最近在公司享受福报，所以更新进度严重脱节了，本期依旧是一篇Calcite相关的文章，上一篇《基于Calcite自定义SQL解析器》有兴趣的童鞋可以移步去看看。本文我们将介绍一下如何自定义JDBC Driver。
不知道正在读文章的你在刚开始使用JDBC编程的时候，是否很好奇jdbc规范是如何实现的？为什么通过URL，就能打开一个链接，这里面是如何运作的？我们自己是否可以定义一套自己的jdbc url规范？是否想知道ResultSet是如何实现的？反正这些问题，是一直伴随我的编程生涯，直到遇到了Calcite。
由于篇幅限制，我们本次不会实现那么多内容，今天主要来构建一套自定义JDBC URL 及驱动程序，实现对json的jdbc封装 。 其中url包含如下部分，协议规范使用jdbc:json固定格式，后面跟着一段加载路径，驱动程序将遍历该路径，将json文件加载进来，以json的文件名为表名，加载路径的最后一部分为schema名。如下图所示。
下面是user.json的demo数据
[{ "uid": 1, "name": "dafei1288", "age": 33, "aka": "+7"}, { "uid": 2, "name": "libailu", "age": 1, "aka": "maimai" }, { "uid": 3, "name": "libaitian", "age": 1, "aka": "doudou" }]下面是order.json的demo数据
[ { "oid": 1, "uid": 1, "value": 11 }, { "oid": 2, "uid": 2, "value": 15 }]这里需要我们之前文章里介绍的一些内容，来定义json的schema和table，主要是为了遍历获取元数据，以及迭代数据的时候，使用的方法。
package wang.datahub.jdbc;import com.google.common.collect.Maps;import org.apache.calcite.DataContext;import org.apache.calcite.linq4j.AbstractEnumerable;import org.apache.calcite.linq4j.Enumerable;import org.apache.calcite.linq4j.Enumerator;import org.apache.calcite.linq4j.Linq4j;import org.apache.calcite.linq4j.tree.Expression;import org.apache.calcite.linq4j.tree.Expressions;import org.apache.calcite.linq4j.tree.Types;import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType;import org.apache.calcite.rel.type.RelDataTypeFactory;import org.apache.calcite.schema.ScannableTable;import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;import org.apache.calcite.schema.Schemas;import org.apache.calcite.schema.Statistic;import org.apache.calcite.schema.Statistics;import org.apache.calcite.schema.Table;import org.apache.calcite.schema.impl.AbstractSchema;import org.apache.calcite.schema.impl.AbstractTable;import org.apache.calcite.util.BuiltInMethod;import org.apache.calcite.util.Pair;import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.alibaba.fastjson.JSONArray;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Map;public class JsonSchema extends AbstractSchema { private String target; private String topic; static Map<String, Table> table = Maps.newHashMap(); public JsonSchema(){ super(); } public void put(String topic, String target) { this.topic = topic; if (!target.startsWith("[")) { this.target = '[' + target + ']'; } else { this.target = target; } final Table table = fieldRelation(); if (table != null) { this.table.put(topic,table); } } public JsonSchema(String topic, String target) { super(); this.put(topic,target); } @Override public String toString() { return "wang.datahub.jdbc.JsonSchema(topic=" + topic + ":target=" + target + ")"+ this.table; } public String getTarget() { return target; } @Override protected Map<String, Table> getTableMap() { return table; } Expression getTargetExpression(SchemaPlus parentSchema, String name) { return Types.castIfNecessary(target.getClass(), Expressions.call(Schemas.unwrap(getExpression(parentSchema, name), JsonSchema.class), BuiltInMethod.REFLECTIVE_SCHEMA_GET_TARGET.method)); } private <T> Table fieldRelation() { JSONArray jsonarr = JSON.parseArray(target); // final Enumerator<Object> enumerator = Linq4j.enumerator(list); return new JsonTable(jsonarr); } private static class JsonTable extends AbstractTable implements ScannableTable { private final JSONArray jsonarr; // private final Enumerable<Object> enumerable; public JsonTable(JSONArray obj) { this.jsonarr = obj; } public RelDataType getRowType(RelDataTypeFactory typeFactory) { final List<RelDataType> types = new ArrayList<RelDataType>(); final List<String> names = new ArrayList<String>(); JSONObject jsonobj = jsonarr.getJSONObject(0); for (String string : jsonobj.keySet()) { final RelDataType type; type = typeFactory.createJavaType(jsonobj.get(string).getClass()); names.add(string); types.add(type); } if (names.isEmpty()) { names.add("line"); types.add(typeFactory.createJavaType(String.class)); } return typeFactory.createStructType(Pair.zip(names, types)); } public Statistic