Calcite Stack Overflow
- 社区讨论是学习的重要资源，你可以在这里提问并获取社区的帮助。
书籍：
- 《Mastering Apache Calcite》（尚未发布，计划中）
- 作者：Michael Mior、Julian Hyde
- 该书计划涵盖 Calcite 的高级主题和用法。
示例和演示：
- 在 Calcite 的 GitHub 仓库中，你可以找到一些示例和演示，这对于理解 Calcite 的实际应用非常有帮助。

请注意，Apache Calcite 是一个功能强大且灵活的框架，学习的过程可能需要花费一些时间。

通过查阅文档、参与社区讨论和实际的实践，你将更好地理解 Calcite 的内部机制和使用方法。

参考资料

https://calcite.apache.org/docs/reference.html

https://calcite.apache.org/docs/algebra.html

拓展阅读
Apache Calcite
你的下一个高性能数据库的基础。
chat
参考资料

Apache Calcite 动态数据管理框架-01-intro