Apache Calcite的前身是optiq，是Hive中做CBO(Cost Based Optimization, 基于成本的优化)的一个模块。2014年5月从Hive项目中独立出来，成为Apache社区的孵化项目，同年9月正式改名为Apache Calcite。Calcite的作者是Julian Hyde，是数据处理与架构方面的专家，在数据平台方面的工作经历非常多，曾是Oracle、Broadbase公司SQL引擎的主要开发者、SQL Streaming公司的创始人和架构师、Pentaho BI套件中OLAP部分的架构师和主要开发者。

Apache Calcite是目前很火的一个Apache开源项目，其定位是动态数据管理框架。和传统的DBMS系统比，Apache Calcite舍弃传统数据库系统的几个关键特性，数据存储(storage of data)、数据处理算法(algorithm to process data)、元数据仓储(repository for storing metadata)。可以看到，Apache Calcite本身不涉及任何物理存储信息，也不做具体的物理数据操作，而是专注在SQL解析、基于关系代数的查询优化，通过扩展的方式来对接底层存储。

Arch

因此，Apache Calcite可以更好的被其他项目集成，能够在异构存储、异构引擎上，提供统一的数据管理能力，同时还支持基于关系代数的优化器。正如Apache Calcite的设计目标”One planner fits all” 说的那样，我们只需要一个SQL接口，就能支持任何数据存储、计算引擎。目前，Apache Caclcite被广泛应用于众多的开源项目中，如Apache Drill、Apache Hive、Apache Kylin、Apache Phoenix、Apache Samza 和 Apache Flink等。

Apache Calcite的能力

Apache Calcite有几个特性：

可扩展：适配不同的存储、计算引擎
查询优化：基于关系代数，提供强大的优化器
支持物化视图
支持OLAP
支持流式查询

强大的扩展性

刚才提到，Apache Calcite本身不提供物理存储(报错数据、元信息，以及数据的处理算法)，这些减法，但是它提供了一个扩展机制(schema adapter)，能够定义外部物理引擎中的table、view等信息。

Apache Calcite官网列出了大量adapter:

Cassandra adapter (calcite-cassandra)
CSV adapter (example/csv)
Druid adapter (calcite-druid)
Elasticsearch adapter (calcite-elasticsearch)
File adapter (calcite-file)
Geode adapter (calcite-geode)
InnoDB adapter (calcite-innodb)
JDBC adapter (part of calcite-core)
MongoDB adapter (calcite-mongodb)
OS adapter (calcite-os)
Pig adapter (calcite-pig)
Redis adapter (calcite-redis)
Solr cloud adapter (solr-sql)
Spark adapter (calcite-spark)
Splunk adapter (calcite-splunk)
Eclipse Memory Analyzer (MAT) adapter (mat-calcite-plugin)
Apache Kafka adapter

Apache Calcite提供了强大的Sql Parser，支持标准SQL，并支持扩展。另外，由于Calcite的底层优化器是基于关系代数的，前端语言可以是SQL也可以是其他语言，比如Pig等，只需要通过Calcite的接口解析成抽象语法树即可。目前有很多项目基于Apache Calcite做SQL解析、查询优化、数据虚拟化/数据联邦、SQL重启等。

查询优化

查询优化是Apache Calcite框架中的主要模块之一。首先，什么是查询优化呢？对任意一个查询，我们可以通过不同的算法对查询进行重写，得到一个语义等价的查询。那么查询优化就是在所有语义等价的查询中，找到最优的查询，并完成重写。

以下面的查询为例：

SELECT * FROM fact 
WHERE event_date BEWEEN ? AND ?

最粗暴的方式，就是全表扫描，然后做过滤。当然，我们可以利用属性event_date的索引，把扫全表再过滤，变成成一个索引查询。很明显，第二个查询效率要高很多。

Otpimization with Index

刚才提到，查询优化就是在所有语义等价的查询中，找到最优的查询。判断一个查询的优劣，本质就是在保证记过正确的前提下，降低成本。

优化这部分，后面单独写一篇文章来展开讨论，这里先不展开讨论。

物化视图

在大规模数据查询中，物化视图是加速查询的核武器。

很多Calcite Adapters和基于Calcite的项目都支持物化视图。例如：Cassadra就允许用户在现有表的基础上定义物化视图。通过将物化视图注册到Calcite中，Calcite优化器能够对原有查询进行重写，把对原表的查询改写成对物化视图的查询。