getStatistic() { return Statistics.UNKNOWN; } public Enumerable<Object[]> scan(DataContext root) { return new AbstractEnumerable<Object[]>() { public Enumerator<Object[]> enumerator() { return new JsonEnumerator(jsonarr); } }; } } public static class JsonEnumerator implements Enumerator<Object[]> { private Enumerator<Object[]> enumerator; public JsonEnumerator(JSONArray jsonarr) { List<Object[]> objs = new ArrayList<Object[]>(); for (Object obj : jsonarr) { objs.add(((JSONObject) obj).values().toArray()); } enumerator = Linq4j.enumerator(objs); } public Object[] current() { return (Object[]) enumerator.current(); } public boolean moveNext() { return enumerator.moveNext(); } public void reset() { enumerator.reset(); } public void close() { enumerator.close(); } }}下面是我们的驱动程序，在这里，我们定义jdbc url字符串，并在创建连接的时候，对url进行分析，并将json的名字，注册到root schema 。 当然这里是最小化实现，我们继承了
org.apache.calcite.jdbc.Driver如果完全自定义的话，则需要实现的更多一些。基本原则是不变的。
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;import java.io.File;import java.nio.file.Files;import java.nio.file.Path;import java.nio.file.Paths;import java.sql.Connection;import java.sql.SQLException;import java.util.Properties;import java.util.stream.Collectors;public class Driver extends org.apache.calcite.jdbc.Driver { public static final String CONNECT_STRING_PREFIX = "jdbc:json:"; static { new Driver().register(); } @Override protected String getConnectStringPrefix() { return CONNECT_STRING_PREFIX; } @Override public Connection connect(String url, Properties info) throws SQLException { Connection c = super.connect(url, info); CalciteConnection optiqConnection = (CalciteConnection) c.unwrap(CalciteConnection.class); SchemaPlus rootSchema = optiqConnection.getRootSchema(); String[] pars = url.split(":"); Path f = Paths.get(pars[2]); try { JsonSchema js = new JsonSchema(); Files.list(f).forEach(it->{ File file = it.getName(it.getNameCount()-1).toFile(); String filename = file.getName(); filename = filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); String json = ""; try { json = Files.readAllLines(it.toAbsolutePath()).stream().collect(Collectors.joining());//.forEach(line->{ sb.append(line); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } js.put(filename,json); }); // rootSchema.add(f.getFileName().toString(), js); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return c; }}下面是测试代码，通过标准JDBC的方式获取连接，使用自定义的url，
jdbc:json:./src/main/resources/然后就是几个测试的sql了，这里分别查了两个表，以及做了一个join。
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import java.sql.*;public class CalciteTest1 { public static void main(String[] args) throws Exception { Class.forName("wang.datahub.jdbc.Driver"); Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:json:./src/main/resources/"); Statement statement = connection.createStatement(); ResultSet resultSet = resultSet = statement.executeQuery( "select \"user\".\"uid\" from \"resources\".\"user\" "); printResultSet(resultSet); resultSet = statement.executeQuery( "select * from \"resources\".\"order\" "); printResultSet(resultSet); resultSet = statement.executeQuery( "select * from \"resources\".\"user\" inner join \"resources\".\"order\" on \"user\".\"uid\" = \"order\".\"uid\""); printResultSet(resultSet); } public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException { while(resultSet.next()){ JSONObject jo = new JSONObject(); int n = resultSet.getMetaData().getColumnCount(); for (int i = 1; i <= n; i++) { jo.put(resultSet.getMetaData().getColumnName(i), resultSet.getObject(i)); } System.out.println(jo.toJSONString()); } }}控制台，输出结果如下：
{"uid":1}
{"uid":2}
{"uid":3}
{"uid":1,"oid":1,"value":11}
{"uid":2,"oid":2,"value":15}
{"uid":1,"aka":"+7","name":"dafei1288","oid":1,"value":11,"age":33}
{"uid":2,"aka":"maimai","name":"libailu","oid":2,"value":15,"age":1}
好了，自定义jdbc driver部分，先说到这里，其实要想真正实现好一个自己的驱动，还需要处理很多东西，可能很琐碎，也有很多乐趣，希望在逐步分解中，为大家带来一点不一样的东西，也期待您的意见与建议。
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