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手把手教你借助Calcite框架快速实现一个数据库

来源：SegmentFault

时间：2023-02-16 15:30:32 400浏览 收藏

本篇文章给大家分享《手把手教你借助Calcite框架快速实现一个数据库》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

今天教大家借助一款框架快速实现一个数据库，这个框架就是


    org.apache.calcite
    calcite-core
    
    1.32.0

2. 创建model.json文件和表结构csv

model.json 里面主要描述或者说告诉

{
"version": "1.0",//忽略
"defaultSchema": "CSV",//设置默认的schema
"schemas": [//可定义多个schema
        {
          "name": "CSV",//相当于namespace和上面的defaultSchema的值对应
          "type": "custom",//写死
          "factory": "csv.CsvSchemaFactory",//factory的类名必须是你自己实现的factory的包的全路径
          "operand": { //这里可以传递自定义参数，最终会以map的形式传递给factory的operand参数
          "directory": "csv"//directory代表calcite会在resources下面的csv目录下面读取所有的csv文件，factory创建的Schema会吧这些文件全部构建成Table，可以理解为读取数据文件的根目录，当然key的名称也不一定非得用directory，你可以随意指定
                }
        }
      ]
}

接下来还需要定义一个

public class CsvSchemaFactory implements SchemaFactory {
    /**
     * parentSchema 父节点，一般为root
     * name 为model.json中定义的名字
     * operand 为model.json中定于的数据，这里可以传递自定义参数
     *
     * @param parentSchema Parent schema
     * @param name         Name of this schema
     * @param operand      The "operand" JSON property
     * @return
     */
    @Override
    public Schema create(SchemaPlus parentSchema, String name,
                         Map operand) {
        final String directory = (String) operand.get("directory");
        File directoryFile = new File(directory);
        return new CsvSchema(directoryFile, "scannable");
    }
}

4. 自定义Schma类

有了

        //实现这一个方法就行了
    @Override
    protected Map getTableMap() {
        if (tableMap == null) {
            tableMap = createTableMap();
        }
        return tableMap;
    }
        private Map createTableMap() {
        // Look for files in the directory ending in ".csv"
        final Source baseSource = Sources.of(directoryFile);
        //会自动过滤掉非指定文件后缀的文件，我这里写的csv
        File[] files = directoryFile.listFiles((dir, name) -> {
            final String nameSansGz = trim(name, ".gz");
            return nameSansGz.endsWith(".csv");
        });
        if (files == null) {
            System.out.println("directory " + directoryFile + " not found");
            files = new File[0];
        }
        // Build a map from table name to table; each file becomes a table.
        final ImmutableMap.Builder builder = ImmutableMap.builder();
        for (File file : files) {
            Source source = Sources.of(file);
            final Source sourceSansCsv = source.trimOrNull(".csv");
            if (sourceSansCsv != null) {
                final Table table = createTable(source);
                builder.put(sourceSansCsv.relative(baseSource).path(), table);
            }
        }
        return builder.build();
    }

5. 自定义 Table

/**
 * Base class for table that reads CSV files.
 */
public abstract class CsvTable extends AbstractTable {
    protected final Source source;
    protected final @Nullable RelProtoDataType protoRowType;
    private @Nullable RelDataType rowType;
    private @Nullable List fieldTypes;

    /**
     * Creates a CsvTable.
     */
    CsvTable(Source source, @Nullable RelProtoDataType protoRowType) {
        this.source = source;
        this.protoRowType = protoRowType;
    }
        /**
        * 创建一个CsvTable，继承AbstractTable，需要实现里面的getRowType方法，此方法就是获取当前的表结构。
            Table的类型有很多种，比如还有视图类型，AbstractTable类中帮我们默认实现了Table接口的一些方法，比如getJdbcTableType            方法，默认为Table类型，如果有其他定制化需求可直接实现Table接口。
            和AbstractSchema很像
        */
    @Override
    public RelDataType getRowType(RelDataTypeFactory typeFactory) {
        if (protoRowType != null) {
            return protoRowType.apply(typeFactory);
        }
        if (rowType == null) {
            rowType = CsvEnumerator.deduceRowType((JavaTypeFactory) typeFactory, source,
                    null);
        }
        return rowType;
    }

