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wordpress 视频站模版,赣州市网站建设,东莞 包装制品 东莞网站建设,网站开发主要都做些什么RelOptRule简介 为了自定义优化规则#xff0c;我们需要继承RelOptRule类。org.apache.calcite.plan.RelOptRule 是 Apache Calcite 中的一个抽象类#xff0c;用于定义优化规则。优化规则是用于匹配查询计划中的特定模式#xff0c;并将其转换为更优化的形式的逻辑。通过继…RelOptRule简介 为了自定义优化规则我们需要继承RelOptRule类。org.apache.calcite.plan.RelOptRule 是 Apache Calcite 中的一个抽象类用于定义优化规则。优化规则是用于匹配查询计划中的特定模式并将其转换为更优化的形式的逻辑。通过继承 RelOptRule你可以创建自定义的优化规则以满足特定的优化需求。 RelOptRule 的主要作用包括 定义匹配模式通过构造函数中的 RelOptRuleOperand定义规则所匹配的关系表达式树的模式。实现匹配逻辑通过实现 onMatch 方法定义当匹配模式被识别时如何转换关系表达式树。管理规则应用RelOptRule 还负责管理规则的应用包括检查规则是否适用以及如何应用规则。 一个常见的自定义规则实现如下 class CustomFilterProjectTransposeRule extends RelOptRule {protected CustomFilterProjectTransposeRule(RelOptRuleOperand operand) {// 定义匹配模式super(operand);}Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {// 触发匹配后执行优化动作}}RelOptRule 的关键组成部分

1. 构造函数 RelOptRule 的构造函数用于定义规则的匹配模式。匹配模式是通过 RelOptRuleOperand 来描述的RelOptRuleOperand 定义了规则所匹配的关系表达式树的结构。 RelOptRule(RelOptRuleOperand operand, String description) operand描述优化规则匹配模式的一个关键类。它定义了规则所匹配的关系表达式树的结构并且在 RelOptRule 中被用来指定规则的匹配条件。description规则的描述信息通常用于调试和日志记录。 RelOptRuleOperand 的主要作用包括 描述匹配模式通过指定关系表达式的类型和层次结构描述优化规则所匹配的模式。支持递归匹配允许定义嵌套的匹配模式从而支持复杂的关系表达式树的匹配。配置匹配条件可以通过各种配置选项来精确控制匹配行为例如是否匹配子节点、是否匹配某些特定属性等。
2. onMatch 方法 onMatch 方法是一个抽象方法必须在子类中实现。当规则匹配时onMatch 方法会被调用以执行具体的转换逻辑。 public abstract void onMatch(RelOptRuleCall call); callRelOptRuleCall 对象包含了匹配的关系表达式节点并提供了一些方法来转换这些节点。 RelOptRuleOperand RelOptRuleOperand 是用于描述规则匹配模式的类。它定义了规则所匹配的关系表达式树的结构。 构造函数如下 R extends RelNode RelOptRuleOperand(ClassR clazz,Nullable RelTrait trait,Predicate? super R predicate,RelOptRuleOperandChildPolicy childPolicy,ImmutableListRelOptRuleOperand children)Class clazz: 这是一个泛型参数指定了匹配的关系表达式节点的类型。例如Filter.class 或 Project.class。R 是继承自 RelNode 的类型。Nullable RelTrait trait: 这是一个可选参数指定了匹配节点的特性trait。特性可以用来描述节点的一些额外属性例如排序、分区等。 如果不需要特定的特性可以传入 null。Predicate? super R predicate: 这是一个谓词用于进一步限制匹配的节点。只有当节点满足这个谓词时才会匹配成功。例如你可以使用谓词来检查节点的某些属性或状态。RelOptRuleOperandChildPolicy childPolicy: 这是一个枚举类型指定了子节点的匹配策略。常见的策略包括 ANY匹配任意数量的子节点。SOME匹配至少一个子节点。LEAF匹配没有子节点的节点。UNORDERED匹配子节点的顺序不重要。这个参数用于控制匹配模式中子节点的数量和顺序。 ImmutableList children:这是一个不可变列表包含了子节点的匹配模式。每个子节点的匹配模式也是一个 RelOptRuleOperand 实例。通过嵌套定义可以描述复杂的关系表达式树的匹配模式。 实际创建RelOptRuleOperand我们通过工厂方法来完成这个工厂方法的主要功能是创建一个 RelOptRuleOperand 实例。它通过调用 RelOptRuleOperand 的构造函数传递必要的参数来初始化匹配模式。 public static R extends RelNode RelOptRuleOperand operand(ClassR clazz,RelOptRuleOperand first,RelOptRuleOperand… rest) {return operand(clazz, some(first, rest));}Class clazz: 这是一个泛型参数指定了匹配的关系表达式节点的类型。例如Filter.class 或 Project.class。R 是继承自 RelNode 的类型。RelOptRuleOperand first:这是第一个子节点的匹配模式类型为 RelOptRuleOperand。RelOptRuleOperand… rest: 这是一个可变参数表示零个或多个额外的子节点的匹配模式类型为 RelOptRuleOperand。 