presto sql 字段级别血缘解析

Presto SQL 支持字段级别血缘解析，可以通过查询 Presto 的系统表来查看字段之间的血缘关系。

具体来说，可以通过查询系统表 `system.metadata.columns` 来获取表中所有字段的元数据信息，包括字段所属的表名、字段名、数据类型、是否为主键等信息。此外，该表还包含了字段的血缘关系信息，即每个字段依赖的其它字段，可以通过查询 `extra_info` 列来获取。

例如，以下查询可以获取表 `my_table` 中字段 `my_column` 的所有依赖字段：

SELECT extra_info['dependencies'] FROM system.metadata.columns
WHERE table_name='my_table' AND column_name='my_column';

返回结果类似于：

[{"source":"my_table.my_column_a"},{"source":"my_table.my_column_b"}]

其中，`my_column` 依赖于 `my_column_a` 和 `my_column_b` 两个字段。

利用这些信息，可以实现字段级别的血缘追踪和分析。

相关问题

Presto字段级别血缘解析 java实现步骤

Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于处理大规模数据。在Presto中，字段级别的血缘解析是非常重要的，因为它可以帮助数据分析人员了解数据来源和数据处理过程。下面是Presto字段级别血缘解析Java实现的步骤：

1. 获取查询语句：首先需要获取用户提交的查询语句。

2. 解析查询语句：使用Presto的查询解析器来解析查询语句，得到查询计划。

3. 构建查询树：根据查询计划构建查询树，查询树是一个包含多个节点的树状结构，每个节点代表一个查询操作。

4. 计算字段血缘：从查询树的叶子节点开始，递归向上计算每个字段的血缘关系。对于每个节点，需要计算它的输出字段与输入字段之间的血缘关系。

5. 输出结果：将计算得到的字段血缘关系输出给用户，可以以图形化的方式展示字段之间的血缘关系。

需要注意的是，Presto字段级别血缘解析的实现不止以上几个步骤，还需要考虑一些细节问题，比如如何处理JOIN和UNION等操作，如何处理函数和表达式等。但以上步骤可以作为一个基本的框架来实现Presto字段级别血缘解析。

Presto字段级别血缘解析 java实现代码

以下是一个简单的Presto字段级别血缘解析Java实现代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class PrestoFieldLineageAnalyzer {
    private QueryPlan queryPlan;
    private Map<String, List<String>> fieldLineage = new HashMap<>();

    public PrestoFieldLineageAnalyzer(String query) {
        // 解析查询语句
        this.queryPlan = QueryParser.parse(query);
    }

    public Map<String, List<String>> analyze() {
        // 构建查询树
        QueryNode rootNode = buildQueryTree(queryPlan);

        // 计算字段血缘
        calculateFieldLineage(rootNode);

        // 输出结果
        return fieldLineage;
    }

    private QueryNode buildQueryTree(QueryPlan queryPlan) {
        // 构建查询树的代码
        // ...
    }

    private void calculateFieldLineage(QueryNode node) {
        // 如果是叶子节点，则将输出字段加入血缘关系列表
        if (node.isLeaf()) {
            for (String field : node.getOutputFields()) {
                if (!fieldLineage.containsKey(field)) {
                    fieldLineage.put(field, new ArrayList<>());
                }
            }
            return;
        }

        // 递归计算输入字段与输出字段之间的血缘关系
        for (QueryNode child : node.getChildren()) {
            calculateFieldLineage(child);
            for (String outputField : child.getOutputFields()) {
                for (String inputField : child.getInputFields(outputField)) {
                    if (!fieldLineage.containsKey(outputField)) {
                        fieldLineage.put(outputField, new ArrayList<>());
                    }
                    List<String> inputFields = fieldLineage.get(outputField);
                    if (!inputFields.contains(inputField)) {
                        inputFields.add(inputField);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这段代码中，我们首先使用QueryParser将查询语句解析为查询计划，然后构建查询树，最后计算字段血缘关系。计算字段血缘的逻辑在calculateFieldLineage方法中实现，它会递归遍历查询树，从叶子节点开始计算每个字段的血缘关系。最后，将计算得到的字段血缘关系保存在一个Map中，并返回给用户。