    /**
     * Returns the field types of this CSV table.
     */
    public List getFieldTypes(RelDataTypeFactory typeFactory) {
        if (fieldTypes == null) {
            fieldTypes = new ArrayList();
            CsvEnumerator.deduceRowType((JavaTypeFactory) typeFactory, source,
                    fieldTypes);
        }
        return fieldTypes;
    }
  
   public static RelDataType deduceRowType(JavaTypeFactory typeFactory,
                                            Source source, @Nullable List fieldTypes) {
        final List types = new ArrayList();
        final List names = new ArrayList();
        try (CSVReader reader = openCsv(source)) {
            String[] strings = reader.readNext();
            if (strings == null) {
                strings = new String[]{"EmptyFileHasNoColumns:boolean"};
            }
            for (String string : strings) {
                final String name;
                final RelDataType fieldType;
                //就是简单的读取字符串冒号前面是名称，冒号后面是类型
                final int colon = string.indexOf(':');
                if (colon >= 0) {
                    name = string.substring(0, colon);
                    String typeString = string.substring(colon + 1);
                    Matcher decimalMatcher = DECIMAL_TYPE_PATTERN.matcher(typeString);
                    if (decimalMatcher.matches()) {
                        int precision = Integer.parseInt(decimalMatcher.group(1));
                        int scale = Integer.parseInt(decimalMatcher.group(2));
                        fieldType = parseDecimalSqlType(typeFactory, precision, scale);
                    } else {
                        switch (typeString) {
                            case "string":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.VARCHAR);
                                break;
                            case "boolean":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.BOOLEAN);
                                break;
                            case "byte":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TINYINT);
                                break;
                            case "char":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.CHAR);
                                break;
                            case "short":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.SMALLINT);
                                break;
                            case "int":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.INTEGER);
                                break;
                            case "long":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.BIGINT);
                                break;
                            case "float":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.REAL);
                                break;
                            case "double":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.DOUBLE);
                                break;
                            case "date":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.DATE);
                                break;
                            case "timestamp":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TIMESTAMP);
                                break;
                            case "time":
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.TIME);
                                break;
                            default:
                                LOGGER.warn(
                                        "Found unknown type: {} in file: {} for column: {}. Will assume the type of "
                                                + "column is string.",
                                        typeString, source.path(), name);
                                fieldType = toNullableRelDataType(typeFactory, SqlTypeName.VARCHAR);
                                break;
                        }
                    }
                } else {
                    //  如果没定义，默认都是String类型，字段名称也是string
                    name = string;
                    fieldType = typeFactory.createSqlType(SqlTypeName.VARCHAR);
                }
                names.add(name);
                types.add(fieldType);
                if (fieldTypes != null) {
                    fieldTypes.add(fieldType);
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            // ignore
        }
        if (names.isEmpty()) {
            names.add("line");
            types.add(typeFactory.createSqlType(SqlTypeName.VARCHAR));
        }
        return typeFactory.createStructType(Pair.zip(names, types));
    }
}

  1. 获取文件中的数据，上面把

    @Override
    public Enumerable scan(DataContext root) {
        JavaTypeFactory typeFactory = root.getTypeFactory();
        final List fieldTypes = getFieldTypes(typeFactory);
        final List fields = ImmutableIntList.identity(fieldTypes.size());
        final AtomicBoolean cancelFlag = DataContext.Variable.CANCEL_FLAG.get(root);
        return new AbstractEnumerable() {
            @Override
            public Enumerator enumerator() {
                //返回我们自定义的读取数据的类
                return new CsvEnumerator(source, cancelFlag, false, null,
                        CsvEnumerator.arrayConverter(fieldTypes, fields, false));
            }
        };
    }
 
