教程

原文链接：https://calcite.apache.org/docs/tutorial.html

这是一个分步骤教程，它展示了如何构建和连接 Calcite。它使用一个简单的适配器，使得 CSV 文件目录看起来像是一个包含表的模式。Calcite 则完成了剩余工作，并提供了一个完整的 SQL 接口。

calcite-example-csv 是一个功能齐全的 Calcite 适配器，它可以读取 CSV 格式的文本文件。同时值得注意的是，几百行 Java 代码就足以提供完整的 SQL 查询功能。

CSV 也可以作为构建其他数据格式适配器的模板。尽管代码行数不多，但它涵盖了几个重要的概念：

• 使用 SchemaFactory 和 Schema 接口的用户自定义模式；
• 在 JSON 格式的模型文件中声明模式；
• 在 JSON 格式的模型文件中声明视图；
• 使用 Table 接口的用户自定义表；
• 确定表的记录类型；
• Table 的简单实现——使用 ScannableTable 接口，直接枚举所有行；
• 更高级的实现——实现 FilterableTable，可以根据简单的谓词过滤掉行；
• Table 的高级实现——使用 TranslatableTable 的规划器规则转换为关系运算符；

下载和构建

你需要 Java（版本 8、9 或 10）和 Git。

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$ git clone https://github.com/apache/calcite.git
$ cd calcite/example/csv
$ ./sqlline

首次查询

现在让我们使用 sqlline 连接到 Calcite，sqlline 是一个包含在 Calcite 项目中的 SQL shell 功能。

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$ ./sqlline
sqlline> !connect jdbc:calcite:model=src/test/resources/model.json admin admin

如果你运行的是 Windows，则命令为 sqlline.bat。

执行一个元数据查询：

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sqlline> !tables
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  | TABLE_NAME  |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE |
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------+
| null       | SALES        | DEPTS       | TABLE         | null     | null |
| null       | SALES        | EMPS        | TABLE         | null     | null |
| null       | SALES        | HOBBIES     | TABLE         | null     | null |
| null       | metadata     | COLUMNS     | SYSTEM_TABLE  | null     | null |
| null       | metadata     | TABLES      | SYSTEM_TABLE  | null     | null |
+------------+--------------+-------------+---------------+----------+------+

JDBC 专家们注意：sqlline 的 !tables 命令只是在背后执行了 DatabaseMetaData.getTables() 方法。它也提供了其他命令，可以用来查询 JDBC 元数据，例如 !columns 和 !describe。

正如你看见的，系统中有 5 张表： EMPS，DEPTS 和 HOBBIES 表在当前 SALES 模式中，COLUMNS 和 TABLES 表在系统 metadata 模式中。系统表始终存在于 Calcite 中，而其他表则由模式的具体实现提供。在这个场景下，EMPS 和 DEPTS 表是基于 resources/sales 目录下的 EMPS.csv 和 DEPTS.csv 文件。

让我们对这些表执行一些查询，来展示 Calcite 提供的 SQL 完整实现。首先，进行表扫描：

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sqlline> SELECT * FROM emps;
+--------+--------+---------+---------+----------------+--------+-------+---+
| EMPNO  |  NAME  | DEPTNO  | GENDER  |      CITY      | EMPID  |  AGE  | S |
+--------+--------+---------+---------+----------------+--------+-------+---+
| 100    | Fred   | 10      |         |                | 30     | 25    | t |
| 110    | Eric   | 20      | M       | San Francisco  | 3      | 80    | n |
| 110    | John   | 40      | M       | Vancouver      | 2      | null  | f |
| 120    | Wilma  | 20      | F       |                | 1      | 5     | n |
| 130    | Alice  | 40      | F       | Vancouver      | 2      | null  | f |
+--------+--------+---------+---------+----------------+--------+-------+---+

再进行关联和分组查询：

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sqlline> SELECT d.name, COUNT(*)
. . . .> FROM emps AS e JOIN depts AS d ON e.deptno = d.deptno
. . . .> GROUP BY d.name;
+------------+---------+
|    NAME    | EXPR$1  |
+------------+---------+
| Sales      | 1       |
| Marketing  | 2       |
+------------+---------+

最后，VALUES 运算符会返回一个单行，这是测试表达式和 SQL 内置函数的快捷方法：

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sqlline> VALUES CHAR_LENGTH('Hello, ' || 'world!');
+---------+
| EXPR$0  |
+---------+
| 13      |
+---------+

Calcite 有许多其他 SQL 特性。我们没有时间在这里介绍它们。你可以再写一些查询来进行实验。

模式发现

那么，Calcite 是如何发现这些表的呢？记住，Calcite 内核对 CSV 文件一无所知（作为一个没有存储层的数据库，Calcite 不了解任何文件格式）。Calcite 知道这些表，完全是因为我们告诉它去执行 calcite-example-csv 项目中的代码。

发现过程包含了几个步骤。首先，我们基于模型文件中的模式工厂类定义了一个模式。然后，模式工厂创建了一个模式，并且这个模式创建一些表，每个表都知道通过扫描 CSV 文件来获取数据。最后，在 Calcite 解析完查询并生成使用这些表的执行计划后，Calcite 会在执行查询时，调用这些表来读取数据。现在让我们更详细地了解这些步骤。

在 JDBC 连接字符串上，我们以 JSON 格式给出了模型的路径。下面是模型的内容：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "SALES",
    "schemas": [
        {
            "name": "SALES",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchemaFactory",
            "operand": {
                "directory": "sales"
            }
        }
    ]
}

