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Calcite剖析

Calcite背景介绍、核心概念、执行流程解析

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Calcite系列(十二)：可插拔性&JDBC驱动

大数据处理套件 TBDS 数据湖计算 DLC 数据开发治理平台 WeData 腾讯技术创作特训营S6

为了实现动态数据源管理框架的目标，Calcite提供了丰富的可插拔能力和扩展性。用户可以根据使用场景进行自定义扩展。相关可插拔扩展的组件包括：

2024-04-25

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Calcite系列(十一)：物化视图

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物化视图(Materialized View)：是一种特殊的物理表，本质是预计算，是多个计算过程之间的联系建立。从数据组织层面优化数据访问效率，即把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。而普通视图(View)仅是简化用户的查询定义，不存储实际结果数据。

2024-04-24

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Calcite系列(十)：执行流程-计划树执行

数据开发治理平台 WeData 腾讯技术创作特训营S6 大数据处理套件 TBDS 数据湖计算 DLC

计划树执行是SQL处理的第五步，也称为Implementor执行实现。Calcite主要提供两种Implementor实现方式：RelImplemntor 和 SqlImplemntor。

2024-04-23

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Calcite系列(九)：执行流程-优化器优化

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优化器优化是SQL处理的第四步，也是最核心的一步，优化器优化本质是基于优化规则实现关系代数等价转换。

2024-04-22

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Calcite系列(八)：执行流程-计划树构建

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计划树构建是SQL处理的第三步，构建出可关系代数优化的逻辑计划树RelNode，是优化器执行优化的前提。

2024-04-21

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Calcite系列(七)：执行流程-合法性校验

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合法性校验是SQL处理的第二步，在计算执行前，提前验证SQL正确性。该验证操作是非线性的，需要基于语法树处理各种嵌套的复杂情况。Calcite合法性校验基于SqlValidator 接口和对应实现类SqlValidatorImpl 完成。

2024-04-20

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Calcite系列(六)：执行流程-语法解析

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目前广泛使用的语法解析框架主要包括ANTLR、JavaCC和Yacc等。在大数据领域中，很多计算引擎都是基于ANTLR进行语法解析，例如 Hive、Spark和Presto等都基于ANTLR进行处理。然而，Calcite使用JavaCC编译器进行语法解析。

2024-04-19

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Calcite系列(五)：执行流程-概览

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SQL执行流程有一套通用的步骤，尽管具体的实现可能会因数据库系统的不同而有所差异，但流程相对固定。以下是通用的SQL处理流程：

2024-04-18

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Calcite系列(四)：核心概念-Adapter

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Calcite作为SQL中间件，为提供扩展性并适配不同数据源，提供了Adapter（适配器）方式对接数据源并根据数据源特性进行查询优化。

2024-04-17

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Calcite系列(三)：核心概念-Convention

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Convention：Calcite设计的核心概念，代表一类特定的数据源或执行引擎，基于Convention可生成与具体数据源或者引擎相关的执行计划。Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE，此时CBO代价无穷大，基于Calcite内置执行器无法直接执行。只有将所有计划树节点都转为可执行Convention才可基于Calcite执行，该转换过程可等价理解为从逻辑计划转为物理计划。

2024-04-16

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Calcite系列(二)：核心概念-关系代数

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关系模型是一种用于数据库管理的理论框架，其基础建立在数学的集合论之上。该模型由Edgar F. Codd 于1970年提出，旨在以一种严格且理论化的方式来描述数据之间的关系，使得数据操作能够通过一系列关系代数来表达。关系模型主要由以下三部分组成：

2024-04-15

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Calcite系列(一)：背景介绍

大数据处理套件 TBDS 数据湖计算 DLC 数据开发治理平台 WeData 腾讯技术创作特训营S6

Apache Calcite是一款开源的动态数据管理框架，提供了标准的 SQL 语言、查询优化和连接各种数据源的能力，但不包括数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。

2024-04-14

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