Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

我们做软件开发的,大部分人都离不开跟数据库打交道,特别是erp开发的,跟数据库打交道更是频繁,存储过程动不动就是上千行,如果数据量大,人员流动 大,那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗?我么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗?那么我结合公司平时的培训和平时个人工作经验和大家 分享一下,希望对大家有帮助. 要知道SQL语句,我想我们有必要知道SQL Server查询分析器怎么执行我们的SQL语句的,我们很多人会看执行计划,或者用Profiler来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因

一.查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition (4) WHERE where_condition (5) GROUP BY group_by_list (6) WITH {cube | rollup} (7) HAVING having_condition (8) SELECT (9) DISTINCT (11) top_specification select_list

语法树的作用 一棵语法树不仅包括了词性(part of speech), 还包括了短语(如名词短语, 动词短语)和结构化的信息(如主语, 谓语和宾语). 这些信息是进行机器翻译所必须的, 例如机器翻译中就需要使用到结构化信息, 来根据不同的语言规定调整主谓宾的顺序. 上下文无关语法 上下文无关语法(CFG)定义了描述语法树的要素. CFG 是一个四元组, 即(S, sigma, R, N), 其中 S 表示开始符号, sigma 表示词汇表, R 表示语法规则, N 表示非终端词. CFG 的问

SQL(Structured Query Language) 结构化查询语言,虽然是查询语言,也是一种编程语言,但是执行查询操作. 根据数据的操作对象,可以将SQL语句分为几类. DDL(Data Defination Language)        数据定义语言 create database.create table.create view.create function.create procedure drop database..... DML(Data Modify Languag

from:全量数据, where:数据过滤,生成新的虚表.个人主观上理解,where中的条件,如果涉及到join中的表,则会移动到相应的on条件中,减少后续生成的虚表大小. join:根据on中的条件,生成虚表(笛卡尔积) group by:数据分组,生成新的虚表 having:过滤group by之后的数据,生成新的虚表 select:计算各个列的值,生成新的虚表 distinct:去除重复,可能为列,可能为行 order by:对结果进行排序,生成新的虚表,结果表

在和SQLPass讨论adhoc和Prepare时,有各自不同的观点,我来发表下我的理解,不对之处,敬请指出! Adhoc(即席查询):没有参数化的查询计划会被标记为adhoc,adhoc不能理解为该执行计划不会被重用. Prepared(预定义):查询中使用到参数的执行计划会被标记为Prepared. 在后续测试中,每次测试之前需要清除执行计划: --清理执行计划 DBCC FREEPROCCACHE 测试语句执行结束后需要使用以下语句来查看执行计划: --查看执行计划 select cp.u

1 引言 前端精读<手写 SQL 编译器系列> 介绍了如何利用 SQL 生成语法树,而还有一些库的作用是根据语法树生成 SQL 语句. 除此之外,还有一种库,是根据编程语言生成 SQL.sqorn 就是一个这样的库. 可能有人会问,利用编程语言生成 SQL 有什么意义?既没有语法树规范,也不如直接写 SQL 通用.对,有利就有弊,这些库不遵循语法树,但利用简化的对象模型快速生成 SQL,使得代码抽象程度得到了提高.而代码抽象程度得到提高,第一个好处就是易读,第二个好处就是易操作. 数据库特别容

综述 由于SQL是声明式语言(declarative),用户只告诉了DBMS想要获取什么,但没有指出如何计算.因此,DBMS需要将SQL语句转换成可执行的查询计划(Query Plan).但是对同样的数据可以有多种查询方案,性能也差距很大,查询优化器(Query Optimizer)的任务就是从给定的查询中选择一个最优的方案. 最早的查询优化器实现是IBM在1970s设计的 System R,其中的概念和设计到现在依然有很多使用.对于查询优化通常有两种方案: 基于启发式规则:启发式优化将查询的部

OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作. 在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储.包含收藏夹.直通车报表.天猫评价等. 截止到2013年4月份.OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看起来挺厉害的,今天我们来研究下它的源码. 关于OceanBase的架构描写叙述有非常多文档.这篇笔记也不打算涉及这些东西,仅仅讨论OceanBase的SQL编译部分的代码. O

淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树   曾经的学渣 2014-06-05 18:38:00 浏览1455 云数据库Oceanbase   OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作.在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储,包括收藏夹.直通车报表.天猫评价等.截止到2013年4月份,OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Analysis阶段概述 首先,这里需要引入一个新概念,前面介绍SQL parse阶段,会使用antlr4,将一条SQL语句解析成语法树,然后使用antlr4的访问者模式遍历生成语法树,也就是Logical Plan.但其实,SQL parse这一阶段生成的Logical Plan是被称为Unresolved Logical P

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan.这一篇我

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

1.一条查询SQL执行流程图 2.查询SQL执行流程之发送SQL请求 (1)客户端按照Mysql通信协议将SQL发送到服务端,SQL到达服务端后,服务端会单起一个线程执行SQL. (2)执行时Mysql首先判断SQL的前6个字符是否为select.并且语句中是否带有SQL_NO_CACHE关键字,如果没有则进入查询缓存. 3.查询SQL执行流程之查询缓存 查询缓存说白了就是一个哈希表,将执行过的语句及其结果以键值对的格式缓存到内存中.其中key是一个哈希值,由查询SQL.当前要查询的数据库.客户

一条查询SQL执行流程图如下 序章 自我介绍 我是一条sql,就是一条长长的字符串,不要问我长什么样,因为我比较傲娇. 额~~不是我不说啊,因为细说起来,我可以细分为DML(Update.Insert.Delete),DDL(表结构修改),DCL(权限操作),DQL(Select)操作,一个个去介绍,我怕大家嫌我烦! 嗯,大家没什么意见,我继续往下自我介绍了~ 由于种类太多,这里我只是一条查询SQL,也就是一句DQL. 客户端按照Mysql通信协议,把我发送到服务端. 当我到达服务端后,我会在一

https://tech.meituan.com/SQL_parser_used_in_mtdp.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失.为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫.比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司,可以通过设

转载地址:http://www.elecfans.com/emb/20180618696111.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失. 为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫,比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司可以通过设定

转载自过往记忆大数据 https://www.iteblog.com/archives/2561.html Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL.通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本.目前,整个 SQL .Spark ML.Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Executi

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器