1. Calcite元数据创建
1. 简介
Calcite 是一款来自 Apache 的开源动态数据管理框架,核心功能是提供 SQL 查询解析、优化及执行等基础能力,以灵活支持多种数据源,广泛应用于各类数据处理系统。以下从其功能特性、应用场景、优势三方面简单概述:
- 功能特性
- SQL 解析:支持多种 SQL 方言,如标准 SQL 以及不同数据库特定的扩展语法,能将输入的 SQL 语句解析为抽象语法树(AST),便于后续处理。
- 语义分析:对解析后的 SQL 进行语义检查,比如验证表名、列名是否存在,数据类型是否匹配等,确保 SQL 的语义正确。
- 查询优化:运用基于规则(RBO)和基于代价(CBO)的优化策略。RBO 通过预设规则,如谓词下推等,重写查询;CBO 则基于统计信息,估算不同执行计划的代价,选择最优方案。
- 执行计划生成:根据优化后的结果,生成可执行的物理执行计划,定义操作的具体执行顺序和方式。
- 数据源适配:可连接多种数据源,如关系型数据库(MySQL、Oracle 等)、文件系统(CSV、JSON 文件)、NoSQL 数据库等,而且还支持自定义数据源适配器, 并为不同数据源生成相应的数据访问策略。
- 跨数据源查询: 能够连接不同类型的数据源,通过适配器将不同数据源的操作进行统一抽象。在进行跨数据源连表查询时,它会将查询分解为各个数据源可以处理的子查询,然后将各个数据源的结果进行合并和进一步处理
2. 元数据准备
准备两个数据库 mysql 和 postgres
库信息如下: mysql中有张表: user, postgres有张表role

表信息如下:
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`username` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
`age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
`sex` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
`role_key` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '角色',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户信息表';
CREATE TABLE "public"."role" (
"name" varchar(255) COLLATE "pg_catalog"."default",
"role_key" int4
);
maven依赖如下:
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<version>1.37.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.29</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.postgresql</groupId>
<artifactId>postgresql</artifactId>
<version>42.2.23</version>
</dependency>
3. 元数据定义
calcite支持两种多种定义元数据方式 常用的是通过json方式,另一种是通过SchemaFactory的方式。
3.1 Json Model
组织结构:
|- model # 数据模型
| |- schema # 数据模式
| | |- tables # 表/视图
| | |- functions # 函数
| | |- type # 模式类型 custom: 自定义, map: 映射, jdbc: jdbc, inline: 嵌入式 (默认)
| | |- factory # 指定SchemaFactory的工厂类
| | |- operand # 指定额外参数
示例内容:
创建两个数据源 mysql 和 postgres, 使用两种不同的声明方式
{
"version": "1.0",
"defaultSchema": "my_mysql",
"schemas": [
{
"type": "jdbc",
"name": "my_mysql",
"jdbcUser": "root",
"jdbcPassword": "123456",
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
"jdbcCatalog": "test",
"jdbcSchema": null
},
{
"name": "my_postgres",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
"operand": {
"jdbcDriver": "org.postgresql.Driver",
"jdbcUrl": "jdbc:postgresql://localhost:5432/test",
"jdbcUser": "root",
"jdbcPassword": "123456"
}
}
]
}
calcite model 实现类org.apache.calcite.jdbc.Driver --> org.apache.calcite.model.ModelHandler
calcite model doc:https://calcite.apache.org/docs/model.html
使用:
将json文件放到
resources下, 然后创建connection的时候指定该文件即可
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为反引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 指定model信息
info.setProperty("model", resourcePath("model/model.json"));
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema,在Calcite中,RootSchema是所有数据源schema的parent,多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 创建SQL语句执行查询
Statement statement = calciteConnection.createStatement();
3.2 SchemaFactory
schema UML图如下:
先创建对应数据源的datasource对象
private static DataSource getMysqlDataSource() {
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUser("root");
dataSource.setPassword("123456");
return dataSource;
}
private static DataSource getPostgresDataSource() {
final PGSimpleDataSource pgSimpleDataSource = new PGSimpleDataSource();
pgSimpleDataSource.setUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/test");
pgSimpleDataSource.setUser("root");
pgSimpleDataSource.setPassword("123456");
return pgSimpleDataSource;
}
然后将datasource对象包装成JdbcSchema对象最后注册到rootSchema中
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为双引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema,在Calcite中,RootSchema是所有数据源schema的parent,多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 设置默认的schema, 如果不设置需要加上对应数据源的名称
calciteConnection.setSchema("my_mysql");
final DataSource mysqlDataSource = getMysqlDataSource();
final JdbcSchema schemaWithMysql = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_mysql", mysqlDataSource, "test", null);
final DataSource postgresDataSource = getPostgresDataSource();
final JdbcSchema schemaWithPostgres = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_postgres", postgresDataSource, "test", "public");
rootSchema.add("my_mysql", schemaWithMysql);
rootSchema.add("my_postgres", schemaWithPostgres);
// 创建SQL语句执行查询
Statement statement = calciteConnection.createStatement();
rootSchema也可以使用创建
CalciteSchema calciteSchema = CalciteSchema.createRootSchema(true, true);
SchemaPlus rootSchema = calciteSchema.plus();
4. 测试查询
测试单个数据源的查询功能:
@Test
@SneakyThrows
public void test_connection() {
// 上述配置中都设置了默认的schema为my_mysql, 所以查询的时候可以不添加数据源key前缀
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM my_mysql.`user`");
printResultSet(resultSet);
}
输出结果如下:
Number of columns: 5
{sex=1, role_key=1, id=1, age=23, username=张三}
{sex=2, role_key=2, id=2, age=18, username=李四}
{sex=2, role_key=1, id=3, age=26, username=张铁牛}
{sex=2, role_key=3, id=4, age=30, username=王麻子}
测试不同数据源连表查询
calcite支持将不同数据源的sql下推, 然后在内存中做对应的关联过滤等操作
@Test
@SneakyThrows
public void test_cross_db_query() {
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
printResultSet(resultSet);
}
输出结果如下:
Number of columns: 6
{sex=1, role_key=1, name=管理员, id=1, age=23, username=张三}
{sex=2, role_key=1, name=管理员, id=3, age=26, username=张铁牛}
{sex=2, role_key=2, name=老师, id=2, age=18, username=李四}
