10分钟教你写一个数据库

9次阅读

今天教大家借助一款框架快速实现一个数据库,这个框架就是Calcite,下面会带大家通过两个例子快速教会大家怎么实现,一个是可以通过 SQL 语句的方式可以直接查询文件内容,第二个是模拟 Mysql 查询功能,以及最后告诉大家怎么实现 SQL 查询 Kafka 数据。

Calcite

Calcite 是一个用于优化异构数据源的查询处理的可插拔基础框架(他是一个框架),可以将任意数据(Any data, Anywhere)DML 转换成基于 SQL 的 DML 引擎,并且我们可以选择性的使用它的部分功能。

Calcite能干什么

使用 SQL 访问内存中某个数据使用 SQL 访问某个文件的数据跨数据源的数据访问、聚合、排序等(例如 Mysql 和 Redis 数据源中的数据进行join)

当我们需要自建一个数据库的时候,数据可以为任何格式的,比如text、word、xml、mysql、es、csv、第三方接口数据等等,我们只有数据,我们想让这些数据支持 SQL 形式动态增删改查。

另外,像Hive、Drill、Flink、Phoenix 和 Storm 等项目中,数据处理系统都是使用 Calcite 来做 SQL 解析和查询优化,当然,还有部分用来构建自己的 JDBC driver。

名词解释

Token

就是将标准 SQL(可以理解为Mysql)关键词以及关键词之间的字符串截取出来,每一个token,会被封装为一个SqlNodeSqlNode会衍生很多子类,比如Select会被封装为SqlSelect,当前 SqlNode 也能反解析为 SQL 文本。

RelDataTypeField

某个字段的名称和类型信息

RelDataType

多个 RelDataTypeField 组成了 RelDataType,可以理解为数据行

Table

一个完整的表的信息

Schema

所有元数据的组合,可以理解为一组 Table 或者库的概念

开始使用

1. 引入包

<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<!– 目前最新版本 2022-09-10日更新–>
<version>1.32.0</version>
</dependency>

2. 创建model.json文件和表结构csv

model.json 里面主要描述或者说告诉 Calcite 如何创建 Schema,也就是告诉框架怎么创建出库。

{
“version”: “1.0”,//忽略
“defaultSchema”: “CSV”,//设置默认的schema
“schemas”: [//可定义多个schema
{
“name”: “CSV”,//相当于namespace和上面的defaultSchema的值对应
“type”: “custom”,//写死
“factory”: “csv.CsvSchemaFactory”,//factory的类名必须是你自己实现的factory的包的全路径
“operand”: { //这里可以传递自定义参数,最终会以map的形式传递给factory的operand参数
“directory”: “csv”//directory代表calcite会在resources下面的csv目录下面读取所有的csv文件,factory创建的Schema会吧这些文件全部构建成Table,可以理解为读取数据文件的根目录,当然key的名称也不一定非得用directory,你可以随意指定
}
}
]
}

接下来还需要定义一个 csv 文件,用来定义表结构。

NAME:string,MONEY:string
aixiaoxian,10000
xiaobai,10000
adong,10000
maomao,10000
xixi,10000
zizi,10000
wuwu,10000
kuku,10000

整个项目的结构大概就是这样:

10分钟教你写一个数据库

3. 实现Schema的工厂类

在上述文件中指定的包路径下去编写 CsvSchemaFactory 类,实现 SchemaFactory 接口,并且实现里面唯一的方法 create 方法,创建Schema(库)。

public class CsvSchemaFactory implements SchemaFactory {
/**
* parentSchema 父节点,一般为root
* name 为model.json中定义的名字
* operand 为model.json中定于的数据,这里可以传递自定义参数
*
* @param parentSchema Parent schema
* @param name Name of this schema
* @param operand The “operand” JSON property
* @return
*/

@Override
public Schema create(SchemaPlus parentSchema, String name,
Map<String, Object> operand)
{
final String directory = (String) operand.get(“directory”);
File directoryFile = new File(directory);
return new CsvSchema(directoryFile, “scannable”);
}
}

4. 自定义Schma类

有了 SchemaFactory,接下来需要自定义 Schema 类。

自定义的 Schema 需要实现 Schema 接口,但是直接实现要实现的方法太多,我们去实现官方的 AbstractSchema 类,这样就只需要实现一个方法就行(如果有其他定制化需求可以实现原生接口)。