这里的节点均是指关系表达式树种的节点。 RelOptRuleCall 类是优化规则RelOptRule应用过程中非常关键的一个类。它用于表示在优化过程中某个规则的匹配和应用状态并提供了相关方法来处理匹配到的关系表达式RelNode树。 方法 transformTo(RelNode rel):这个方法用于将变换后的关系表达式节点提交给优化器。参数 rel 是变换后的关系表达式节点。 调用这个方法后优化器会将新的节点纳入进一步的优化过程中。getPlanner():返回当前的优化器实例RelOptPlanner。getRule():返回当前正在应用的优化规则RelOptRule。rel(int ordinal): 返回匹配到的关系表达式节点。参数 ordinal 是节点在匹配模式中的位置索引。getChild(int ordinal):返回匹配到的关系表达式节点的子节点。参数 ordinal 是子节点在匹配模式中的位置索引。 rel(int ordinal)方法 ordinal参数 假设我们定义了一个匹配模式用于匹配一个 Filter 节点其子节点是一个 Project 节点而 Project 节点的子节点是一个 TableScan 节点。这个匹配模式可以通过以下方式定义 Filter 节点的位置索引为 0。Project 节点的位置索引为 1。TableScan 节点的位置索引为 2。 这些索引是根据匹配模式中节点的定义顺序确定的。 节点的输入inputs 通常指的是这个节点的子节点。在关系表达式树中每个节点都可以有一个或多个输入节点这些输入节点就是它的子节点。输入节点的结构和关系决定了整个关系表达式树的结构。 在关系表达式树中每个节点代表一个关系操作如筛选、投影、连接等而这些节点通过输入节点子节点连接在一起形成一个树形结构。根节点表示最终的查询结果而叶节点通常表示数据源如表扫描。 输入节点子节点是关系表达式树中每个节点的直接子节点。它们定义了当前节点的操作对象。例如 Filter 节点其输入节点是需要过滤的数据源可以是一个表扫描节点TableScan或另一个操作节点如投影节点。Project 节点其输入节点是需要投影的数据源可以是一个表扫描节点或另一个操作节点如过滤节点。Join 节点其输入节点是需要进行连接的两个数据源可以是表扫描节点或其他操作节点。 一个自定义优化规则的例子 输入sql SELECT name, age FROM (SELECT name, age, salaryFROM employees ) AS subquery WHERE age 30我们生成对应的关系表达式树 LogicalProject(department[\(1])LogicalFilter(condition[(\)0, 10)])LogicalProject(id[\(0], department[\)1])LogicalTableScan(table[[MY_SCHEMA, department_table]])自定义优化规则自定义规则的作用就是将过滤下推到投影之前。最终调用transform方法 将整个匹配到的子树即 Filter 节点及其子节点 Project替换为新的子树即 newProject 节点及其子节点。 public class CustomFilterProjectTransposeRule extends RelOptRule {int invoke 0;private CustomFilterProjectTransposeRule() {super(operand(Filter.class, operand(Project.class, any())), CustomFilterProjectTransposeRule);// 定义子节点的匹配模式}Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {// 获取匹配的 Filter 和 Project 节点final Filter filter call.rel(0);final Project project call.rel(1);// 创建一个新的 Project 节点其子节点为原 Project 节点的输入final RelNode newFilter filter.copy(filter.getTraitSet(), Lists.newArrayList(project.getInput()));// 创建一个新的 Filter 节点其输入为新的 Project 节点final RelNode newProject project.copy(project.getTraitSet(), Lists.newArrayList(newFilter));// 将新生成的节点替换原来的节点call.transformTo(newProject);}}输出的关系表达式树为 优化前 LogicalProject(id[\(0], department[\)1])LogicalFilter(condition[(\(0, 10)])LogicalProject(id[\)0], department[\(1])LogicalTableScan(table[[MY_SCHEMA, department_table]])优化后: LogicalProject(id[\)0], department[\(1])LogicalProject(id[\)0], department[\(1])LogicalFilter(condition[(\)0, 10)])LogicalTableScan(table[[MY_SCHEMA, department_table]])优化后的SQL: SELECT id, department FROM MY_SCHEMA.department_table WHERE id 10完整代码 package calcite.optimization;/*** author xxx/import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.util.Properties; import org.apache.calcite.config.Lex; import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection; import