深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器

       Apache Calcite VolcanoPlanner优化器

       VolcanoPlanner是一个基于Calcite 1..0版本的强大优化器，它受到Goetz Graefe论文的启发，采用两阶段逻辑与物理算子优化策略。

       该优化器利用Transformation Rule和Implementation Rule，以及基于代价的优化选择，而不是仿jd钓鱼源码启发式方法。

       Volcano的核心概念包括Memo数据结构和Expression Group，通过存储避免重复扫描的策略，如Scan A和B的冗余。

       Volcano将优化规则分为Transformation Rule和Implementation Rule，通过Pattern匹配执行规则，同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。

       RelNode是Caclite处理数据的关键，它是关系表达式的基础，包含traitSet和用于成本计算的方法。

       RelSet存储一组等价关系，而RelSubset则按物理属性细分，如bestCost和bestNode，对优化过程起到关键作用。app开发源码免费

       优化流程从SQL解析到生成逻辑计划，通过SqlToRelConverter转化为RelNode和RexNode，然后由VolcanoPlanner驱动，应用规则，迭代优化直到成本稳定或无更多优化机会。

       Volcano的核心步骤包括：应用规则、逻辑执行计划转换，以及在Cost稳定或无优化空间时停止。

       创建VolcanoPlanner时，允许自定义costFactory，支持自顶向下的优化。

       VolcanoPlanner的执行器负责表达式的计算，setRoot示例展示如何传递原始RelNode，确保所有子节点通过ensureRegistered注册。

       优化过程通过遍历RelNode，根据RelSet中的RelSubset成本进行筛选，更新bestCost，同时考虑父节点的有的源码需要域名备案影响。

       优化规则的匹配和应用，如EnumerableFilterRule和ProjectFilterTransposeRule，通过transformTo方法进行RelNode树的转换和成本更新。

       VolcanoPlanner的优化策略确保了执行计划的效率和可扩展性，通过案例研究源码，我们可以深入理解其优化策略和内部运作机制。后续将更深入探讨VolcanoPlanner在多表关联和聚合查询中的具体优化策略。

Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现

       Avatica，作为Apache Calcite的子项目，提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的能力。通过这个项目，开发者可以构建自定义数据库的Java驱动，或代理非JDBC、ODBC标准的数据库，而无需修改上层服务代码。本文将探讨Avatica的实现原理。

       在探讨Avatica实现细节之前，需要了解其架构。社团管理系统源码PythonAvatica采用典型的RPC架构，分为客户端和服务端两个部分。客户端将JDBC相关操作如建立连接、执行请求等通过RPC协议发送给服务端，服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个：连接、Statement和查询执行。

       接下来，我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中，我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。客户端首先建立连接，创建Statement，然后执行查询，最后打印结果。

       在建立连接的过程中，代码调用Driver的淘宝卖源码怎么分类connect方法，实际上由AvaticaFactory创建连接，Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时，指定连接驱动、URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta，它连接实际数据库并代理数据。

       客户端发送建立连接请求后，服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后，将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括：调用LocalService，LocalService再调用Meta处理连接请求，Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。

       创建Statement的过程与建立连接类似，通过远程请求实现。服务端创建Statement后，返回Statement ID给客户端，客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求，服务端创建Statement并返回。

       执行查询的过程与创建Statement类似，服务端根据Statement ID查找Statement，执行查询并返回结果。

       源码解读方面，主要关注几个关键目录：org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码，包括Connection、Statement、ResultSet等实现；org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta；Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类，如JdbcMeta和JdbcResultSet；org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。

       核心类包括消息类Handler、Service接口、Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求，Service接口处理请求和响应，Meta接口处理JDBC规范操作请求，Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。

       总结来说，Avatica通过构建RPC架构，实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理，简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架，开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动，满足不同场景的需求。

开源动态数据管理框架Apache Calcite

       随着大数据领域众多处理系统的崛起，如实时流处理的Flink和Storm，文本搜索的Elastic，以及批处理的Spark和OLAP系统Druid，组织在选择定制数据处理系统时面临着两个关键问题。这些问题的解决者便是Apache Calcite，一个开放源码的动态数据管理框架，由Apache软件基金会支持，使用Java构建。

       Calcite的核心是一个全面的查询处理系统，它涵盖了数据库管理系统中除数据存储与管理之外的诸多功能，包括查询执行、优化和查询语言等。它并非一个完整的数据库，而是由多个组件组成，如SQL解析器、查询优化器和关系表达式构建API，旨在在多个数据存储和处理引擎之间提供中介服务。例如，它与Apache Hive、Drill、Storm和Flink等系统结合，提供SQL支持和优化。

       尽管Calcite本身不直接处理数据存储和处理，但其架构优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许系统通过SQL接口进行交互，即使这些系统本身没有内置优化器。Calcite的SQL解析器和验证器能将SQL查询转换为关系运算符树，适应外部存储引擎。通过Planner Rule，系统可以自定义优化规则，增强查询性能。

       在使用Calcite时，开发人员需要先定义数据模型和表，然后通过ModelHandler和虚拟连接对象生成查询计划。例如，当进行Splunk和MySQL的Join查询时，Calcite会通过优化规则调整查询顺序，提升性能。数据源适配器是Calcite架构中的重要组成部分，它定义了如何整合不同数据源。

       查询优化器在处理联接Join和表大小等问题时，面临挑战，但Calcite通过灵活的规则和策略提供了解决方案。它支持左深树和浓密树两种连接策略，以找到最佳的联接顺序，从而提高查询效率。