核心的逻辑就是createTableMap方法,用于创建出 Table 表。

他会扫描指定的Resource下面的所有 csv 文件,将每个文件映射成Table对象,最终以map形式返回,Schema接口的其他几个方法会用到这个对象。

//实现这一个方法就行了
@Override
protected Map<String, Table> getTableMap() {
if (tableMap == null) {
tableMap = createTableMap();
}
return tableMap;
}
private Map<String, Table> createTableMap() {
// Look for files in the directory ending in “.csv”
final Source baseSource = Sources.of(directoryFile);
//会自动过滤掉非指定文件后缀的文件,我这里写的csv
File[] files = directoryFile.listFiles((dir, name) -> {
final String nameSansGz = trim(name, “.gz”);
return nameSansGz.endsWith(“.csv”);
});
if (files == null) {
System.out.println(“directory “ + directoryFile + ” not found”);
files = new File[0];
}
// Build a map from table name to table; each file becomes a table.
final ImmutableMap.Builder<String, Table> builder = ImmutableMap.builder();
for (File file : files) {
Source source = Sources.of(file);
final Source sourceSansCsv = source.trimOrNull(“.csv”);
if (sourceSansCsv != null) {
final Table table = createTable(source);
builder.put(sourceSansCsv.relative(baseSource).path(), table);
}
}
return builder.build();
}

5. 自定义 Table

Schema 有了,并且数据文件 csv 也映射成 Table 了,一个 csv 文件对应一个 Table

接下来我们去自定义 Table,自定义 Table 的核心是我们要定义字段的类型和名称,以及如何读取 csv文件。

先获取数据类型和名称,即单表结构,从csv文件头中获取(当前文件头需要我们自己定义,包括规则我们也可以定制化)。/**
* Base class for table that reads CSV files.
*/

public abstract class CsvTable extends AbstractTable {
protected final Source source;
protected final @Nullable RelProtoDataType protoRowType;
private @Nullable RelDataType rowType;
private @Nullable List<RelDataType> fieldTypes;

/**
* Creates a CsvTable.
*/

CsvTable(Source source, @Nullable RelProtoDataType protoRowType) {
this.source = source;
this.protoRowType = protoRowType;
}
/**
* 创建一个CsvTable,继承AbstractTable,需要实现里面的getRowType方法,此方法就是获取当前的表结构。
Table的类型有很多种,比如还有视图类型,AbstractTable类中帮我们默认实现了Table接口的一些方法,比如getJdbcTableType 方法,默认为Table类型,如果有其他定制化需求可直接实现Table接口。
和AbstractSchema很像
*/

@Override
public RelDataType getRowType(RelDataTypeFactory typeFactory)
{
if (protoRowType != null) {
return protoRowType.apply(typeFactory);
}
if (rowType == null) {
rowType = CsvEnumerator.deduceRowType((JavaTypeFactory) typeFactory, source,
null);
}
return rowType;
}

/**
* Returns the field types of this CSV table.
*/

public List<RelDataType> getFieldTypes(RelDataTypeFactory typeFactory) {
if (fieldTypes == null) {
fieldTypes = new ArrayList<>();
CsvEnumerator.deduceRowType((JavaTypeFactory) typeFactory, source,
fieldTypes);
}
return fieldTypes;
}

