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Apache Calcite 详细介绍

news 来源：原创 2025/8/17 15:04:59

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

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。
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。
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

流程图 2：Calcite 内部执行流程

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：

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。
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。
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

Calcite 支持超过 50 种数据源（来源：Apache Calcite GitHub）。
Flink SQL 查询性能提升 30%（来源：Flink 2.0 Release Notes）。
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

学习 SQL 解析流程：阅读官方文档和《SQL Parsing with Calcite》教程。
动手写一个自定义 Schema：参考 [Calcite 自定义数据源教程] 。
实现自定义函数：尝试添加 UDF 并测试其在 SQL 中的调用。
参与社区贡献：提交 PR 或参与 issue 讨论。
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

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。
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。
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

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

文章

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

视频/课程

Apache Calcite Deep Dive (YouTube)
[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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