 
 public CsvEnumerator(Source source, AtomicBoolean cancelFlag, boolean stream,
                         @Nullable String @Nullable [] filterValues, RowConverter rowConverter) {
        this.cancelFlag = cancelFlag;
        this.rowConverter = rowConverter;
        this.filterValues = filterValues == null ? null
                : ImmutableNullableList.copyOf(filterValues);
        try {
 
            this.reader = openCsv(source);
            //跳过第一行，因为第一行是定义类型和名称的
            this.reader.readNext(); // skip header row
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
//CsvEnumerator必须实现calcit自己的迭代器，里面有current、moveNext方法，current是返回当前游标所在的数据记录，moveNext是将游标指向下一个记录，官网中自己定义了一个类型转换器，是将csv文件中的数据转换成文件头指定的类型，这个需要我们自己来实现
     @Override
    public E current() {
        return castNonNull(current);
    }
 
    @Override
    public boolean moveNext() {
        try {
            outer:
            for (; ; ) {
                if (cancelFlag.get()) {
                    return false;
                }
                final String[] strings = reader.readNext();
                if (strings == null) {
                    current = null;
                    reader.close();
                    return false;
                }
                if (filterValues != null) {
                    for (int i = 0; i 
    6. 最后
    至此我们需要准备的东西：库、表名称、字段名称、字段类型都有了，接下来我们去写我们的 SQL 语句查询我们的数据文件。
    创建好几个测试的数据文件，例如上面项目结构中我创建 2 个 csv 文件
    public class Test {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        Connection connection = null;
        Statement statement = null;
        try {
            Properties info = new Properties();
            info.put("model", Sources.of(Test.class.getResource("/model.json")).file().getAbsolutePath());
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
            statement = connection.createStatement();
            print(statement.executeQuery("select * from asset "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo "));
 
            print(statement.executeQuery(" select age from userinfo where name ='aixiaoxian' "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo where age >60 "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo where name like 'a%' "));
        } finally {
            connection.close();
        }
    }
 
    private static void print(ResultSet resultSet) throws SQLException {
        final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
        final int columnCount = metaData.getColumnCount();
        while (resultSet.next()) {
            for (int i = 1; ; i++) {
                System.out.print(resultSet.getString(i));
                if (i 
    查询结果：
    这里在测试的时候踩到2个坑，大家如果自己实验的时候可以避免下。

  • 生成临时的

    model.json
    ，之前是基于文件，现在基于
    text
    字符串，
    mode=inline
    模式

  • 设置我的表结构、表名称、字段名、字段类型等，并放置在内存中，同时将适配器查询出来的数据也放进去

    table
    里面

  • 获取连接，执行查询，完美！

  1. 上述

    {
  "version": "1.0",
  "defaultSchema": "Demo",
  "schemas": [
    {
      "name": "Demo",
      "type": "custom",
    //  这里是calcite默认的SchemaFactory，里面的流程和我们上述自己定义的相同，下面会简单看看源码。
      "factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
      "operand": {
        //  我用的是mysql8以上版本，所以这里注意包的名称
        "jdbcDriver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver",
        "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/irving",
        "jdbcUser": "root",
        "jdbcPassword": "123456"
      }
    }
  ]
}

    
  mysql
  mysql-connector-java
  8.0.30

    public class TestMysql {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        Connection connection = null;
        Statement statement = null;
        try {
            Properties info = new Properties();
            info.put("model", Sources.of(TestMysql.class.getResource("/mysqlmodel.json")).file().getAbsolutePath());
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
            statement = connection.createStatement();
            statement.executeUpdate(" insert into  userinfo1 values ('xxx',12) ");
            print(statement.executeQuery("select * from asset "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo1 "));
 
            print(statement.executeQuery(" select age from userinfo1 where name ='aixiaoxian' "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo1 where age >60 "));
 
            print(statement.executeQuery(" select * from userinfo1 where name like 'a%' "));
        } finally {
            connection.close();
        }
 
