MaxCompute与Apache Calcite：SQL优化实战与个人成长

本文档是一篇关于Apache Calcite技术和MaxCompute在SQL优化领域的深度探讨。首先，Apache Calcite是一个强大的、开源的SQL优化引擎，它独立于底层存储和执行，广泛应用于各种大数据计算引擎，如Flink、Drill和Kylin。作为Calcite committer的雷春蔚分享了他对Calcite的理解，包括其核心组成部分——查询优化器。 查询优化器是数据库中的关键组件，它负责将关系表达式转化为执行计划，直接影响系统性能。优化器主要有两种类型：规则基础优化器(RuleBasedOptimizer)和成本基础优化器(CostBasedOptimizer)。规则基础优化器依赖预定义的规则，可能因规则顺序和数据特性导致局部最优而非全局最优；而成本基础优化器则通过评估每个可能执行计划的成本，选择最高效的方案，更为智能且灵活。 MaxCompute SQL优化器实践部分，介绍了MaxCompute在SQL层面的具体优化策略。它采用了CBO框架，包括HepPlanner启发式优化器和VolcanoPlanner成本驱动优化器。HepPlanner采用启发式方法，直到达到规则匹配次数限制或遍历结束；而VolcanoPlanner则是持续迭代规则，寻找具有最低成本的执行计划。 MaxComputeSQL的新功能和后续计划方面，可能涉及了对查询优化器算法的选择升级、代价模型的改进以及针对分区的优化措施。这些新功能旨在提升查询性能，适应不断变化的数据处理需求。 在整个过程中，作者不仅分享了MaxCompute在查询优化方面的技术细节，还涵盖了个人成长经历，从校招员工到成为阿里巴巴技术专家，再到成为Calcite committer，这表明了在大数据和人工智能领域，不断学习和技术创新的重要性。通过阅读这篇文章，读者可以了解到MaxCompute如何利用Apache Calcite优化SQL查询，以及在这个过程中所采取的关键技术和策略。