1.深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

       深入理解Apache Calcite VolcanoPlanner优化器

       VolcanoPlanner是码解基于Calcite 1..0版本的强大优化器，它以Goetz Graefe的码解论文为灵感，采取两阶段逻辑与物理算子优化策略。码解通过逻辑算子（Logical Algebra）和物理算子（Physical Algebra）的码解结合，Volcano优化器运用了Transformation Rule和Implementation Rule，码解以及Cost-Based选择，码解无线分享源码以代价优化为主导而非启发式方法。码解

       核心概念中，码解Memo数据结构存储了算子树的码解森林，每个Group Expression都对应一个Expression Group，码解通过存储避免重复扫描的码解策略，如Scan A和B的码解冗余。Volcano将优化规则分为Transformation Rule（局部优化）和Implementation Rule（物理算子选择），码解通过Pattern匹配执行规则，码解同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。码解

       RelNode，作为关系表达式的基础，是Caclite处理数据的关键。抽象于AbstractRelNode，威联通源码 编译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，灵活用工app源码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，物品源码怎么来的以及在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，同城生活网站源码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。