    }
 
    private static void print(ResultSet resultSet) throws SQLException {
        final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
        final int columnCount = metaData.getColumnCount();
        while (resultSet.next()) {
            for (int i = 1; ; i++) {
                System.out.print(resultSet.getString(i));
                if (i 
    查询结果：
    Mysql实现原理
    上述我们在
    public static JdbcSchema create(
      SchemaPlus parentSchema,
      String name,
      Map operand) {
    DataSource dataSource;
    try {
      final String dataSourceName = (String) operand.get("dataSource");
      if (dataSourceName != null) {
        dataSource =
            AvaticaUtils.instantiatePlugin(DataSource.class, dataSourceName);
      } else {
        //会走在这里来，这里就是我们在model.json中指定的jdbc的连接信息，最终会创建一个datasource
        final String jdbcUrl = (String) requireNonNull(operand.get("jdbcUrl"), "jdbcUrl");
        final String jdbcDriver = (String) operand.get("jdbcDriver");
        final String jdbcUser = (String) operand.get("jdbcUser");
        final String jdbcPassword = (String) operand.get("jdbcPassword");
        dataSource = dataSource(jdbcUrl, jdbcDriver, jdbcUser, jdbcPassword);
      }
    } catch (Exception e) {
      throw new RuntimeException("Error while reading dataSource", e);
    }
    String jdbcCatalog = (String) operand.get("jdbcCatalog");
    String jdbcSchema = (String) operand.get("jdbcSchema");
    String sqlDialectFactory = (String) operand.get("sqlDialectFactory");
 
    if (sqlDialectFactory == null || sqlDialectFactory.isEmpty()) {
      return JdbcSchema.create(
          parentSchema, name, dataSource, jdbcCatalog, jdbcSchema);
    } else {
      SqlDialectFactory factory = AvaticaUtils.instantiatePlugin(
          SqlDialectFactory.class, sqlDialectFactory);
      return JdbcSchema.create(
          parentSchema, name, dataSource, factory, jdbcCatalog, jdbcSchema);
    }
  }
 
  @Override public @Nullable Table getTable(String name) {
    return getTableMap(false).get(name);
  }
 
  private synchronized ImmutableMap getTableMap(
      boolean force) {
    if (force || tableMap == null) {
      tableMap = computeTables();
    }
    return tableMap;
  }
 
  private ImmutableMap computeTables() {
    Connection connection = null;
    ResultSet resultSet = null;
    try {
      connection = dataSource.getConnection();
      final Pair catalogSchema = getCatalogSchema(connection);
      final String catalog = catalogSchema.left;
      final String schema = catalogSchema.right;
      final Iterable tableDefs;
      Foo threadMetadata = THREAD_METADATA.get();
      if (threadMetadata != null) {
        tableDefs = threadMetadata.apply(catalog, schema);
      } else {
        final List tableDefList = new ArrayList();
        //  获取元数据
        final DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData();
        resultSet = metaData.getTables(catalog, schema, null, null);
        while (resultSet.next()) {
        //获取库名，表明等信息
          final String catalogName = resultSet.getString(1);
          final String schemaName = resultSet.getString(2);
          final String tableName = resultSet.getString(3);
          final String tableTypeName = resultSet.getString(4);
          tableDefList.add(
              new MetaImpl.MetaTable(catalogName, schemaName, tableName,
                  tableTypeName));
        }
        tableDefs = tableDefList;
      }
 
