如何实现一个SQL解析器( 七 ) _生活百科

2.实现代码

Calcite示例代码

文章插图

package com.vivo.learn.sql.calcite;import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.alibaba.fastjson.JSONArray;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.smartloli.util.JSqlUtils;public class JSqlClient {public static void main(String[] args) {JSONObject tabSchema = new JSONObject();tabSchema.put("id","integer");tabSchema.put("name","varchar");JSONArray datasets = JSON.parseArray("[{\"id\":1,\"name\":\"aaa\",\"age\":20},{\"id\":2,\"name\":\"bbb\",\"age\":21},{\"id\":3,\"name\":\"ccc\",\"age\":22}]");String tabName = "userinfo";String sql = "select count(*) as cnt from \"userinfo\"";try{String result = JSqlUtils.query(tabSchema,tabName,datasets,sql);System.out.println("result: "+result);}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}}3.预览截图

文章插图
4.3.3 对比结果

文章插图
综合对比，我们从对两种技术的学习成本、使用复杂度、以及灵活度来对比，可以优先选择Calcite来作为SQL解析器来处理实际的业务需求。
五、总结另外，在单机模式的情况下，执行计划可以较为简单的翻译成执行代码，但是在分布式领域中，因为计算引擎多种多样，因此，还需要一个更加贴近具体计算引擎的描述，也就是物理计划。换言之，逻辑计划只是抽象的一层描述，而物理计划则和具体的计算引擎直接挂钩。