public static RelDataType deduceRowType(JavaTypeFactory typeFactory,
Source source, @Nullable List<RelDataType> fieldTypes
)
{
final List<RelDataType> types = new ArrayList<>();
final List<String> names = new ArrayList<>();
try (CSVReader reader = openCsv(source)) {
String[] strings = reader.readNext();
if (strings == null) {
strings = new String[]{“EmptyFileHasNoColumns:boolean”};
}
for (String string : strings) {
final String name;
final RelDataType fieldType;
//就是简单的读取字符串冒号前面是名称,冒号后面是类型
final int colon = string.indexOf(:);
if (colon >= 0) {
name = string.substring(0, colon);
String typeString = string.substring(colon + 1);
Matcher decimalMatcher = DECIMAL_TYPE_PATTERN.matcher(typeString);
if (decimalMatcher.matches()) {
int precision = Integer.parseInt(decimalMatcher.group(1));
int scale = Integer.parseInt(decimalMatcher.group(2));
fieldType = parseDecimalSqlType(typeFactory, precision, scale);
} else {
switch (typeString) {
case “string”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.VARCHAR);
break;
case “boolean”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.BOOLEAN);
break;
case “byte”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TINYINT);
break;
case “char”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.CHAR);
break;
case “short”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.SMALLINT);
break;
case “int”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.INTEGER);
break;
case “long”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.BIGINT);
break;
case “float”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.REAL);
break;
case “double”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.DOUBLE);
break;
case “date”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.DATE);
break;
case “timestamp”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TIMESTAMP);
break;
case “time”:
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TIME);
break;
default:
LOGGER.warn(
“Found unknown type: {} in file: {} for column: {}. Will assume the type of “
+ “column is string.”,
typeString, source.path(), name);
fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.VARCHAR);
break;
}
}
} else {
// 如果没定义,默认都是String类型,字段名称也是string
name = string;
fieldType = typeFactory.createSqlType(SqlTypeName.VARCHAR);
}
names.add(name);
types.add(fieldType);
if (fieldTypes != null) {
fieldTypes.add(fieldType);
}
}
} catch (IOException e) {
// ignore
}
if (names.isEmpty()) {
names.add(“line”);
types.add(typeFactory.createSqlType(SqlTypeName.VARCHAR));
}
return typeFactory.createStructType(Pair.zip(names, types));
}
}
获取文件中的数据,上面把Table的表结构字段名称和类型都获取到了以后,就剩最后一步了,获取文件中的数据。我们需要自定义一个类,实现 ScannableTable 接口,并且实现里面唯一的方法 scan 方法,其实本质上就是读文件,然后把文件的每一行的数据和上述获取的 fileType 进行匹配。@Override
public Enumerable<Object[]> scan(DataContext root) {
JavaTypeFactory typeFactory = root.getTypeFactory();
final List<RelDataType> fieldTypes = getFieldTypes(typeFactory);
final List<Integer> fields = ImmutableIntList.identity(fieldTypes.size());
final AtomicBoolean cancelFlag = DataContext.Variable.CANCEL_FLAG.get(root);
return new AbstractEnumerable<@Nullable Object[]>() {
@Override
public Enumerator<@Nullable Object[]> enumerator() {
//返回我们自定义的读取数据的类
return new CsvEnumerator<>(source, cancelFlag, false, null,
CsvEnumerator.arrayConverter(fieldTypes, fields, false));
}
};
}

public CsvEnumerator(Source source, AtomicBoolean cancelFlag, boolean stream,
@Nullable String @Nullable [] filterValues, RowConverter<E> rowConverter) {
this.cancelFlag = cancelFlag;
this.rowConverter = rowConverter;
this.filterValues = filterValues == null ? null
: ImmutableNullableList.copyOf(filterValues);
try {

this.reader = openCsv(source);
//跳过第一行,因为第一行是定义类型和名称的
this.reader.readNext(); // skip header row
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
//CsvEnumerator必须实现calcit自己的迭代器,里面有current、moveNext方法,current是返回当前游标所在的数据记录,moveNext是将游标指向下一个记录,官网中自己定义了一个类型转换器,是将csv文件中的数据转换成文件头指定的类型,这个需要我们自己来实现
@Override
public E current() {
return castNonNull(current);
}

@Override
public boolean moveNext() {
try {
outer:
for (; ; ) {
if (cancelFlag.get()) {
return false;
}
final String[] strings = reader.readNext();
if (strings == null) {
current = null;
reader.close();
return false;
}
if (filterValues != null) {
for (int i = 0; i < strings.length; i++) {
String filterValue = filterValues.get(i);
if (filterValue != null) {
if (!filterValue.equals(strings[i])) {
continue outer;
}
}
}
}
current = rowConverter.convertRow(strings);
return true;
}
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}

