1. Calcite元数据创建

张铁牛2025-01-20 20:46

1. 简介

Calcite 是一款来自 Apache 的开源动态数据管理框架，核心功能是提供 SQL 查询解析、优化及执行等基础能力，以灵活支持多种数据源，广泛应用于各类数据处理系统。以下从其功能特性、应用场景、优势三方面简单概述：

  • 功能特性
    • SQL 解析：支持多种 SQL 方言，如标准 SQL 以及不同数据库特定的扩展语法，能将输入的 SQL 语句解析为抽象语法树（AST），便于后续处理。
    • 语义分析：对解析后的 SQL 进行语义检查，比如验证表名、列名是否存在，数据类型是否匹配等，确保 SQL 的语义正确。
    • 查询优化：运用基于规则（RBO）和基于代价（CBO）的优化策略。RBO 通过预设规则，如谓词下推等，重写查询；CBO 则基于统计信息，估算不同执行计划的代价，选择最优方案。
    • 执行计划生成：根据优化后的结果，生成可执行的物理执行计划，定义操作的具体执行顺序和方式。
    • 数据源适配：可连接多种数据源，如关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、文件系统（CSV、JSON 文件）、NoSQL 数据库等，而且还支持自定义数据源适配器, 并为不同数据源生成相应的数据访问策略。
    • 跨数据源查询: 能够连接不同类型的数据源，通过适配器将不同数据源的操作进行统一抽象。在进行跨数据源连表查询时，它会将查询分解为各个数据源可以处理的子查询，然后将各个数据源的结果进行合并和进一步处理

2. 元数据准备

准备两个数据库 mysql 和 postgres

库信息如下: mysql中有张表: user, postgres有张表role

表信息如下:

sql 复制代码 
CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `username` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `sex` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `role_key` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '角色',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户信息表';
sql 复制代码 
CREATE TABLE "public"."role" (
  "name" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
  "role_key" int4
);

maven依赖如下:

xml 复制代码 
<dependency>
  <groupId>org.apache.calcite</groupId>
  <artifactId>calcite-core</artifactId>
  <version>1.37.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  <version>8.0.29</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.postgresql</groupId>
  <artifactId>postgresql</artifactId>
  <version>42.2.23</version>
</dependency>

3. 元数据定义

calcite支持两种多种定义元数据方式 常用的是通过json方式，另一种是通过SchemaFactory的方式。

3.1 Json Model

组织结构：

bash 复制代码 
|- model # 数据模型
|	|- schema # 数据模式
|	|	|- tables # 表/视图
|	|	|- functions # 函数
|	|	|- type # 模式类型  custom: 自定义, map: 映射, jdbc: jdbc, inline: 嵌入式 (默认)
|	|	|- factory # 指定SchemaFactory的工厂类
|	|	|- operand # 指定额外参数

示例内容：

创建两个数据源 mysql 和 postgres, 使用两种不同的声明方式

json 复制代码 
{
  "version": "1.0",
  "defaultSchema": "my_mysql",
  "schemas": [
    {
      "type": "jdbc",
      "name": "my_mysql",
      "jdbcUser": "root",
      "jdbcPassword": "123456",
      "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
      "jdbcCatalog": "test",
      "jdbcSchema": null
    },
    {
      "name": "my_postgres",
      "type": "custom",
      "factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
      "operand": {
        "jdbcDriver": "org.postgresql.Driver",
        "jdbcUrl": "jdbc:postgresql://localhost:5432/test",
        "jdbcUser": "root",
        "jdbcPassword": "123456"
      }
    }
  ]
}

calcite model 实现类org.apache.calcite.jdbc.Driver --> org.apache.calcite.model.ModelHandler

calcite model doc：https://calcite.apache.org/docs/model.html

使用:

将json文件放到resources下, 然后创建connection的时候指定该文件即可

java 复制代码 
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为反引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 指定model信息
info.setProperty("model", resourcePath("model/model.json"));
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema，在Calcite中，RootSchema是所有数据源schema的parent，多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 创建SQL语句执行查询
Statement statement = calciteConnection.createStatement();

