Apache Calcite加入Table信息三种方法

Apache Calcite是一个灵活的SQL解析器框架，可以用于解析和优化SQL查询语句，支持多种数据库，包括MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。下面是Apache Calcite的使用方法： 1. 引入依赖 在项目的pom.xml文件中添加Apache Calcite的依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.calcite</groupId> <artifactId>calcite-core</artifactId> <version>1.26.0</version> </dependency> ``` 2. 创建SQL解析器 使用Apache Calcite的SQL解析器，可以将SQL语句解析成AST（抽象语法树）。AST是一种用于表示SQL语句结构的数据结构，可以用于进一步分析和优化SQL查询语句。 ```java import org.apache.calcite.sql.*; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory; public class SqlParserDemo { public static void main(String[] args) throws SqlParseException { String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1"; SqlParserConfig config = SqlParser.configBuilder() .setParserFactory(new SqlParserImplFactory()) .build(); SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config); SqlNode node = parser.parseQuery(); System.out.println(node.getClass().getSimpleName()); } } ``` 以上代码演示了如何创建一个SQL解析器，解析一个SELECT语句，并输出AST的类型。 3. 访问AST AST是一个树形结构，可以使用Visitor模式来访问AST的节点。Apache Calcite提供了许多访问AST节点的Visitor类，可以方便地遍历AST的节点。 ```java import org.apache.calcite.sql.*; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory; public class SqlParserDemo { public static void main(String[] args) throws SqlParseException { String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1"; SqlParserConfig config = SqlParser.configBuilder() .setParserFactory(new SqlParserImplFactory()) .build(); SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config); SqlNode node = parser.parseQuery(); node.accept(new SqlBasicVisitor<Void>() { @Override public Void visit(SqlIdentifier id) { System.out.println(id.getName()); return null; } }); } } ``` 以上代码演示了如何访问AST的节点，使用SqlBasicVisitor类来访问SqlIdentifier节点，并输出节点的名称。 4. 优化查询 AST可以用于进一步优化SQL查询语句。Apache Calcite提供了许多优化器，可以根据AST的结构进行优化，例如选择最优的执行计划、推导查询条件、消除冗余计算等。 ```java import org.apache.calcite.adapter.java.JavaTypeFactory; import org.apache.calcite.plan.*; import org.apache.calcite.prepare.CalcitePrepareImpl; import org.apache.calcite.rel.RelNode; import org.apache.calcite.rel.type.RelDataTypeFactory; import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus; import org.apache.calcite.sql.*; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserConfig; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory; import org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter; import org.apache.calcite.tools.*; import org.apache.calcite.util.Util; public class SqlParserDemo { public static void main(String[] args) throws SqlParseException { String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 1"; SchemaPlus schema = Frameworks.createRootSchema(true); FrameworkConfig config = Frameworks.newConfigBuilder() .defaultSchema(schema) .parserConfig(SqlParser.configBuilder() .setParserFactory(new SqlParserImplFactory()) .build()) .build(); Planner planner = Frameworks.getPlanner(config); SqlNode node = planner.parse(sql); SqlValidator validator = planner.getValidator(); SqlNode validatedNode = validator.validate(node); RelDataTypeFactory typeFactory = planner.getTypeFactory(); JavaTypeFactory javaTypeFactory = new JavaTypeFactoryImpl(typeFactory); SqlToRelConverter.Config converterConfig = SqlToRelConverter.configBuilder() .withTrimUnusedFields(false) .build(); SqlToRelConverter converter = new SqlToRelConverter( new CalcitePrepareImpl.PlannerImpl(planner, converterConfig), validator, schema, javaTypeFactory, converterConfig); RelNode relNode = converter.convertQuery(validatedNode, false, true); RelOptPlanner optPlanner = relNode.getCluster().getPlanner(); optPlanner.setRoot(relNode); RelTraitSet traitSet = optPlanner.emptyTraitSet().plus(RelCollations.EMPTY); RelNode optimizedNode = optPlanner.findBestExp(traitSet, relNode); System.out.println(Util.toLinux(optimizedNode.toString())); } } ``` 以上代码演示了如何使用Apache Calcite进行SQL查询语句的优化。首先创建一个Planner对象，然后使用Planner解析和验证SQL语句。接着使用SqlToRelConverter将SQL语句转换为RelNode对象，最后使用RelOptPlanner进行优化，得到最优的执行计划。 以上就是Apache Calcite的使用方法，你可以根据需要使用它来解析和优化SQL查询语句。