protected @Nullable Object convert(@Nullable RelDataType fieldType, @Nullable String string) {
if (fieldType == null || string == null) {
return string;
}
switch (fieldType.getSqlTypeName()) {
case BOOLEAN:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Boolean.parseBoolean(string);
case TINYINT:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Byte.parseByte(string);
case SMALLINT:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Short.parseShort(string);
case INTEGER:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Integer.parseInt(string);
case BIGINT:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Long.parseLong(string);
case FLOAT:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Float.parseFloat(string);
case DOUBLE:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return Double.parseDouble(string);
case DECIMAL:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
return parseDecimal(fieldType.getPrecision(), fieldType.getScale(), string);
case DATE:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
try {
Date date = TIME_FORMAT_DATE.parse(string);
return (int) (date.getTime() / DateTimeUtils.MILLIS_PER_DAY);
} catch (ParseException e) {
return null;
}
case TIME:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
try {
Date date = TIME_FORMAT_TIME.parse(string);
return (int) date.getTime();
} catch (ParseException e) {
return null;
}
case TIMESTAMP:
if (string.length() == 0) {
return null;
}
try {
Date date = TIME_FORMAT_TIMESTAMP.parse(string);
return date.getTime();
} catch (ParseException e) {
return null;
}
case VARCHAR:
default:
return string;
}
}

6. 最后

至此我们需要准备的东西:库、表名称、字段名称、字段类型都有了,接下来我们去写我们的 SQL 语句查询我们的数据文件。

创建好几个测试的数据文件,例如上面项目结构中我创建 2 个 csv 文件USERINFO.csvASSET.csv,然后创建测试类。

这样跑起来,就可以通过 SQL 语句的方式直接查询数据了。

public class Test {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
Connection connection = null;
Statement statement = null;
try {
Properties info = new Properties();
info.put(“model”, Sources.of(Test.class.getResource(“/model.json”)).file().getAbsolutePath());
connection = DriverManager.getConnection(“jdbc:calcite:”, info);
statement = connection.createStatement();
print(statement.executeQuery(“select * from asset “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo “));

print(statement.executeQuery(” select age from userinfo where name =aixiaoxian “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo where age >60 “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo where name like a% “));
} finally {
connection.close();
}
}

private static void print(ResultSet resultSet) throws SQLException {
final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
final int columnCount = metaData.getColumnCount();
while (resultSet.next()) {
for (int i = 1; ; i++) {
System.out.print(resultSet.getString(i));
if (i < columnCount) {
System.out.print(“, “);
} else {
System.out.println();
break;
}
}
}
}
}

查询结果:

10分钟教你写一个数据库

这里在测试的时候踩到2个坑,大家如果自己实验的时候可以避免下。

Calcite 默认会把你的 SQL 语句中的表名和类名全部转换为大写,因为默认的 csv(其他文件也一样)文件的名称就是表名,除非你自定义规则,所以你的文件名要写成大写。Calcite 有一些默认的关键字不能用作表名,不然会查询失败,比如我刚开始定的user.csv就一直查不出来,改成USERINFO就可以了,这点和Mysql 的内置关键字差不多,也可以通过个性化配置去改。

演示Mysql

首先,还是先准备 Calcite 需要的东西:库、表名称、字段名称、字段类型。

如果数据源使用Mysql的话,这些都不用我们去 JAVA 服务中去定义,直接在 Mysql 客户端创建好,这里直接创建两张表用于测试,就和我们的csv文件一样。

CREATE TABLE `USERINFO1` (
`NAME` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
`AGE` int DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;

CREATE TABLE `ASSET` (
`NAME` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
`MONEY` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;
上述 csv 案例中的 SchemaFactory 以及 Schema 这些都不需要创建,因为 Calcite 默认提供了 Mysql 的 Adapter适配器。其实,上述两步都不需要做,我们真正要做的是,告诉 Calcite 你的 JDBC 的连接信息就行了,也是在 model.json 文件中定义。{
“version”: “1.0”,
“defaultSchema”: “Demo”,
“schemas”: [
{
“name”: “Demo”,
“type”: “custom”,
// 这里是calcite默认的SchemaFactory,里面的流程和我们上述自己定义的相同,下面会简单看看源码。
“factory”: “org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory”,
“operand”: {
// 我用的是mysql8以上版本,所以这里注意包的名称
“jdbcDriver”: “com.mysql.cj.jdbc.Driver”,
“jdbcUrl”: “jdbc:mysql://localhost:3306/irving”,
“jdbcUser”: “root”,
“jdbcPassword”: “123456”
}
}
]
}
在项目中引入 Mysql 的驱动包<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.30</version>
</dependency>
写好测试类,这样直接就相当于完成了所有的功能了。public class TestMysql {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
Connection connection = null;
Statement statement = null;
try {
Properties info = new Properties();
info.put(“model”, Sources.of(TestMysql.class.getResource(“/mysqlmodel.json”)).file().getAbsolutePath());
connection = DriverManager.getConnection(“jdbc:calcite:”, info);
statement = connection.createStatement();
statement.executeUpdate(” insert into userinfo1 values (xxx,12) “);
print(statement.executeQuery(“select * from asset “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo1 “));

