看這篇就夠了丨基於Calcite框架的SQL語法擴充套件探索

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Calcite在大資料系統中有著廣泛的運用, 比如Apache Flink, Apache Drill等都大量使用了Calcite,理解Calcite的原理可以說已經成為理解大資料系統中SQL訪問層實現原理的必備條件之一。

但是不少人在學習Calcite的過程中都發現關於Calcite的實踐案例其實很少,本文就將為大家詳細介紹如何基於Calcite框架的SQL語法擴充套件探索使之更符合你的業務需求,以及擴充套件SQL在數棧產品的應用實踐。

Calcite介紹及用途

Calcite介紹

Apache Calcite是一個動態的資料管理框架,本身不涉及任何物理儲存資訊,而是專注在SQL解析、基於關係代數的查詢優化,通過擴充套件方式來對接底層儲存。

目前Apache Calcite被應用在廣泛的資料開源系統中,比如Apache Hive、Apache Phoenix、Apache Flink等。

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Calcite的用途

Calcite提供了ANSI標準SQL的解析,以及各種SQL 方言,針對來自於不同資料來源的複雜SQL,在Calcite中會把SQL解析成SqlNode語法樹結構,然後根據得到的語法樹轉換成自定義Node,通過自定義Node解析獲取到表的欄位資訊、以及表資訊、血緣等相關資訊。

下圖展示了一部分對外提供的介面資訊:

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sqlparser 解析模組主要提供了以下幾種功能 :

• 解析SQL包含的所有表、欄位資訊

• 解析SQL的udf函式

• 解析SQL的血緣資訊,包括表級血緣、欄位血緣

• 解析自定義SqlNode

• api服務變數解析替換

SQL語法擴充套件

瞭解完Calcite是什麼以及用途後,下面為大家分享Calcite SQL語法擴充套件的相關內容。

SQL語法擴充套件背景

在 sqlparser 中進行sql解析的場景中,有兩種情況需要使用到自定義擴充套件,一是Calcite不支援的一些語法;二是在一些場景中存在sql中帶有${var}自定義變數語法。

那麼針對上面的這兩種情況,Calcite的自定義擴充套件是如何實現的呢?自定義擴充套件主要涉及到以下三個檔案:

• Parser.jj:Parser.jj是一個Calcite核心的語法和詞法檔案,基於Apache FreeMaker模版,該模版包含著變數,這些變數在編譯時可以被替換

• parserImpl.ftl:提供自定義SQL語句、literals、dataType的實現方法

• config.fmpp:該檔案是FMPP的配置檔案,提供了SQL語句、literals、dataType的介面擴充套件入口

Calcite使用javacc作為語法解析器,freemaker作為模版,把parserImpls.ftl、config.fmpp、Parser.jj模版合成最終的語法詞法檔案,最終通過javacc編譯成自定義的解析器原始碼,整體流程如下圖所示:

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擴充套件SQL實現

● 工程目錄

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● 擴充套件sql實現案例

支援以下limit相關語法以及數字可以寫成${var}形式:

-> limit count, limit start count

-> limit count offset start

-> offset start limit count

在原生的Calcite解析是支援limit count語法的,但是由於返回SqlOrderBy物件內部類Operator的unparse方法在SQL輸出過程中對原始SQL進行了改寫,因此需要使用擴充套件SQL得到正確的SQL。

下面介紹一個limit offset語法擴充套件樣例,擴充套件SQL如下:

select id, name from test where id > 3 order by id desc limit 1 offset ${offset_val}

整體流程如下:

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Parser.jj 定義${var}變數的token詞法DOLLAR_VARIABLE:

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Parser.jj 擴充套件的變數方法接入,下面方法會在解析到limit、offset關鍵字後面的一個詞時進行呼叫:

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Parser.jj limit offset在select語法的核心處理邏輯:

-> 定義變數

file 主要定義了三個boolean型別的變數,isOffsetLimit表示offset limit 語法,isLimitOffset表示limit offset語法,isOnlyLimit表示limit count、limit start count語法。

-> 定義處理邏輯

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-> 返回自定義SqlNode

file 針對符合上面的三個boolean條件時,使用自定義ExtendSqlOrderBy的擴充套件類。

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parserImpl.ftl 定義擴充套件的SqlNode ExtendDollarVariable:

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config.fmpp 定義包以及擴充套件實現類的import:

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擴充套件SqlNode實現:

-> 變數實現sqlNode

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-> 擴充套件limit實現類ExtendSqlOrderBy,該類實現了SqlOrderBy,並在此基礎擴充套件了limit的SqlNode,以及isOffsetLimit、isLimitOffset、isOnlyLimit三個boolean標識limit的不同語法

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通過上面的這些步驟後,最後解析生成的SqlNode語法樹如下所示:

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擴充套件SQL在數棧的應用

目前袋鼠雲的底層sqlparser sql解析涉及的子產品應用包括API資料服務離線開發客戶資料洞察(標籤)實時開發等,雖然大部分針對Calcite的SQL語法擴充套件相對於上層的產品應用感知不是很明顯,但是擴充套件SQL還是解決了一些痛點,主要如下:

• 逐漸替換底層採用了多種解析工具解析的情況,使維護更簡單,減少bug的產生

• 解決一些不支援的語法,避免在上層業務層做處理或者在底層做一些特殊處理

以在API資料服務後續接入的like語法改造為例為大家進行分享,目前的API資料服務中支援like ${var}語法,在執行測試中通過傳遞like語法來確定執行的模糊匹配方式,例如%xx、xx%、%xx%。

收到客戶提出的優化like語法場景,袋鼠雲本著客戶第一的原則,這種合理的優化需求是採納的。SQL支援like%${var}、${var}%、%${var}%,這樣在執行測試中就不需要輸入%了,目前擴充套件SQL語法已經支援這種優化的like語法,預計在2023年上半年會接入進去,下面通過API資料服務展示當前like SQL和擴充套件後的SQL差異:

● 當前like ${var}處理

-> 生成API

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-> 測試執行,模糊匹配需要輸入%

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● 擴充套件like %${var}%

-> 生成API

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-> 測試執行,由於在SQL階段已經寫了模糊匹配方式,因此可以直接輸入值

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總結規劃

相信通過上面的案例後,大家對於Calcite擴充套件SQL語法的流程應該有了大致的瞭解,目前在袋鼠雲的業務場景中已經擴充套件了許多語法,在未來還有一些工作需要進行優化:

• 豐富SQL語法,實現不同資料來源擴充套件SQL語法的隔離

• 逐漸通過SQL語法擴充套件替換掉底層Calcite和druid共同解析的場景,避免維護多套相同的解析,減少線上問題產生

最後如果是初步接觸Calcite SQL語法擴充套件的同學們,建議先熟悉javacc語法。

地址:https://javacc.github.io/javacc/

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