3.2 SchemaFactory

schema UML图如下:

先创建对应数据源的datasource对象

java 复制代码 
private static DataSource getMysqlDataSource() {
  MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
  dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
  dataSource.setUser("root");
  dataSource.setPassword("123456");

  return dataSource;
}

private static DataSource getPostgresDataSource() {
  final PGSimpleDataSource pgSimpleDataSource = new PGSimpleDataSource();
  pgSimpleDataSource.setUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/test");
  pgSimpleDataSource.setUser("root");
  pgSimpleDataSource.setPassword("123456");

  return pgSimpleDataSource;
}

然后将datasource对象包装成JdbcSchema对象最后注册到rootSchema中

java 复制代码 
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为双引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema，在Calcite中，RootSchema是所有数据源schema的parent，多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 设置默认的schema, 如果不设置需要加上对应数据源的名称
calciteConnection.setSchema("my_mysql");
final DataSource mysqlDataSource = getMysqlDataSource();
final JdbcSchema schemaWithMysql = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_mysql", mysqlDataSource, "test", null);
final DataSource postgresDataSource = getPostgresDataSource();
final JdbcSchema schemaWithPostgres = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_postgres", postgresDataSource, "test", "public");
rootSchema.add("my_mysql", schemaWithMysql);
rootSchema.add("my_postgres", schemaWithPostgres);
// 创建SQL语句执行查询
Statement statement = calciteConnection.createStatement();

rootSchema也可以使用创建

java 复制代码 
CalciteSchema calciteSchema = CalciteSchema.createRootSchema(true, true);
SchemaPlus rootSchema = calciteSchema.plus();

4. 测试查询

测试单个数据源的查询功能:

java 复制代码 
@Test
@SneakyThrows
public void test_connection() {
  // 上述配置中都设置了默认的schema为my_mysql, 所以查询的时候可以不添加数据源key前缀
  final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
  final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM my_mysql.`user`");
  printResultSet(resultSet);
}

输出结果如下:

bash 复制代码 
Number of columns: 5
{sex=1, role_key=1, id=1, age=23, username=张三}
{sex=2, role_key=2, id=2, age=18, username=李四}
{sex=2, role_key=1, id=3, age=26, username=张铁牛}
{sex=2, role_key=3, id=4, age=30, username=王麻子}

测试不同数据源连表查询

calcite支持将不同数据源的sql下推, 然后在内存中做对应的关联过滤等操作

java 复制代码 
@Test
@SneakyThrows
public void test_cross_db_query() {
    final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
    printResultSet(resultSet);
}

输出结果如下:

bash 复制代码 
Number of columns: 6
{sex=1, role_key=1, name=管理员, id=1, age=23, username=张三}
{sex=2, role_key=1, name=管理员, id=3, age=26, username=张铁牛}
{sex=2, role_key=2, name=老师, id=2, age=18, username=李四}
{sex=2, role_key=3, name=学生, id=4, age=30, username=王麻子}

5. 完整测试代码

5.1 Json Model

java 复制代码 
package com.ldx.calcite;

import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.calcite.avatica.util.Quoting;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.util.Sources;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.testng.collections.Maps;

import java.net.URL;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

@Slf4j
public class CalciteModelTest {
    private static Statement statement;

    @BeforeAll
    @SneakyThrows
    public static void beforeAll() {
        Properties info = new Properties();
        // 不区分sql大小写
        info.setProperty("caseSensitive", "false");
        // 设置引用标识符为双引号
        info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
        // 指定model信息
        info.setProperty("model", resourcePath("model/model.json"));
        // 创建Calcite连接
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
        // 构建RootSchema，在Calcite中，RootSchema是所有数据源schema的parent，多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
        SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
        // 创建SQL语句执行查询
        statement = calciteConnection.createStatement();
    }