举一个经典的物化视图实现查询加速的例子，它按部门、性别统计出相应的员工数量和工资总额:

CREATE MATERIALIZED VIEW emp_summary AS
SELECT deptno, gender, COUNT(*) AS c, SUM(salary) AS s
FROM emp
GROUP BY deptno, gender;

物化视图本质上也是数据表，所以你可以直接查询它，比如查询男员工人数大于 20 的部门：

SELECT deptno FROM emp_summary
WHERE gender = ‘M’ AND c > 20;

更重要的是，优化器可以对查询改写，将对原表的查询，改写成对物化视图的查询。由于物化视图数据量比原表少，一般存在缓存或内存中，处理的数据更接近结果，所以查询速度会大大加快。

比如下面这个对员工表（emp）的查询（女性的平均工资）：

SELECT deptno, AVG(salary) AS average_sal
FROM emp WHERE gender = 'F'
GROUP BY deptno;

通过Calcite优化器，SQL被改写成查询物化视图（emp_summary）：

SELECT deptno, s / c AS average_sal
FROM emp_summary WHERE gender = 'F'
GROUP BY deptno;

我们可以看到，多数值的平均运算，即先累加再除法转化成了单个除法。

快速Demo

这里给一个Demo，让大家熟悉下Calcite的使用方式。一般来说，在Calcite中SQL的执行分为下面几步：

SQL解析
语法校验
语义分析
优化
执行

Apache Calcite涵盖了前面4步，而第5步需要提交到目标物理引擎上执行。

以这个SQL作为原始SQL：

select u.id as user_id, u.name as user_name, j.company as user_company, u.age as user_age
from users u join jobs j on u.name = j.name
where u.age > 30 and j.id > 10
order by user_id

使用Calcite做SQL解析

SQL解析阶段，Calcite对SQL做词法分析，并转换成抽象语法树(AST)，在Calcite中使用SqlNode来表示：

carbon

语法校验

因为Calcite没有物理存储的元信息，需要注册，这里通过下面的代码，简单注册了两张表：

carbon (1)

有了元数据信息后，就可以做语法校验了，包括表、字段、函数存在性检查，函数入参出参类型校验，字段类型校验等:

carbon (2)

语义分析

语义分析阶段，Calcite会将AST转换成关系表达式，即RelNode，可以理解成最开始的逻辑执行计划:

carbon (3)

打印出分析后的逻辑执行计划：

LogicalSort(sort0=[$0], dir0=[ASC])
  LogicalProject(USER_ID=[$0], USER_NAME=[$1], USER_COMPANY=[$5], USER_AGE=[$2])
    LogicalFilter(condition=[AND(>($2, 30), >($3, 10))])
      LogicalJoin(condition=[=($1, $4)], joinType=[inner])
        LogicalTableScan(table=[[USERS]])
        LogicalTableScan(table=[[JOBS]])

优化

对语义分析生成的逻辑执行计划进行优化：

carbon (5)

输出优化后的逻辑执行计划：

LogicalSort(sort0=[$0], dir0=[ASC])
  LogicalProject(USER_ID=[$0], USER_NAME=[$1], USER_COMPANY=[$5], USER_AGE=[$2])
    LogicalJoin(condition=[=($1, $4)], joinType=[inner])
      LogicalFilter(condition=[>($2, 30)])
        LogicalTableScan(table=[[USERS]])
      LogicalFilter(condition=[>($0, 10)])
        LogicalTableScan(table=[[JOBS]])

可以发现，原来的执行计划是先join后过滤，而优化后，过滤条件被下推到了TableScan之后。

Untitled 3

总结

Apache Calcite是十分强大的开源动态数据管理系统，舍弃传统数据库系统的数据存储、元数据仓储、数据处理算法，专注于对异构存、算引擎提供SQL解析、优化，瞄准了海量数据背景下，单数据引擎(one size fits all)无法满足需求，异构存储、异构计算成为趋势，提供了“one plan fits all”的解决方案。目前有很多开源项目在使用，国内外大厂也都在使用。

后续会推出更多文章，深入理解Calcite的原理，以及在目前主流的项目中，Calcite的定位和解决的问题。

文中Demo代码地址： https://gist.github.com/yuanyeex/c127c20d02c082646556847e74b4cc60 扫一扫关注我

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Apache Calcite: 初窥门径