print(statement.executeQuery(” select age from userinfo1 where name =aixiaoxian “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo1 where age >60 “));

print(statement.executeQuery(” select * from userinfo1 where name like a% “));
} finally {
connection.close();
}

}

private static void print(ResultSet resultSet) throws SQLException {
final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
final int columnCount = metaData.getColumnCount();
while (resultSet.next()) {
for (int i = 1; ; i++) {
System.out.print(resultSet.getString(i));
if (i < columnCount) {
System.out.print(“, “);
} else {
System.out.println();
break;
}
}
}
}
}

查询结果:

10分钟教你写一个数据库

Mysql实现原理

上述我们在 model.json 文件中指定了org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory类,可以看下这个类的代码。

这个类是把 FactorySchema 写在了一起,其实就是调用schemafactory类的create方法创建一个 schema 出来,和我们上面自定义的流程是一样的。

其中JdbcSchema类也是 Schema 的子类,所以也会实现getTable方法(这个我们上述也实现了,我们当时是获取表结构和表的字段类型以及名称,是从csv文件头中读文件的),JdbcSchema的实现是通过连接 Mysql 服务端查询元数据信息,再将这些信息封装成 Calcite需要的对象格式。

这里同样要注意 csv方式的2个注意点,大小写和关键字问题。

public static JdbcSchema create(
SchemaPlus parentSchema,
String name,
Map<String, Object> operand) {
DataSource dataSource;
try {
final String dataSourceName = (String) operand.get(“dataSource”);
if (dataSourceName != null) {
dataSource =
AvaticaUtils.instantiatePlugin(DataSource.class, dataSourceName);
} else {
//会走在这里来,这里就是我们在model.json中指定的jdbc的连接信息,最终会创建一个datasource
final String jdbcUrl = (String) requireNonNull(operand.get(“jdbcUrl”), “jdbcUrl”);
final String jdbcDriver = (String) operand.get(“jdbcDriver”);
final String jdbcUser = (String) operand.get(“jdbcUser”);
final String jdbcPassword = (String) operand.get(“jdbcPassword”);
dataSource = dataSource(jdbcUrl, jdbcDriver, jdbcUser, jdbcPassword);
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(“Error while reading dataSource”, e);
}
String jdbcCatalog = (String) operand.get(“jdbcCatalog”);
String jdbcSchema = (String) operand.get(“jdbcSchema”);
String sqlDialectFactory = (String) operand.get(“sqlDialectFactory”);

if (sqlDialectFactory == null || sqlDialectFactory.isEmpty()) {
return JdbcSchema.create(
parentSchema, name, dataSource, jdbcCatalog, jdbcSchema);
} else {
SqlDialectFactory factory = AvaticaUtils.instantiatePlugin(
SqlDialectFactory.class, sqlDialectFactory);
return JdbcSchema.create(
parentSchema, name, dataSource, factory, jdbcCatalog, jdbcSchema);
}
}

@Override public @Nullable Table getTable(String name) {
return getTableMap(false).get(name);
}

private synchronized ImmutableMap<String, JdbcTable> getTableMap(
boolean force) {
if (force || tableMap == null) {
tableMap = computeTables();
}
return tableMap;
}

private ImmutableMap<String, JdbcTable> computeTables() {
Connection connection = null;
ResultSet resultSet = null;
try {
connection = dataSource.getConnection();
final Pair<@Nullable String, @Nullable String> catalogSchema = getCatalogSchema(connection);
final String catalog = catalogSchema.left;
final String schema = catalogSchema.right;
final Iterable<MetaImpl.MetaTable> tableDefs;
Foo threadMetadata = THREAD_METADATA.get();
if (threadMetadata != null) {
tableDefs = threadMetadata.apply(catalog, schema);
} else {
final List<MetaImpl.MetaTable> tableDefList = new ArrayList<>();
// 获取元数据
final DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData();
resultSet = metaData.getTables(catalog, schema, null, null);
while (resultSet.next()) {
//获取库名,表明等信息
final String catalogName = resultSet.getString(1);
final String schemaName = resultSet.getString(2);
final String tableName = resultSet.getString(3);
final String tableTypeName = resultSet.getString(4);
tableDefList.add(
new MetaImpl.MetaTable(catalogName, schemaName, tableName,
tableTypeName));
}
tableDefs = tableDefList;
}