       总的来说，Apache Calcite作为一款可插拔的、动态和灵活的查询处理框架，为处理异构数据源的查询提供了强大的支持，特别是其动态查询优化功能，是其最受欢迎的特点之一。

Tetracorder专家系统软件

       Tetracorder是美国地质调查局（USGS）的Clark等人开发的一个高光谱矿物填图软件，主要用来处理AVIRIS数据，但也可以处理其他高光谱数据。该软件的开发较早，从年开始，经过十来年的修改完善，现已经很成熟。

       Tetracorder包含种以上的矿物、植被、雪地和人造物体的标准光谱库，而且还在不断补充当中。该软件最大的特色是融入了“专家系统”的概念，即在专家知识的基础上，利用专家系统决策支持工具（即各种算法），来识别光谱所含矿物信息，并生成矿物分布图。该软件集成了多种常用的光谱数据处理与分析算法，能针对特定问题选择不同的算法，然后对结果进行评估，并利用专家系统的决策功能，实现矿物光谱自动化识别与填图。

       Tetracorder专家系统通过一种或多种可诊断的吸收特征来识别地表物体，就算是对吸收特征比较接近的矿物，也能取得良好的识别效果（Dalton et al.，）。Tetracorder采用的算法中有两种是最基本的（Clark et al.，，；Clark and Swayze，）：一是连续去除光谱法，旨在提取出吸收特征；二是最小二乘法，旨在计算出遥感光谱与库参照光谱之间的拟合程度。

       Tetracorder程序源代码现在已经在USGS光谱实验室的网站上公开，它是用RatFOR语言编写的，但可以转换成C语言或FORTRUN语言。

       äºŒã€åº”用范围及应用实例

       Tetracorder软件可应用于对地表矿物进行识别和填图，检测酸性岩质排泄物的来源，或对植被类型、冰、融雪、水及水污染进行填图。矿物填图结果可运用于地质填图、检测断层，并且对风化、矿化、热液蚀变及其他地质过程提供更好的认识。场地环境评估，例如酸性矿山废水源区填图，可帮助加快场地治理，节省治理所需时间和成本。除了地球表面以外，成像光谱和Tetracorder软件还被用于探测火星、月球表面的大气、海洋与陆地。

       ï¼ˆä¸€ï¼‰åœ°è´¨åº”用

       ä»¥å†…华达州Cuprite矿床为例，先将AVIRIS数据转换成表观反射率，以清除大气吸收与散射以及太阳响应的影响。然后用Tetracorder自带的算法，对这些反射率数据进行分析，一共搜索了种光谱类型，得出了拟合、深度与拟合、深度3种类型图像（幅）。根据像元的空间分组情况，按照拟合值大于临界阀值的标准，识别出了大约种光谱类型。这些类型中有些是植被，有些是矿物，约有种最清楚（图1）。Cuprite地区发育两套不同时代的热液系统，显示出蚀变分带相叠加的特征。根据矿物分布图，不仅可进一步研究该地区遭受的热液活动，还可以发现新的隐伏断层。

       å›¾1 Cuprite矿区AVIRIS数据的Tetracorder分析结果

       ï¼ˆæ®Clark，）

       ï¼ˆæ®USGS于年获得的内华达州Cuprite矿区的AVIRIS数据，图件由Tetracorder 3.3生成）

       ï¼ˆäºŒï¼‰çŽ¯å¢ƒåº”用

       ä½äºŽç§‘罗拉多州中部的莱德维尔（Leadville）矿区是一个开采了多年的废弃矿山，已对环境造成了严重污染。矿山开采留下的废石与尾矿中，含有黄铁矿和其他硫化物、硫酸盐等，覆盖面积达km2（包含莱德维尔市）。

       é¦–先采集了莱德维尔地区的AVIRIS数据，并利用Tetracorder系统进行了矿物填图。经过野外检查，其结果比较准确。矿物分布图（图2）显示了蚀变区所在，那里是酸性岩排泄物的源区，因而引导人们将治理工作集中到这些污染物的源区。黄铁矿风化后变成黄钾铁矾，使水质变酸，从岩石和土壤中过滤出了重金属。这样，黄铁矿与黄钾铁矾的分布图就表示酸性水的来源区。其他尾矿堆积中不含与酸性岩石有关的排泄物，提示调查人员不需要对这些地方进行清理。根据这项研究结果，美国环保局估计成像矿物填图技术为环境修复治理节省了至少万美元，并且减少了清理时间至少约2.5年。

       å›¾2 莱德维尔地区的Tetracorder分析矿物图（与正射影像图相叠加）

       ï¼ˆæ®Clark，）

       ä¸‰ã€èµ„料来源

       Clark R N，Swayze G A，Gallagher A J et al..The U S Geological Survey，Digital Spectral Library：Version 1：0.2 to 3.0 microns.US Geological Survey Open File Report，～

       Clark R N，Swayze G A，Livo K E et al..Imaging spectroscopy：Earth and planetary remote sensing with the USGS Tetracorder and expert systems，J.Geophys.Res.，（E），，doi：./ JE，pages 5～1 to 5～（http://speclab.cr.usgs.gov/PAPERS/tetracorde）

       Dalton J B，Bove D J，Mladinich C S et al..Identification of spectrally similar materials using the USGS Tetracorde ralgorithm：the calcite⁃epidote⁃chlorite problem.Remote Sensing of Environment，，～