1.Apache Calcite系列(五):数据库驱动实现
2.开源动态数据管理框架Apache Calcite
3.深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器
Apache Calcite系列(五):数据库驱动实现
Avatica,码解作为Apache Calcite的码解子项目,提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的码解能力。通过这个项目,码解开发者可以构建自定义数据库的码解Java驱动,或代理非JDBC、码解linux怎样安装源码ODBC标准的码解数据库,而无需修改上层服务代码。码解本文将探讨Avatica的码解实现原理。
在探讨Avatica实现细节之前,码解需要了解其架构。码解Avatica采用典型的码解RPC架构,分为客户端和服务端两个部分。码解客户端将JDBC相关操作如建立连接、码解执行请求等通过RPC协议发送给服务端,码解服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个:连接、Statement和查询执行。
接下来,我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中,我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。日龙指标源码客户端首先建立连接,创建Statement,然后执行查询,最后打印结果。
在建立连接的过程中,代码调用Driver的connect方法,实际上由AvaticaFactory创建连接,Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时,指定连接驱动、URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta,它连接实际数据库并代理数据。
客户端发送建立连接请求后,服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后,将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括:调用LocalService,LocalService再调用Meta处理连接请求,Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。
创建Statement的溯源码海参价格过程与建立连接类似,通过远程请求实现。服务端创建Statement后,返回Statement ID给客户端,客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求,服务端创建Statement并返回。
执行查询的过程与创建Statement类似,服务端根据Statement ID查找Statement,执行查询并返回结果。
源码解读方面,主要关注几个关键目录:org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码,包括Connection、Statement、ResultSet等实现;org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta;Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类,如JdbcMeta和JdbcResultSet;org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。
核心类包括消息类Handler、Service接口、Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求,Service接口处理请求和响应,Meta接口处理JDBC规范操作请求,法拍网源码Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。
总结来说,Avatica通过构建RPC架构,实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理,简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架,开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动,满足不同场景的需求。
开源动态数据管理框架Apache Calcite
随着大数据领域众多处理系统的崛起,如实时流处理的Flink和Storm,文本搜索的Elastic,以及批处理的Spark和OLAP系统Druid,组织在选择定制数据处理系统时面临着两个关键问题。这些问题的解决者便是Apache Calcite,一个开放源码的动态数据管理框架,由Apache软件基金会支持,使用Java构建。
Calcite的核心是一个全面的查询处理系统,它涵盖了数据库管理系统中除数据存储与管理之外的诸多功能,包括查询执行、优化和查询语言等。它并非一个完整的棋小圣源码数据库,而是由多个组件组成,如SQL解析器、查询优化器和关系表达式构建API,旨在在多个数据存储和处理引擎之间提供中介服务。例如,它与Apache Hive、Drill、Storm和Flink等系统结合,提供SQL支持和优化。
尽管Calcite本身不直接处理数据存储和处理,但其架构优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许系统通过SQL接口进行交互,即使这些系统本身没有内置优化器。Calcite的SQL解析器和验证器能将SQL查询转换为关系运算符树,适应外部存储引擎。通过Planner Rule,系统可以自定义优化规则,增强查询性能。
在使用Calcite时,开发人员需要先定义数据模型和表,然后通过ModelHandler和虚拟连接对象生成查询计划。例如,当进行Splunk和MySQL的Join查询时,Calcite会通过优化规则调整查询顺序,提升性能。数据源适配器是Calcite架构中的重要组成部分,它定义了如何整合不同数据源。
查询优化器在处理联接Join和表大小等问题时,面临挑战,但Calcite通过灵活的规则和策略提供了解决方案。它支持左深树和浓密树两种连接策略,以找到最佳的联接顺序,从而提高查询效率。
总的来说,Apache Calcite作为一款可插拔的、动态和灵活的查询处理框架,为处理异构数据源的查询提供了强大的支持,特别是其动态查询优化功能,是其最受欢迎的特点之一。
深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器
深入理解Apache Calcite VolcanoPlanner优化器
VolcanoPlanner是基于Calcite 1..0版本的强大优化器,它以Goetz Graefe的论文为灵感,采取两阶段逻辑与物理算子优化策略。通过逻辑算子(Logical Algebra)和物理算子(Physical Algebra)的结合,Volcano优化器运用了Transformation Rule和Implementation Rule,以及Cost-Based选择,以代价优化为主导而非启发式方法。
核心概念中,Memo数据结构存储了算子树的森林,每个Group Expression都对应一个Expression Group,通过存储避免重复扫描的策略,如Scan A和B的冗余。Volcano将优化规则分为Transformation Rule(局部优化)和Implementation Rule(物理算子选择),通过Pattern匹配执行规则,同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。
RelNode,作为关系表达式的基础,是Caclite处理数据的关键。抽象于AbstractRelNode,RelNode包含traitSet,如调用约定、行类型、输入节点等,以及方法如estimateRowCount和computeSelfCost,用于成本计算。RelSet存储一组等价关系,而RelSubset则按物理属性细分,如bestCost和bestNode,对优化过程起到关键作用。
优化流程从SQL解析到生成逻辑计划,通过SqlToRelConverter转化为RelNode和RexNode,然后由VolcanoPlanner驱动,应用规则,迭代优化直到成本稳定或无更多优化机会。Julian的分享是理解和应用VolcanoPlanner的宝贵资源。
Volcano的核心步骤包括:应用规则、逻辑执行计划转换,以及在Cost稳定或无优化空间时停止。这个优化器由计划树、优化规则、代价模型和元数据提供器协同工作,通过实例学习源码,如CsvTest#testSelectSingleProjectGz,展示了VolcanoPlanner如何使用smart模型进行高效优化。
创建VolcanoPlanner时,允许自定义costFactory,支持自顶向下的优化。setTopDownOpt控制这一特性,其关键操作如setRoot和findBestExp,前者将原始RelNode转换为RelSubset Tree并注册到VolcanoPlanner中,而registerImpl则负责新表达式的注册和规则队列的更新。
RelOptUtil.registerDefaultRules注册了包括默认、基础等在内的个优化规则,这些规则在后续章节中将进行分类讨论。SQL解析和逻辑计划生成完成后,流程封装在Program中,聚焦于关键操作。
优化器的执行器负责表达式的计算,setRoot示例展示如何传递原始RelNode,确保所有子节点通过ensureRegistered注册,onRegister方法则负责子节点的复制和Digest信息更新。VolcanoPlanner的ensureRegistered方法,通过处理新关系代数表达式并加入规则队列,确保优化的准确性和效率。
例如,CsvTableScan的onRegister方法,当没有子节点时,会记录provenance和注册CsvTableScan规则。优化过程通过遍历RelNode,根据RelSet中的RelSubset成本进行筛选,更新bestCost,同时考虑父节点的影响。
整个流程中,Cost的计算和更新是关键,包括从RelMetadataQuery获取非累积成本、处理无穷大成本,以及CsvTableScan根据扫描成本和字段数量调整代价。优化规则的匹配和应用,如EnumerableFilterRule和ProjectFilterTransposeRule,通过transformTo方法进行RelNode树的转换和成本更新。
VolcanoPlanner的优化策略确保了执行计划的效率和可扩展性,通过案例研究源码,我们可以深入理解其优化策略和内部运作机制。后续将更深入探讨VolcanoPlanner在多表关联和聚合查询中的具体优化策略。
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