org.apache.calcite.plan.RelOptRule; import org.apache.calcite.plan.RelOptRuleCall; import org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner; import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgram; import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgramBuilder; import org.apache.calcite.rel.RelNode; import org.apache.calcite.rel.RelRoot; import org.apache.calcite.rel.core.Filter; import org.apache.calcite.rel.core.Project; import org.apache.calcite.rel.rel2sql.RelToSqlConverter; import org.apache.calcite.rel.rel2sql.SqlImplementor.Result; import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType; import org.apache.calcite.rel.type.RelDataTypeFactory; import org.apache.calcite.schema.Schema; import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus; import org.apache.calcite.schema.Table; import org.apache.calcite.schema.impl.AbstractSchema; import org.apache.calcite.schema.impl.AbstractTable; import org.apache.calcite.sql.SqlNode; import org.apache.calcite.sql.dialect.MysqlSqlDialect; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser; import org.apache.calcite.sql.pretty.SqlPrettyWriter; import org.apache.calcite.sql.validate.SqlConformanceEnum; import org.apache.calcite.tools.FrameworkConfig; import org.apache.calcite.tools.Frameworks; import org.apache.calcite.tools.Planner; import org.assertj.core.util.Lists; import org.junit.Test;/** 自定义规则优化SQL演示* ClassName SqlToRelNode* Author xxx* Date 2024/10/15 20:20/ public class OptFromCustomRule {public class CustomFilterProjectTransposeRule extends RelOptRule {private CustomFilterProjectTransposeRule() {super(operand(Filter.class, operand(Project.class, any())), CustomFilterProjectTransposeRule);// 定义子节点的匹配模式}Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {// 获取匹配的 Filter 和 Project 节点final Filter filter call.rel(0);final Project project call.rel(1);// 创建一个新的 Project 节点其子节点为原 Project 节点的输入final RelNode newFilter filter.copy(filter.getTraitSet(), Lists.newArrayList(project.getInput()));// 创建一个新的 Filter 节点其输入为新的 Project 节点final RelNode newProject project.copy(project.getTraitSet(), Lists.newArrayList(newFilter));// 将新生成的节点替换原来的节点call.transformTo(newProject);}}/* 创建配置的时候应该建什么配置* Sql转关系代数表达式*/Testpublic void testSqlToRelNode() throws Exception{// 1. 设置内存数据库连接Properties info new Properties();Connection connection DriverManager.getConnection(jdbc:calcite:, info);CalciteConnection calciteConnection connection.unwrap(CalciteConnection.class);// 2. 创建自定义SchemaSchemaPlus rootSchema calciteConnection.getRootSchema();Schema schema new AbstractSchema() {};rootSchema.add(MY_SCHEMA, schema);// 3. 