      final ImmutableMap.Builder builder =
          ImmutableMap.builder();
      for (MetaImpl.MetaTable tableDef : tableDefs) {
        final String tableTypeName2 =
            tableDef.tableType == null
            ? null
            : tableDef.tableType.toUpperCase(Locale.ROOT).replace(' ', '_');
        final TableType tableType =
            Util.enumVal(TableType.OTHER, tableTypeName2);
        if (tableType == TableType.OTHER  && tableTypeName2 != null) {
          System.out.println("Unknown table type: " + tableTypeName2);
        }
        //  最终封装成JdbcTable对象
        final JdbcTable table =
            new JdbcTable(this, tableDef.tableCat, tableDef.tableSchem,
                tableDef.tableName, tableType);
        builder.put(tableDef.tableName, table);
      }
      return builder.build();
    } catch (SQLException e) {
      throw new RuntimeException(
          "Exception while reading tables", e);
    } finally {
      close(connection, null, resultSet);
    }
  }
    SQL执行流程
    OK，到这里基本上两个简单的案例已经演示好了，最后补充一下整个
       public class KafkaConsumerAdapter {
       public static List executor(KafkaSqlInfo kafkaSql) {
           Properties props = new Properties();
           props.put(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaSql.getSeeds());
           props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getCanonicalName());
           props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getCanonicalName());
           props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
           KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);
           List topics = new ArrayList();
           for (Integer partition : kafkaSql.getPartition()) {
               TopicPartition tp = new TopicPartition(kafkaSql.getTableName(), partition);
               topics.add(tp);
           }
           consumer.assign(topics);
           for (TopicPartition tp : topics) {
               Map offsets = consumer.endOffsets(Collections.singleton(tp));
               long position = 500;
               if (offsets.get(tp).longValue() > position) {
                   consumer.seek(tp, offsets.get(tp).longValue() - 500);
               } else {
                   consumer.seek(tp, 0);
               }
           }
           List results = new ArrayList();
           boolean flag = true;
           while (flag) {
               ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
               for (ConsumerRecord record : records) {
                   //转成我定义的对象集合
                   KafkaResult result = new KafkaResult();
                   result.setPartition(record.partition());
                   result.setOffset(record.offset());
                   result.setMsg(record.value());
                   result.setKey(record.key());
                   results.add(result);
               }
               if (!records.isEmpty()) {
                   flag = false;
               }
           }
           consumer.close();
           return results;
       }
   
   }
       public class TestKafka {
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           KafkaService kafkaService = new KafkaService();
           //把解析到的参数放在我自己定义的kafkaSqlInfo对象中
           KafkaSqlInfo sqlInfo = kafkaService.parseSql("select * from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) limit 1000 ");
           //适配器获取数据源，主要是从上述的sqlInfo对象中去poll数据
           List results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
           //执行查询
           query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());
   
           sqlInfo = kafkaService.parseSql("select * from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) AND msg like '%account%'  limit 1000 ");
           results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
           query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());
   
   
           sqlInfo = kafkaService.parseSql("select count(*) AS addad  from `cmdb-calltopo` where `partition` in (0,1,2) limit 1000 ");
           results = KafkaConsumerAdapter.executor(sqlInfo);
           query(sqlInfo.getTableName(), results, sqlInfo.getSql());
       }
   
       private static void query(String tableName, List results,
                                 String sql) throws Exception {
           //创建model.json，设置我的SchemaFactory，设置库名
           String model = createTempJson();
           //设置我的表结构，表名称和表字段名以及类型
           KafkaTableSchema.generateSchema(tableName, results);
           Properties info = new Properties();
           info.setProperty("lex", Lex.JAVA.toString());
           Connection connection = DriverManager.getConnection(Driver.CONNECT_STRING_PREFIX + "model=inline:" + model, info);
           Statement st = connection.createStatement();
           //执行
           ResultSet result = st.executeQuery(sql);
           ResultSetMetaData rsmd = result.getMetaData();
           List> ret = new ArrayList();
           while (result.next()) {
               Map map = new LinkedHashMap();
               for (int i = 1; i 
    本篇关于《手把手教你借助Calcite框架快速实现一个数据库》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于数据库的相关知识，请关注golang学习网公众号！

  2. 执行查询，就可以得到我们想要的效果了。

  3. 写好测试类，这样直接就相当于完成了所有的功能了。

  1. 在项目中引入 Mysql 的驱动包

  2. CREATE TABLE `USERINFO1` (
  `NAME` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  `AGE` int DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;

CREATE TABLE `ASSET` (
  `NAME` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  `MONEY` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;

    mysql MySQL Kafka Java 数据库 后端
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