Apache Calcite使用方法

Apache Calcite是一个灵活的SQL解析器框架，可以用于解析和优化SQL查询语句，支持多种数据库，包括MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。下面是Apache Calcite的使用方法：

1. 引入依赖

在项目的pom.xml文件中添加Apache Calcite的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite</groupId>
    <artifactId>calcite-core</artifactId>
    <version>1.26.0</version>
</dependency>

2. 创建SQL解析器

使用Apache Calcite的SQL解析器，可以将SQL语句解析成AST（抽象语法树）。AST是一种用于表示SQL语句结构的数据结构，可以用于进一步分析和优化SQL查询语句。

import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory;

public class SqlParserDemo {

    public static void main(String[] args) throws SqlParseException {
        String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1";
        SqlParserConfig config = SqlParser.configBuilder()
                .setParserFactory(new SqlParserImplFactory())
                .build();
        SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config);
        SqlNode node = parser.parseQuery();
        System.out.println(node.getClass().getSimpleName());
    }

}

以上代码演示了如何创建一个SQL解析器，解析一个SELECT语句，并输出AST的类型。

3. 访问AST

AST是一个树形结构，可以使用Visitor模式来访问AST的节点。Apache Calcite提供了许多访问AST节点的Visitor类，可以方便地遍历AST的节点。

import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory;

public class SqlParserDemo {

    public static void main(String[] args) throws SqlParseException {
        String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1";
        SqlParserConfig config = SqlParser.configBuilder()
                .setParserFactory(new SqlParserImplFactory())
                .build();
        SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config);
        SqlNode node = parser.parseQuery();
        node.accept(new SqlBasicVisitor<Void>() {
            @Override
            public Void visit(SqlIdentifier id) {
                System.out.println(id.getName());
                return null;
            }
        });
    }

}

以上代码演示了如何访问AST的节点，使用SqlBasicVisitor类来访问SqlIdentifier节点，并输出节点的名称。

4. 优化查询

AST可以用于进一步优化SQL查询语句。Apache Calcite提供了许多优化器，可以根据AST的结构进行优化，例如选择最优的执行计划、推导查询条件、消除冗余计算等。

import org.apache.calcite.adapter.java.JavaTypeFactory;
import org.apache.calcite.plan.*;
import org.apache.calcite.prepare.CalcitePrepareImpl;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.type.RelDataTypeFactory;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory;
import org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter;
import org.apache.calcite.tools.*;
import org.apache.calcite.util.Util;

public class SqlParserDemo {

    public static void main(String[] args) throws SqlParseException {
        String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1";
        SchemaPlus schema = Frameworks.createRootSchema(true);
        FrameworkConfig config = Frameworks.newConfigBuilder()
                .defaultSchema(schema)
                .parserConfig(SqlParser.configBuilder()
                        .setParserFactory(new SqlParserImplFactory())
                        .build())
                .build();
        Planner planner = Frameworks.getPlanner(config);
        SqlNode node = planner.parse(sql);
        SqlValidator validator = planner.getValidator();
        SqlNode validatedNode = validator.validate(node);
        RelDataTypeFactory typeFactory = planner.getTypeFactory();
        JavaTypeFactory javaTypeFactory = new JavaTypeFactoryImpl(typeFactory);
        SqlToRelConverter.Config converterConfig = SqlToRelConverter.configBuilder()
                .withTrimUnusedFields(false)
                .build();
        SqlToRelConverter converter = new SqlToRelConverter(
                new CalcitePrepareImpl.PlannerImpl(planner, converterConfig),
                validator,
                schema,
                javaTypeFactory,
                converterConfig);
        RelNode relNode = converter.convertQuery(validatedNode, false, true);
        RelOptPlanner optPlanner = relNode.getCluster().getPlanner();
        optPlanner.setRoot(relNode);
        RelTraitSet traitSet = optPlanner.emptyTraitSet().plus(RelCollations.EMPTY);
        RelNode optimizedNode = optPlanner.findBestExp(traitSet, relNode);
        System.out.println(Util.toLinux(optimizedNode.toString()));
    }

}

以上代码演示了如何使用Apache Calcite进行SQL查询语句的优化。首先创建一个Planner对象，然后使用Planner解析和验证SQL语句。接着使用SqlToRelConverter将SQL语句转换为RelNode对象，最后使用RelOptPlanner进行优化，得到最优的执行计划。

以上就是Apache Calcite的使用方法，你可以根据需要使用它来解析和优化SQL查询语句。