final ImmutableMap.Builder<String, JdbcTable> builder =
ImmutableMap.builder();
for (MetaImpl.MetaTable tableDef : tableDefs) {
final String tableTypeName2 =
tableDef.tableType == null
? null
: tableDef.tableType.toUpperCase(Locale.ROOT).replace(, _);
final TableType tableType =
Util.enumVal(TableType.OTHER, tableTypeName2);
if (tableType == TableType.OTHER && tableTypeName2 != null) {
System.out.println(“Unknown table type: “ + tableTypeName2);
}
// 最终封装成JdbcTable对象
final JdbcTable table =
new JdbcTable(this, tableDef.tableCat, tableDef.tableSchem,
tableDef.tableName, tableType);
builder.put(tableDef.tableName, table);
}
return builder.build();
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException(
“Exception while reading tables”, e);
} finally {
close(connection, null, resultSet);
}
}

SQL执行流程

OK,到这里基本上两个简单的案例已经演示好了,最后补充一下整个Calcite架构和整个 SQL 的执行流程。

10分钟教你写一个数据库

整个流程如下:SQL解析(Parser)=> SQL校验(Validator)=> SQL查询优化(optimizer)=> SQL生成 => SQL执行

SQL Parser

所有的 SQL 语句在执行前都需要经历 SQL 解析器解析,解析器的工作内容就是将 SQL 中的 Token 解析成抽象语法树,每个树的节点都是一个 SqlNode,这个过程其实就是 Sql Text => SqlNode 的过程。

我们前面的 Demo 没有自定义 Parser,是因为 Calcite 采用了自己默认的 Parser(SqlParserImpl)。

10分钟教你写一个数据库
10分钟教你写一个数据库

SqlNode

SqlNode是整个解析中的核心,比如图中你可以发现,对于每个比如selectfromwhere关键字之后的内容其实都是一个SqlNode

10分钟教你写一个数据库

parserConfig方法主要是设置 SqlParserFactory 的参数,比如我们上面所说的我本地测试的时候踩的大小写的坑,就可以在这里设置。

直接调用setCaseSensitive=false即不会将 SQL 语句中的表名列名转为大写,下面是默认的,其他的参数可以按需配置。

10分钟教你写一个数据库

SQL Validator

SQL 语句先经过 Parser,然后经过语法验证器,注意 Parser 并不会验证语法的正确性。

10分钟教你写一个数据库

其实 Parser 只会验证 SQL 关键词的位置是否正确,我们上述2个 Parser 的例子中都没有创建 schematable 这些,但是如果这样写,那就会报错,这个错误就是 parser 检测后抛出来的(ParseLocationErrorTest)。

真正的校验在 validator 中,会去验证查询的表名是否存在,查询的字段是否存在,类型是否匹配,这个过程比较复杂,默认的 validatorSqlValidatorImpl

查询优化

比如关系代数,比如什么投影、笛卡尔积这些,Calcite提供了很多内部的优化器,也可以实现自己的优化器。

适配器

Calcite 是不包含存储层的,所以提供一种适配器的机制来访问外部的数据存储或者存储引擎。

最后,进阶

官网里面写了未来会支持Kafka适配器到公共Api中,到时候使用起来就和上述集成Mysql一样方便,但是现在还没有支持,我这里给大家提供个自己实现的方式,这样就可以通过 SQL 的方式直接查询 Kafka 中的 Topic 数据等信息。