    @Test
    @SneakyThrows
    public void test_connection() {
        final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
        printResultSet(resultSet);
    }

    @Test
    @SneakyThrows
    public void test_cross_db_query() {
        final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
        printResultSet(resultSet);
    }

    public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException {
        // 获取 ResultSet 元数据
        ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
        // 获取列数
        int columnCount = metaData.getColumnCount();
        log.info("Number of columns: {}",columnCount);

        // 遍历 ResultSet 并打印结果
        while (resultSet.next()) {
            final Map<String, String> item = Maps.newHashMap();
            // 遍历每一列并打印
            for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                String columnName = metaData.getColumnName(i);
                String columnValue = resultSet.getString(i);
                item.put(columnName, columnValue);
            }

            log.info(item.toString());
        }
    }

    private static String resourcePath(String path) {
        final URL url = CalciteCsvTest.class.getResource("/" + path);
        return Sources
                .of(url).file().getAbsolutePath();
    }
}

5.2 SchemaFactory

java 复制代码 
package com.ldx.calcite;

import com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema;
import org.apache.calcite.avatica.util.Quoting;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.schema.SchemaFactory;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.util.Sources;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.postgresql.ds.PGSimpleDataSource;
import org.postgresql.osgi.PGDataSourceFactory;
import org.testng.collections.Maps;

import javax.sql.DataSource;
import java.net.URL;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

@Slf4j
public class CalciteCreateMataDataTest {

    private static Statement statement;

    @BeforeAll
    @SneakyThrows
    public static void beforeAll() {
        Properties info = new Properties();
        // 不区分sql大小写
        info.setProperty("caseSensitive", "false");
        // 设置引用标识符为双引号
        info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
        // 创建Calcite连接
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
        // 构建RootSchema，在Calcite中，RootSchema是所有数据源schema的parent，多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
        SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
        // 设置默认的schema, 如果不设置需要加上对应数据源的名称
        calciteConnection.setSchema("my_mysql");
        final DataSource mysqlDataSource = getMysqlDataSource();
        final JdbcSchema schemaWithMysql = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_mysql", mysqlDataSource, "test", null);
        final DataSource postgresDataSource = getPostgresDataSource();
        final JdbcSchema schemaWithPostgres = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_postgres", postgresDataSource, "test", "public");
        rootSchema.add("my_mysql", schemaWithMysql);
        rootSchema.add("my_postgres", schemaWithPostgres);
        // 创建SQL语句执行查询
        statement = calciteConnection.createStatement();
    }

    private static DataSource getMysqlDataSource() {
        MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        dataSource.setUser("root");
        dataSource.setPassword("123456");

        return dataSource;
    }

    private static DataSource getPostgresDataSource() {
        final PGSimpleDataSource pgSimpleDataSource = new PGSimpleDataSource();
        pgSimpleDataSource.setUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/test");
        pgSimpleDataSource.setUser("root");
        pgSimpleDataSource.setPassword("123456");

        return pgSimpleDataSource;
    }

    @Test
    @SneakyThrows
    public void test_connection() {
        final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
        printResultSet(resultSet);
    }

    @Test
    @SneakyThrows
    public void test_cross_db_query() {
        final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
        printResultSet(resultSet);
    }

    public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException {
        // 获取 ResultSet 元数据
        ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
        // 获取列数
        int columnCount = metaData.getColumnCount();
        log.info("Number of columns: {}",columnCount);

        // 遍历 ResultSet 并打印结果
        while (resultSet.next()) {
            final Map<String, String> item = Maps.newHashMap();
            // 遍历每一列并打印
            for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                String columnName = metaData.getColumnName(i);
                String columnValue = resultSet.getString(i);
                item.put(columnName, columnValue);
            }

            log.info(item.toString());
        }
    }

    private static String resourcePath(String path) {
        final URL url = CalciteCsvTest.class.getResource("/" + path);
        return Sources
                .of(url).file().getAbsolutePath();
    }
}
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