{sex=2, role_key=3, name=学生, id=4, age=30, username=王麻子}
5. 完整测试代码
5.1 Json Model
package com.ldx.calcite;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.calcite.avatica.util.Quoting;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.util.Sources;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.testng.collections.Maps;
import java.net.URL;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
@Slf4j
public class CalciteModelTest {
private static Statement statement;
@BeforeAll
@SneakyThrows
public static void beforeAll() {
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为双引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 指定model信息
info.setProperty("model", resourcePath("model/model.json"));
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema,在Calcite中,RootSchema是所有数据源schema的parent,多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 创建SQL语句执行查询
statement = calciteConnection.createStatement();
}
@Test
@SneakyThrows
public void test_connection() {
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
printResultSet(resultSet);
}
@Test
@SneakyThrows
public void test_cross_db_query() {
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
printResultSet(resultSet);
}
public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException {
// 获取 ResultSet 元数据
ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
// 获取列数
int columnCount = metaData.getColumnCount();
log.info("Number of columns: {}",columnCount);
// 遍历 ResultSet 并打印结果
while (resultSet.next()) {
final Map<String, String> item = Maps.newHashMap();
// 遍历每一列并打印
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
String columnName = metaData.getColumnName(i);
String columnValue = resultSet.getString(i);
item.put(columnName, columnValue);
}
log.info(item.toString());
}
}
private static String resourcePath(String path) {
final URL url = CalciteCsvTest.class.getResource("/" + path);
return Sources
.of(url).file().getAbsolutePath();
}
}
5.2 SchemaFactory
package com.ldx.calcite;
import com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema;
import org.apache.calcite.avatica.util.Quoting;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.schema.SchemaFactory;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.util.Sources;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.postgresql.ds.PGSimpleDataSource;
import org.postgresql.osgi.PGDataSourceFactory;
import org.testng.collections.Maps;
import javax.sql.DataSource;
import java.net.URL;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
@Slf4j
public class CalciteCreateMataDataTest {
private static Statement statement;
@BeforeAll
@SneakyThrows
public static void beforeAll() {
Properties info = new Properties();
// 不区分sql大小写
info.setProperty("caseSensitive", "false");
// 设置引用标识符为双引号
info.setProperty(CalciteConnectionProperty.QUOTING.camelName(), Quoting.BACK_TICK.name());
// 创建Calcite连接
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
// 构建RootSchema,在Calcite中,RootSchema是所有数据源schema的parent,多个不同数据源schema可以挂在同一个RootSchema下
SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
// 设置默认的schema, 如果不设置需要加上对应数据源的名称
calciteConnection.setSchema("my_mysql");
final DataSource mysqlDataSource = getMysqlDataSource();
final JdbcSchema schemaWithMysql = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_mysql", mysqlDataSource, "test", null);
final DataSource postgresDataSource = getPostgresDataSource();
final JdbcSchema schemaWithPostgres = JdbcSchema.create(rootSchema, "my_postgres", postgresDataSource, "test", "public");
rootSchema.add("my_mysql", schemaWithMysql);
rootSchema.add("my_postgres", schemaWithPostgres);
// 创建SQL语句执行查询
statement = calciteConnection.createStatement();
}
private static DataSource getMysqlDataSource() {
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUser("root");
dataSource.setPassword("123456");
return dataSource;
}
private static DataSource getPostgresDataSource() {
final PGSimpleDataSource pgSimpleDataSource = new PGSimpleDataSource();
pgSimpleDataSource.setUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/test");
pgSimpleDataSource.setUser("root");
pgSimpleDataSource.setPassword("123456");
return pgSimpleDataSource;
}
@Test
@SneakyThrows
public void test_connection() {
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `user`");
printResultSet(resultSet);
}
@Test
@SneakyThrows
public void test_cross_db_query() {
final ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT u.*,r.name FROM `user` u left join my_postgres.`role` r on u.role_key = r.role_key");
printResultSet(resultSet);
}
public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException {
// 获取 ResultSet 元数据
ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
// 获取列数
int columnCount = metaData.getColumnCount();
log.info("Number of columns: {}",columnCount);
// 遍历 ResultSet 并打印结果
while (resultSet.next()) {
final Map<String, String> item = Maps.newHashMap();
// 遍历每一列并打印
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
String columnName = metaData.getColumnName(i);
String columnValue = resultSet.getString(i);
item.put(columnName, columnValue);
}
log.info(item.toString());
}
}
private static String resourcePath(String path) {
final URL url = CalciteCsvTest.class.getResource("/" + path);
return Sources
.of(url).file().getAbsolutePath();
}
}
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