添加表到自定义SchemaTable yourTable new AbstractTable() {Overridepublic RelDataType getRowType(RelDataTypeFactory typeFactory) {// 如果要动态分析表那么就自己去创建return typeFactory.builder().add(id, typeFactory.createJavaType(int.class)).add(name, typeFactory.createJavaType(String.class)).add(age, typeFactory.createJavaType(int.class)).build();}};// 3. 添加表到自定义SchemaTable department_table new AbstractTable() {Overridepublic RelDataType getRowType(RelDataTypeFactory typeFactory) {// 如果要动态分析表那么就自己去创建return typeFactory.builder().add(id, typeFactory.createJavaType(int.class)).add(department, typeFactory.createJavaType(String.class)).add(location, typeFactory.createJavaType(String.class)).build();}};rootSchema.getSubSchema(MY_SCHEMA).add(your_table, yourTable);rootSchema.getSubSchema(MY_SCHEMA).add(department_table, department_table);// 4. 配置SQL解析器SqlParser.Config parserConfig SqlParser.config().withLex(Lex.MYSQL).withConformance(SqlConformanceEnum.MYSQL_5);// 5. 配置框架FrameworkConfig config Frameworks.newConfigBuilder().parserConfig(parserConfig).defaultSchema(rootSchema.getSubSchema(MY_SCHEMA)) // 使用自定义Schema.build();// 6. 创建Planner实例Planner planner Frameworks.getPlanner(config);// 7. 解析SQLString sql SELECT id,department FROM (SELECT id, department FROM department_table) as d WHERE id 10 ; // String sql SELECT * FROM your_table where id 1 and name you_name;SqlNode sqlNode planner.parse(sql);// 8. 验证SQLSqlNode validatedSqlNode planner.validate(sqlNode);// 9. 转换为关系表达式RelRoot relRoot planner.rel(validatedSqlNode);// 10. 获取RelNodeRelNode rootRelNode relRoot.rel;// 打印RelNode的信息System.out.println(rootRelNode.explain());// 创建HepProgramHepProgram hepProgram new HepProgramBuilder().addRuleInstance(new CustomFilterProjectTransposeRule()).build();// 创建HepPlannerHepPlanner hepPlanner new HepPlanner(hepProgram);// 设置根RelNodehepPlanner.setRoot(rootRelNode);// 进行优化RelNode optimizedRelNode hepPlanner.findBestExp();// 输出优化后的RelNodeSystem.out.println(优化后的RelNode: \n optimizedRelNode.explain());// 10. 使用RelToSqlConverter将优化后的RelNode转换回SQLRelToSqlConverter relToSqlConverter new RelToSqlConverter(MysqlSqlDialect.DEFAULT);Result result relToSqlConverter.visitRoot(optimizedRelNode);SqlNode sqlNodeConverted result.asStatement();// 11. 使用SqlPrettyWriter格式化SQLSqlPrettyWriter writer new SqlPrettyWriter();String convertedSql writer.format(sqlNodeConverted);// 输出转换后的SQLSystem.out.println(优化后的SQL: convertedSql);// 关闭连接connection.close();} }总结 自定义优化规则需要定义好匹配模式来匹配关系表达式树种个某一个部分最终应用转换规则调整关系表达式树种子树的位置。 定义匹配模式在自定义优化规则中需要定义一个匹配模式用于匹配关系表达式树中的特定部分。匹配模式通常是通过定义操作数operand来实现的这些操作数指定了需要匹配的关系表达式节点及其层次结构。匹配关系表达式树优化器会使用定义的匹配模式在关系表达式树中查找符合条件的子树。当找到匹配的子树时优化器会触发相应的优化规则。应用转换规则在匹配到关系表达式树的特定部分后优化规则会应用转换逻辑。转换逻辑通常涉及创建新的关系表达式节点并调整这些节点的位置或结构以实现优化目的。 调整关系表达式树 最终应用转换规则会调整关系表达式树中的子树位置。这可能包括将某些节点下推、上拉、合并或分解等操作从而优化查询计划提高查询执行效率。