Flink-源码学习-FlinkSQL&Table-规则体系 Rules-logical

一、概述

SQL 的执行流程一般分为四个主要的阶段，Flink 主要依赖于 Calicte 来完成这一流程：

Parse：语法解析，把 SQL 语句转换成为一个抽象语法树（AST），在 Calcite 中用 SqlNode 来表示；

Validate：语法校验，根据元数据信息进行验证，例如查询的表、使用的函数是否存在等，校验之后仍然是 SqlNode 构成的语法树；

Optimize：查询计划优化，这里其实包含了两部分，1）首先将 SqlNode 语法树转换成关系表达式 RelNode 构成的逻辑树，2）然后使用优化器基于规则进行等价变换，例如我们比较熟悉的谓词下推、列裁剪等，经过优化器优化后得到最优的查询计划；

Execute：将逻辑查询计划翻译成物理执行计划，生成对应的可执行代码，提交运行。

Flink SQL 的处理也大体遵循上述处理流程。Calcite 自身的概念较为庞杂，尤其是其内部使用的 HepPlanner 和 VolcanoPlanner 优化器更是非常复杂，但好在 Calcite 的可扩展性很强，优化器的优化规则也可以很容易地进行扩展，因此如果只是了解 Flink SQL 的基本原理和扩展方法，也无需对 Calcite 的代码了解的非常透彻。关于 Calcite 的基本介绍可以参考这个Slide。