Calcite在大数据系统中有着广泛的运用, 比如Apache Flink, Apache Drill等都大量使用了Calcite，理解Calcite的原理可以说已经成为理解大数据系统中SQL访问层实现原理的必备条件之一。

但是不少人在学习Calcite的过程中都发现关于Calcite的实践案例其实很少，本文就将为大家详细介绍如何基于Calcite框架的SQL语法扩展探索使之更符合你的业务需求，以及扩展SQL在数栈产品的应用实践。

Calcite介绍及用途Calcite介绍

Apache Calcite是一个动态的数据管理框架，本身不涉及任何物理存储信息，而是专注在SQL解析、基于关系代数的查询优化，通过扩展方式来对接底层存储。

目前Apache Calcite被应用在广泛的数据开源系统中，比如Apache Hive、Apache Phoenix、Apache Flink等。

Calcite的用途

Calcite提供了ANSI标准SQL的解析，以及各种SQL 方言，针对来自于不同数据源的复杂SQL，在Calcite中会把SQL解析成SqlNode语法树结构，然后根据得到的语法树转换成自定义Node，通过自定义Node解析获取到表的字段信息、以及表信息、血缘等相关信息。

下图展示了一部分对外提供的接口信息：

sqlparser 解析模块主要提供了以下几种功能 :

• 解析SQL包含的所有表、字段信息

• 解析SQL的udf函数

• 解析SQL的血缘信息，包括表级血缘、字段血缘

• 解析自定义SqlNode

• api服务变量解析替换

SQL语法扩展

了解完Calcite是什么以及用途后，下面为大家分享Calcite SQL语法扩展的相关内容。

SQL语法扩展背景

在 sqlparser 中进行sql解析的场景中，有两种情况需要使用到自定义扩展，一是Calcite不支持的一些语法；二是在一些场景中存在sql中带有${var}自定义变量语法。

那么针对上面的这两种情况，Calcite的自定义扩展是如何实现的呢？自定义扩展主要涉及到以下三个文件：

• Parser.jj：Parser.jj是一个Calcite核心的语法和词法文件，基于Apache FreeMaker模版，该模版包含着变量，这些变量在编译时可以被替换

• parserImpl.ftl：提供自定义SQL语句、literals、dataType的实现方法

• config.fmpp：该文件是FMPP的配置文件，提供了SQL语句、literals、dataType的接口扩展入口

Calcite使用javacc作为语法解析器，freemaker作为模版，把parserImpls.ftl、config.fmpp、Parser.jj模版合成最终的语法词法文件，最终通过javacc编译成自定义的解析器源码，整体流程如下图所示：

扩展SQL实现

● 工程目录

● 扩展sql实现案例

支持以下limit相关语法以及数字可以写成${var}形式：

-> limit count， limit start count

-> limit count offset start

-> offset start limit count

在原生的Calcite解析是支持limit count语法的，但是由于返回SqlOrderBy对象内部类Operator的unparse方法在SQL输出过程中对原始SQL进行了改写，因此需要使用扩展SQL得到正确的SQL。

下面介绍一个limit offset语法扩展样例，扩展SQL如下:

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

整体流程如下：

01

Parser.jj 定义${var}变量的token词法DOLLAR_VARIABLE：


02

Parser.jj 扩展的变量方法接入，下面方法会在解析到limit、offset关键字后面的一个词时进行调用：


03

Parser.jj limit offset在select语法的核心处理逻辑：

-> 定义变量


主要定义了三个boolean类型的变量，isOffsetLimit表示offset limit 语法，isLimitOffset表示limit offset语法，isOnlyLimit表示limit count、limit start count语法。

-> 定义处理逻辑

-> 返回自定义SqlNode


针对符合上面的三个boolean条件时，使用自定义ExtendSqlOrderBy的扩展类。

04

parserImpl.ftl 定义扩展的SqlNode ExtendDollarVariable：


05

config.fmpp 定义包以及扩展实现类的import：


06

扩展SqlNode实现：

-> 变量实现sqlNode

-> 扩展limit实现类ExtendSqlOrderBy，该类实现了SqlOrderBy，并在此基础扩展了limit的SqlNode，以及isOffsetLimit、isLimitOffset、isOnlyLimit三个boolean标识limit的不同语法


通过上面的这些步骤后，最后解析生成的SqlNode语法树如下所示：

扩展SQL在数栈的应用

目前袋鼠云的底层sqlparser sql解析涉及的子产品应用包括API数据服务、离线开发、客户数据洞察（标签）、实时开发等，虽然大部分针对Calcite的SQL语法扩展相对于上层的产品应用感知不是很明显，但是扩展SQL还是解决了一些痛点，主要如下：

• 逐渐替换底层采用了多种解析工具解析的情况，使维护更简单，减少bug的产生

• 解决一些不支持的语法，避免在上层业务层做处理或者在底层做一些特殊处理

以在API数据服务后续接入的like语法改造为例为大家进行分享，目前的API数据服务中支持like ${var}语法，在执行测试中通过传递like语法来确定执行的模糊匹配方式，例如%xx、xx%、%xx%。

收到客户提出的优化like语法场景，袋鼠云本着客户第一的原则，这种合理的优化需求是采纳的。SQL支持like%${var}、${var}%、%${var}%，这样在执行测试中就不需要输入%了，目前扩展SQL语法已经支持这种优化的like语法，预计在2023年上半年会接入进去，下面通过API数据服务展示当前like SQL和扩展后的SQL差异：

● 当前like ${var}处理

-> 生成API

-> 测试执行，模糊匹配需要输入%

● 扩展like %${var}%

-> 生成API

-> 测试执行,由于在SQL阶段已经写了模糊匹配方式，因此可以直接输入值

总结规划

相信通过上面的案例后，大家对于Calcite扩展SQL语法的流程应该有了大致的了解，目前在袋鼠云的业务场景中已经扩展了许多语法，在未来还有一些工作需要进行优化：

• 丰富SQL语法，实现不同数据源扩展SQL语法的隔离

• 逐渐通过SQL语法扩展替换掉底层Calcite和druid共同解析的场景，避免维护多套相同的解析，减少线上问题产生

最后如果是初步接触Calcite SQL语法扩展的同学们，建议先熟悉javacc语法。

地址：https://javacc.github.io/javacc/

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=szbky

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术qun」，交流最新开源技术信息，qun号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack