1.Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现
2.开源动态数据管理框架Apache Calcite
3.深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现

       Avatica，码解作为Apache Calcite的码解子项目，提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的码解能力。通过这个项目，码解开发者可以构建自定义数据库的码解Java驱动，或代理非JDBC、码解山寨挖矿源码ODBC标准的码解数据库，而无需修改上层服务代码。码解本文将探讨Avatica的码解实现原理。

       在探讨Avatica实现细节之前，码解需要了解其架构。码解Avatica采用典型的码解RPC架构，分为客户端和服务端两个部分。码解客户端将JDBC相关操作如建立连接、码解执行请求等通过RPC协议发送给服务端，码解服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个：连接、Statement和查询执行。

       接下来，我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中，我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。vue源码反编译客户端首先建立连接，创建Statement，然后执行查询，最后打印结果。

       在建立连接的过程中，代码调用Driver的connect方法，实际上由AvaticaFactory创建连接，Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时，指定连接驱动、URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta，它连接实际数据库并代理数据。

       客户端发送建立连接请求后，服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后，将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括：调用LocalService，LocalService再调用Meta处理连接请求，Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。

       创建Statement的视频发布系统源码过程与建立连接类似，通过远程请求实现。服务端创建Statement后，返回Statement ID给客户端，客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求，服务端创建Statement并返回。

       执行查询的过程与创建Statement类似，服务端根据Statement ID查找Statement，执行查询并返回结果。

       源码解读方面，主要关注几个关键目录：org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码，包括Connection、Statement、ResultSet等实现；org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta；Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类，如JdbcMeta和JdbcResultSet；org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。

       核心类包括消息类Handler、Service接口、Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求，Service接口处理请求和响应，Meta接口处理JDBC规范操作请求，源码并行乘法原理Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。

       总结来说，Avatica通过构建RPC架构，实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理，简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架，开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动，满足不同场景的需求。

开源动态数据管理框架Apache Calcite

       随着大数据领域众多处理系统的崛起，如实时流处理的Flink和Storm，文本搜索的Elastic，以及批处理的Spark和OLAP系统Druid，组织在选择定制数据处理系统时面临着两个关键问题。这些问题的解决者便是Apache Calcite，一个开放源码的动态数据管理框架，由Apache软件基金会支持，使用Java构建。

       Calcite的核心是一个全面的查询处理系统，它涵盖了数据库管理系统中除数据存储与管理之外的诸多功能，包括查询执行、优化和查询语言等。它并非一个完整的lowtran7源码数据库，而是由多个组件组成，如SQL解析器、查询优化器和关系表达式构建API，旨在在多个数据存储和处理引擎之间提供中介服务。例如，它与Apache Hive、Drill、Storm和Flink等系统结合，提供SQL支持和优化。

       尽管Calcite本身不直接处理数据存储和处理，但其架构优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许系统通过SQL接口进行交互，即使这些系统本身没有内置优化器。Calcite的SQL解析器和验证器能将SQL查询转换为关系运算符树，适应外部存储引擎。通过Planner Rule，系统可以自定义优化规则，增强查询性能。

       在使用Calcite时，开发人员需要先定义数据模型和表，然后通过ModelHandler和虚拟连接对象生成查询计划。例如，当进行Splunk和MySQL的Join查询时，Calcite会通过优化规则调整查询顺序，提升性能。数据源适配器是Calcite架构中的重要组成部分，它定义了如何整合不同数据源。

       查询优化器在处理联接Join和表大小等问题时，面临挑战，但Calcite通过灵活的规则和策略提供了解决方案。它支持左深树和浓密树两种连接策略，以找到最佳的联接顺序，从而提高查询效率。

       总的来说，Apache Calcite作为一款可插拔的、动态和灵活的查询处理框架，为处理异构数据源的查询提供了强大的支持，特别是其动态查询优化功能，是其最受欢迎的特点之一。

深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

       深入理解Apache Calcite VolcanoPlanner优化器

       VolcanoPlanner是基于Calcite 1..0版本的强大优化器，它以Goetz Graefe的论文为灵感，采取两阶段逻辑与物理算子优化策略。通过逻辑算子（Logical Algebra）和物理算子（Physical Algebra）的结合，Volcano优化器运用了Transformation Rule和Implementation Rule，以及Cost-Based选择，以代价优化为主导而非启发式方法。

       核心概念中，Memo数据结构存储了算子树的森林，每个Group Expression都对应一个Expression Group，通过存储避免重复扫描的策略，如Scan A和B的冗余。Volcano将优化规则分为Transformation Rule（局部优化）和Implementation Rule（物理算子选择），通过Pattern匹配执行规则，同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。

       RelNode，作为关系表达式的基础，是Caclite处理数据的关键。抽象于AbstractRelNode，RelNode包含traitSet，如调用约定、行类型、输入节点等，以及方法如estimateRowCount和computeSelfCost，用于成本计算。RelSet存储一组等价关系，而RelSubset则按物理属性细分，如bestCost和bestNode，对优化过程起到关键作用。

       优化流程从SQL解析到生成逻辑计划，通过SqlToRelConverter转化为RelNode和RexNode，然后由VolcanoPlanner驱动，应用规则，迭代优化直到成本稳定或无更多优化机会。Julian的分享是理解和应用VolcanoPlanner的宝贵资源。

       Volcano的核心步骤包括：应用规则、逻辑执行计划转换，以及在Cost稳定或无优化空间时停止。这个优化器由计划树、优化规则、代价模型和元数据提供器协同工作，通过实例学习源码，如CsvTest#testSelectSingleProjectGz，展示了VolcanoPlanner如何使用smart模型进行高效优化。

       创建VolcanoPlanner时，允许自定义costFactory，支持自顶向下的优化。setTopDownOpt控制这一特性，其关键操作如setRoot和findBestExp，前者将原始RelNode转换为RelSubset Tree并注册到VolcanoPlanner中，而registerImpl则负责新表达式的注册和规则队列的更新。

       RelOptUtil.registerDefaultRules注册了包括默认、基础等在内的个优化规则，这些规则在后续章节中将进行分类讨论。SQL解析和逻辑计划生成完成后，流程封装在Program中，聚焦于关键操作。

       优化器的执行器负责表达式的计算，setRoot示例展示如何传递原始RelNode，确保所有子节点通过ensureRegistered注册，onRegister方法则负责子节点的复制和Digest信息更新。VolcanoPlanner的ensureRegistered方法，通过处理新关系代数表达式并加入规则队列，确保优化的准确性和效率。

       例如，CsvTableScan的onRegister方法，当没有子节点时，会记录provenance和注册CsvTableScan规则。优化过程通过遍历RelNode，根据RelSet中的RelSubset成本进行筛选，更新bestCost，同时考虑父节点的影响。

       整个流程中，Cost的计算和更新是关键，包括从RelMetadataQuery获取非累积成本、处理无穷大成本，以及CsvTableScan根据扫描成本和字段数量调整代价。优化规则的匹配和应用，如EnumerableFilterRule和ProjectFilterTransposeRule，通过transformTo方法进行RelNode树的转换和成本更新。

       VolcanoPlanner的优化策略确保了执行计划的效率和可扩展性，通过案例研究源码，我们可以深入理解其优化策略和内部运作机制。后续将更深入探讨VolcanoPlanner在多表关联和聚合查询中的具体优化策略。