这里我们内部集成实现了KSQL的能力,查询结果是OK的。

10分钟教你写一个数据库

还是像上述步骤一样,我们需要准备库、表名称、字段名称、字段类型、数据源(多出来的地方)。

自定义Sql解析,之前我们都没有自定义解析,这里需要自定义解析,是因为我需要动态解析sqlwhere条件里面的partation配置解析器,就是之前案例中提到的配置大小写之类的创建解析器,使用的默认SqlParseImpl开始解析,生成AST,我们可以基于生成的SqlNode做一些业务相关的校验和参数解析适配器获取数据源 public class KafkaConsumerAdapter {
public static List<KafkaResult> executor(KafkaSqlInfo kafkaSql) {
Properties props = new Properties();
props.put(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaSql.getSeeds());
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getCanonicalName());
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getCanonicalName());
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, “earliest”);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
List<TopicPartition> topics = new ArrayList<>();
for (Integer partition : kafkaSql.getPartition()) {
TopicPartition tp = new TopicPartition(kafkaSql.getTableName(), partition);
topics.add(tp);
}
consumer.assign(topics);
for (TopicPartition tp : topics) {
Map<TopicPartition, Long> offsets = consumer.endOffsets(Collections.singleton(tp));
long position = 500;
if (offsets.get(tp).longValue() > position) {
consumer.seek(tp, offsets.get(tp).longValue() – 500);
} else {
consumer.seek(tp, 0);
}
}
List<KafkaResult> results = new ArrayList<>();
boolean flag = true;
while (flag) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
//转成我定义的对象集合
KafkaResult result = new KafkaResult();
result.setPartition(record.partition());
result.setOffset(record.offset());
result.setMsg(record.value());
result.setKey(record.key());
results.add(result);
}
if (!records.isEmpty()) {
flag = false;
}
}
consumer.close();
return results;
}

}
执行查询,就可以得到我们想要的效果了。 public class TestKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
KafkaService kafkaService = new KafkaService();
//把解析到的参数放在我自己定义的kafkaSqlInfo对象中
KafkaSqlInfo sqlInfo = kafkaService.parseSql(“select * from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) limit 1000 “);
//适配器获取数据源,主要是从上述的sqlInfo对象中去poll数据
List<KafkaResult> results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
//执行查询
query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());

sqlInfo = kafkaService.parseSql(“select * from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) AND msg like %account% limit 1000 “);
results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());

sqlInfo = kafkaService.parseSql(“select count(*) AS addad from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) limit 1000 “);
results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());
}

private static void query(String tableName, List<KafkaResult> results,
String sql
) throws Exception
{
//创建model.json,设置我的SchemaFactory,设置库名
String model = createTempJson();
//设置我的表结构,表名称和表字段名以及类型
KafkaTableSchema.generateSchema(tableName, results);
Properties info = new Properties();
info.setProperty(“lex”, Lex.JAVA.toString());
Connection connection = DriverManager.getConnection(Driver.CONNECT_STRING_PREFIX + “model=inline:” + model, info);
Statement st = connection.createStatement();
//执行
ResultSet result = st.executeQuery(sql);
ResultSetMetaData rsmd = result.getMetaData();
List<Map<String, Object>> ret = new ArrayList<>();
while (result.next()) {
Map<String, Object> map = new LinkedHashMap<>();
for (int i = 1; i <= rsmd.getColumnCount(); i++) {
map.put(rsmd.getColumnName(i), result.getString(rsmd.getColumnName(i)));
}
ret.add(map);
}
result.close();
st.close();
connection.close();
}

private static void print(ResultSet resultSet) throws SQLException {
final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
final int columnCount = metaData.getColumnCount();
while (resultSet.next()) {
for (int i = 1; ; i++) {
System.out.print(resultSet.getString(i));
if (i < columnCount) {
System.out.print(“, “);
} else {
System.out.println();
break;
}
}
}
}

private static String createTempJson() throws IOException {
JSONObject object = new JSONObject();
object.put(“version”, “1.0”);
object.put(“defaultSchema”, “QAKAFKA”);
JSONArray array = new JSONArray();
JSONObject tmp = new JSONObject();
tmp.put(“name”, “QAKAFKA”);
tmp.put(“type”, “custom”);
tmp.put(“factory”, “kafka.KafkaSchemaFactory”);
array.add(tmp);
object.put(“schemas”, array);
return object.toJSONString();
}
}
生成临时的model.json,之前是基于文件,现在基于text字符串,mode=inline模式设置我的表结构、表名称、字段名、字段类型等,并放置在内存中,同时将适配器查询出来的数据也放进去table里面获取连接,执行查询,完美!

10分钟教你写一个数据库

正文完
 0
网站地图