通过源码可以知道，目前Spark JDBC Datasource在拉取数据形成JDBCRDD时，只把查询字段列表，表名和Filter下推到了数据库一侧：
如果我的sql还有聚合查询，那么聚合查询其实是在Spark端执行的。即先经过过滤把所需字段的所有数据抽取出来形成RDD，在RDD上再执行聚合操作。那能不能把全部SQL都下推到数据库侧呢？
答案是可以的。
看代码逻辑，只要将table变量构成一个子句即可，子句的逻辑就是我要查询的sql逻辑，比如select avg(scores), class from db.test_table where id > 0 and id < 100 group by class，将其构造成一个子句就是：(select avg(scores), class from db.test_table where id > 0 and id < 100 group by class) as result。将该子句带入dbtable 配置中就可以实现SQL逻辑的全部下推。这样spark就可以仅仅作为一个proxy存在。
代码这样写：
spark.read.format("jdbc").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("url", "jdbc:mysql://88.88.88.88:3306").option("dbtable", "(select avg(scores), class from db.test_table where id > 0 and id < 100 group by class) as result").option("user", "power").option("password", "mee").option("fetchsize", "30").load().show
注意：子句中表名前必须加带库名。
