给一个MSSQL ，explain的demo

在 MSSQL 中，`EXPLAIN` 命令对应的是 `EXPLAIN` 的变体 `EXPLAIN QUERY PLAN`，用于查询 SQL 语句的执行计划。以下是一个 `EXPLAIN QUERY PLAN` 的示例：

EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT *
FROM my_table
WHERE id = 123

执行以上 SQL 语句后，MSSQL 数据库会返回一份执行计划，例如：

id | parent | detail
---+--------+-----------------------------------
 0 | 0      | SEARCH TABLE my_table USING INDEX pk_my_table (id=?) (~1 rows)

其中，`id` 表示节点的编号，`parent` 表示该节点的父节点编号，`detail` 则是该节点的详细信息。上述执行计划表示，该 SQL 查询使用了 `pk_my_table` 索引进行查询，查找 `id=123` 的记录，扫描行数约为 1 行。

需要注意的是，执行计划的具体格式和内容可能因数据库版本、查询语句和数据表结构等因素而有所不同。因此，在实际使用中，需要结合具体情况进行分析和优化。

相关问题

SQLSERVER,给一个 explain的用法demo

在 SQL Server 中，`EXPLAIN` 命令对应的是 `EXPLAIN` 的变体 `EXPLAIN PLAN`，用于查询 SQL 语句的执行计划。以下是一个 `EXPLAIN PLAN` 的示例：

EXPLAIN PLAN
FOR
SELECT *
FROM my_table
WHERE id = 123;

执行以上 SQL 语句后，SQL Server 数据库会返回一份执行计划，例如：

| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
|    0 | SELECT STATEMENT  |           |     1 |   116 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*   1 |  TABLE ACCESS FULL| my_table |     1 |   116 |     2   (0)| 00:00:01 |

其中，`Id` 表示节点的编号，`Operation` 表示该节点的操作类型，`Name` 则是该节点对应的表名或索引名，`Rows` 表示该节点扫描的行数，`Bytes` 表示扫描的字节数，`Cost` 表示该节点的执行代价，`Time` 表示该节点的执行时间。

上述执行计划表示，该 SQL 查询使用了全表扫描的方式进行查询，查找 `id=123` 的记录，扫描行数约为 1 行，执行代价为 2 个单位，执行时间约为 1 秒。

需要注意的是，执行计划的具体格式和内容可能因数据库版本、查询语句和数据表结构等因素而有所不同。因此，在实际使用中，需要结合具体情况进行分析和优化。

请给我一个calcite的demo

下面是一个使用Calcite进行SQL查询的简单示例：

import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
import org.apache.calcite.tools.Frameworks;
import org.apache.calcite.tools.Planner;
import org.apache.calcite.tools.PlannerFactory;
import org.apache.calcite.tools.RuleSets;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class CalciteDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class.forName("org.apache.calcite.jdbc.Driver");
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:");
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
        SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();

        // Add a custom schema to the root schema
        MySchema mySchema = new MySchema();
        rootSchema.add("myschema", mySchema);

        // Prepare a SQL statement
        String sql = "SELECT name FROM myschema.mytable WHERE id = 1";
        SqlNode sqlNode = calciteConnection.parseQuery(sql);

        // Create a planner and plan the query
        PlannerFactory plannerFactory = Frameworks.getPlannerFactory();
        Planner planner = plannerFactory.createPlanner(calciteConnection);
        SqlNode validatedNode = planner.validate(sqlNode);
        SqlNode optimizedNode = planner.optimize(validatedNode);
        String plan = planner.getBestPhysicalPlan(optimizedNode).get().explain();

        // Execute the query and print the results
        Statement statement = calciteConnection.createStatement();
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
        while (resultSet.next()) {
            String name = resultSet.getString(1);
            System.out.println(name);
        }

        resultSet.close();
        statement.close();
        connection.close();
    }
}

// A custom schema implementation
class MySchema {
    public MyTable mytable = new MyTable();

    public static class MyTable {
        public String[] names = {"Alice", "Bob", "Charlie"};

        public String getName(int id) {
            return names[id - 1];
        }
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个自定义模式并将其添加到Calcite的根模式中。然后，我们准备了一个SQL查询，并使用Calcite执行它。最后，我们输出了查询结果。

请注意，在实际应用中，您需要将自己的数据源包装成一个Calcite的Schema实现，并将其添加到Calcite的根模式中。然后，您可以使用Calcite解析和优化用户的SQL查询，并使用您的数据源执行查询。