Apache Calcite原理极简入门

Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎，广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎，如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。本文结合hive中基于代价的优化，解析calcite优化引擎的实现原理。

Calcite架构

Calcite架构图如下，其中Operator Expressions 是查询树在calcite中的表示，可以直接通过calcite的SQL Parser解析得到，也可以通过Expressions Builder由Data Processing System中的查询树(本文对应hive中的AST)转换得到。Query Optimizer 根据Pluggable Rules对Operator Expressions进行优化，其中会用到Metadata Providers提供的信息进行代价计算等操作。

Hive CBO

本文中Data Processing System就是hive，本文主要解析hive如何利用calcite进行基于代价的优化（cost based optimization /CBO）。Hive CBO的主要实现代码在CalcitePlanner 这个类中, CalcitePlanner 继承自SemanticAnalyzer，重写了genOPTree 方法，由AST 生成 Operator Tree 。其中CalcitePlanner.CalcitePlannerAction.genLogicalPlan 函数对应上图中的Expressions Builder，把hive中的AST转换成calcite 中的Operator Expressions，也就是节点为RelNode的查询树。这个过程这里不展开，继续往下看。在CalcitePlanner.CalcitePlannerAction.HepPlan会对输入的basePlan根据rules进行优化，返回优化过的plan，代码如下：

这里hive使用calcite的HepPlanner作为优化引擎（另一个选择是VolcanoPlanner），可以看到向planner输入原始的查询树、Metadata Providers、Rules，调用findBestExp()，返回优化后的查询树。与上面的架构图对应。下面我们来详细分析这几个部分是如何交互，完成优化的。

主要数据结构

下图列出了calcite中主要的相关接口和类，以及其中比较重要的成员。

RelOptCluster 为查询优化过程中的环境信息，包含RelOptPlanner、MetadataFactory等信息，MetadataFactory可以看成RelMetadataProvider的一个工厂，calcite中MetadataFactoryImpl实现了MetadataFactory接口，其利用Guava Cache对RelMetadataProvider进行缓存。 RelNode代表了Operator Expressions中的一个节点，往往以根节点代表整个查询树。函数getCluster()可以得到当前cluster。 RelOptRule表示优化规则，是抽象类，calcite实现了很多优化规则，用户也可以实现自己的规则。其中有两个重要的函数：matches(RelOptRuleCall) 判断规则是否匹配当前RelNode；当匹配的时候会调用onMatch(RelOptRuleCall)。 RelMetadataProvider是如何获得relational expressions的matadata的接口，只有一个函数 apply(...)，这么说可能不是很明了，下文的例子会详细讲。

HepPlanner就是根据rules进行优化的类，其成员mainProgram可以看成根据rules等信息生成的优化策略，会具体指导优化过程；graph是封装了Operator Expressions的有向图。其成员函数findBestExp()是优化的入口，返回优化过的Operator Expressions。执行时会多次调用applyRule(...) 函数，其中就会调用到RelOptRule的matches(RelOptRuleCall)和onMatch(RelOptRuleCall)。

优化流程

优化的主入口是HepPlanner.findBestExp()，其中会调用executeProgram(mainProgram)，mainProgram 由Instructions组成，Instruction主要是RuleCollection，也有MatchOrder、MatchLimit等。对于RuleCollection，executeInstruction就是对每一个rule进行apply，这里以HiveReduceExpressionsRule为例往下分析，在HepPlanner.applyRule函数中可以看到，首先调用matchOperands以及HiveReduceExpressionsRule.matches判断此规则是否匹配，若匹配则调用fireRule(call)，会进到HiveReduceExpressionsRule.onMatch函数进行这条规则的具体优化，时序图如下：

这里我们不展开讨论HiveReduceExpressionsRule具体做了什么，主要来看一下其怎么利用RelMetadataQuery进行metadata访问的。RelMetadataQuery可以看成metadata的访问媒介，实际访问的metadata由RelNode的MetadataFactory提供。在BuiltInMetadata中定义了所有metadata的接口，hive通过RelMetadataProvider实现了这些接口，并注册到MetadataFactory中。 RelMetadataProvider有好几个实现类，其中最重要的是ReflectiveRelMetadataProvider，这个类通过java的动态代理机制绑定hive的metadata实现。具体可见ReflectiveRelMetadataProvider.reflectiveSource的实现。部分代码如下：

private static RelMetadataProvider reflectiveSource(final Object target,
    final ImmutableList<Method> methods) {
  ...
  final Set<Class<RelNode>> classes = Sets.newHashSet();
  final Map<Pair<Class<RelNode>, Method>, Method> handlerMap =
      Maps.newHashMap();
  for (final Method handlerMethod : target.getClass().getMethods()) {
    for (Method method : methods) {
      if (couldImplement(handlerMethod, method)) {
        @SuppressWarnings("unchecked") final Class<RelNode> relNodeClass =
            (Class<RelNode>) handlerMethod.getParameterTypes()[0];
        classes.add(relNodeClass);
        handlerMap.put(Pair.of(relNodeClass, method), handlerMethod);
      }
    }
  }

  final ConcurrentMap<Class<RelNode>, UnboundMetadata> methodsMap = new ConcurrentHashMap<>();
  for (Class<RelNode> key : classes) {
    ImmutableNullableList.Builder<Method> builder =
        ImmutableNullableList.builder();
    for (final Method method : methods) {
      builder.add(find(handlerMap, key, method));
    }
    final List<Method> handlerMethods = builder.build();
    final UnboundMetadata function =
        new UnboundMetadata() {
          public Metadata bind(final RelNode rel,
              final RelMetadataQuery mq) {
            return (Metadata) Proxy.newProxyInstance(
                metadataClass0.getClassLoader(),
                new Class[]{metadataClass0},
                new InvocationHandler() {
                  public Object invoke(Object proxy, Method method,
                      Object[] args) throws Throwable {
     ...
                    try {
                      return handlerMethod.invoke(target, args1);
                    } catch (InvocationTargetException
                        | UndeclaredThrowableException e) {
                      Throwables.propagateIfPossible(e.getCause());
                      throw e;
                    } finally {
                      mq.set.remove(key);
                    }
                  }
                });
          }
        };
    methodsMap.put(key, function);
  }
  return new ReflectiveRelMetadataProvider(methodsMap, metadataClass0);
}

函数的第一个参数target是hive实现的某个metadata的实现类，第二个参数methods是实现的目标接口。函数会找出target中对接口的实现函数，并将该实现函数的第一个参数作为key放在map中。之后在访问matadata的时候，会以当前RelNode的实际类型为key，在map中查找实现函数。如果没有以当前RelNode的实际类型为第一个参数的具体实现，就会有空指针异常。

总结

本文介绍了calcite的架构及hive利用calcite进行CBO的部分源码分析。我们了解了一个数据处理系统可以如何通过扩展calcite的rule和metadata接口实现自定义的优化处理。