Apache Calcite 实践项目学习笔记| 豆包MarsCode AI刷题

Apache Calcite 实践项目学习笔记

课程概述

本节课围绕 Apache Calcite 实践项目展开，深入剖析其规则优化器（RBO）和代价优化器（CBO）的具体实现路径。通过学习 Calcite 的优化框架，理解其在查询优化中的核心思路与实践方法。

学习内容

1. Apache Calcite 项目简介

• 项目背景:
  Apache Calcite 是一个灵活的查询优化框架，提供 SQL 解析、语法验证、逻辑计划生成与优化的支持。
• 主要功能:
  • SQL 解析与验证
  • 查询规划（逻辑计划和物理计划）
  • 查询优化（基于规则和代价）
  • 数据库连接与虚拟化
• 应用场景:
  Calcite 适用于需要查询优化的系统，如大数据处理平台、OLAP 系统和自定义查询引擎。

2. Calcite RBO 概览（Rule-Based Optimization）

• 核心概念:
  RBO 是基于一组固定规则进行查询优化的方法，不依赖统计信息。
• 主要特点:
  • 快速高效，适用于简单的查询场景
  • 优化规则通过模式匹配来实现，常见规则包括谓词下推、投影裁剪、连接重排序等
  • 对于数据分布不均或复杂查询，可能无法提供最优解
• 实现路径:
  • 规则定义:
    使用 Calcite 提供的 RelOptRule 类实现具体规则。
  • 匹配逻辑:
    在逻辑计划树中，匹配特定的节点模式（如投影、过滤、连接等）。
  • 应用规则:
    替换匹配的逻辑节点，生成优化后的逻辑计划。
  • 示例规则:
    • FilterProjectTransposeRule: 将过滤下推到投影操作之前，提高查询效率。
    • JoinCommuteRule: 调整连接的顺序以符合预定义的规则。

3. Calcite CBO 介绍（Cost-Based Optimization）

• 核心概念:
  CBO 是基于代价模型进行查询优化的方法，依赖统计信息与代价函数来选择最优计划。
• 主要特点:
  • 复杂查询的优化效果优于 RBO，能够更好地适应不同的查询场景
  • 需要统计信息，如表大小、基数估计、选择性等
  • 计算代价时考虑 IO、CPU、内存等因素
• 实现路径:
  • 代价模型:
    • 通过 RelOptCost 接口定义代价模型，包括行数、CPU 开销和 IO 开销等。
  • 统计信息:
    • 提供表大小、列分布、选择性等元信息，用于估算操作的代价。
  • 优化流程:
    • 逻辑计划生成: 基于用户查询构建逻辑计划树。
    • 候选计划枚举: 通过变换规则生成多个候选计划。
    • 代价评估: 计算各候选计划的代价，选择代价最低的物理计划。
  • 典型规则与策略:
    • JoinOrderRule: 基于表的大小和连接选择性选择最优连接顺序。
    • AggregateReduceRule: 优化聚合计算以减少数据处理量。

总结与关键点

• RBO 与 CBO 的区别:
  • RBO 使用固定规则优化，效率高但灵活性不足。
  • CBO 基于代价模型优化，适用于复杂场景但依赖统计信息。
• Calcite 的优势:
  • 高度模块化，可灵活扩展优化规则与代价模型。
  • 支持多种数据源与查询语言，适应广泛应用场景。