模型定义了一个名为 SALES 的单模式。这个模式由插件类 org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchemaFactory 提供支持，它是 calcite-example-csv 项目的一部分，并实现了 Calcite SchemaFactory 接口。它的 create 方法，通过从模型文件中传入的 directory 参数，实例化了模式：

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public Schema create(SchemaPlus parentSchema, String name, Map<String, Object> operand) {
    String directory = (String) operand.get("directory");
    String flavorName = (String) operand.get("flavor");
    CsvTable.Flavor flavor;
    if (flavorName == null) {
        flavor = CsvTable.Flavor.SCANNABLE;
    } else {
        flavor = CsvTable.Flavor.valueOf(flavorName.toUpperCase());
    }
    return new CsvSchema(new File(directory), flavor);
}

在模型的驱动下，模式工厂实例化了一个名为 SALES 的单模式。这个模式是 org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchema 的一个实例， 并实现了 Calcite Schema 接口。

模式的一项工作是生成一系列的表（它还可以生成子模式和表函数，但这些是高级功能，calcite-example-csv 不支持它们）。这些表实现了 Calcite Table 接口。CsvSchema 生成的表是 CsvTable 及其子类的实例。

下面是 CsvSchema 的相关代码，它重写了 AbstractSchema 基类中的 getTableMap() 方法。

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protected Map<String, Table> getTableMap() {
    // Look for files in the directory ending in ".csv", ".csv.gz", ".json", ".json.gz".
    File[] files = directoryFile.listFiles(new FilenameFilter() {
        public boolean accept(File dir, String name) {
            final String nameSansGz = trim(name, ".gz");
            return nameSansGz.endsWith(".csv") || nameSansGz.endsWith(".json");
        }
    });
    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<String, Table> builder = ImmutableMap.builder();
    for (File file : files) {
        String tableName = trim(file.getName(), ".gz");
        final String tableNameSansJson = trimOrNull(tableName, ".json");
        if (tableNameSansJson != null) {
            JsonTable table = new JsonTable(file);
            builder.put(tableNameSansJson, table);
            continue;
        }
        tableName = trim(tableName, ".csv");
        final Table table = createTable(file);
        builder.put(tableName, table);
    }
    return builder.build();
}

/**
 * Creates different sub-type of table based on the "flavor" attribute.
 */
private Table createTable(File file) {
    switch (flavor) {
        case TRANSLATABLE:
            return new CsvTranslatableTable(file, null);
        case SCANNABLE:
            return new CsvScannableTable(file, null);
        case FILTERABLE:
            return new CsvFilterableTable(file, null);
        default:
            throw new AssertionError("Unknown flavor " + flavor);
    }
}

这个模式扫描目录并查找所有名称以 .csv 结尾的文件，并为它们创建表。在这种场景下，目录是 sales ，目录下包含了文件 EMPS.csv 和 DEPTS.csv，这些文件对应表 EMPS 和 DEPTS。

模式中的表和视图

注意，我们不需要在模型中定义任何表，模式自动生成了这些表。除了这些自动创建的表之外，你还可以使用模式中的 tables 属性，定义额外的表。让我们看看，如何创建一个重要且有用的表类型，即视图。

当你在写一个查询时，视图看起来就像一个表，但它不存储数据。它通过执行查询获取结果。在查询语句被计划执行时，视图将会被展开，因此查询优化器通常可以执行优化，例如，删除那些在最终结果中未使用的 SELECT 子句表达式。

下面是一个定义视图的模式：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "SALES",
    "schemas": [
        {
            "name": "SALES",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchemaFactory",
            "operand": {
                "directory": "sales"
            },
            "tables": [
                {
                    "name": "FEMALE_EMPS",
                    "type": "view",
                    "sql": "SELECT * FROM emps WHERE gender = 'F'"
                }
            ]
        }
    ]
}

"type": "view" 这行将 FEMALE_EMPS 标记为视图，而不是常规表或自定义表。JSON 并不能简单地书写长字符串，因此 Calcite 支持另一种可选的语法。如果你的视图有很长的 SQL 语句，你可以将单个字符串改为多行列表：

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{
    "name": "FEMALE_EMPS",
    "type": "view",
    "sql": [
        "SELECT * FROM emps",
        "WHERE gender = 'F'"
    ]
}

现在，我们已经定义了一个视图，我们可以像使用表一样，在查询中使用它：

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sqlline> SELECT e.name, d.name FROM female_emps AS e JOIN depts AS d on e.deptno = d.deptno;
+--------+------------+
|  NAME  |    NAME    |
+--------+------------+
| Wilma  | Marketing  |
+--------+------------+

自定义表

自定义表是那些由用户自定义的代码驱动的表。他们不需要存在于自定义模式中。

在 model-with-custom-table.json 模型文件中，有一个自定义表的例子：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "CUSTOM_TABLE",
    "schemas": [
        {
            "name": "CUSTOM_TABLE",
            "tables": [
                {
                    "name": "EMPS",
                    "type": "custom",
                    "factory": "org.apache.calcite.adapter.csv.CsvTableFactory",
                    "operand": {
                        "file": "sales/EMPS.csv.gz",
                        "flavor": "scannable"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}

我们可以使用常规的方式查询自定义表：

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sqlline> !connect jdbc:calcite:model=src/test/resources/model-with-custom-table.json admin admin
sqlline> SELECT empno, name FROM custom_table.emps;
+--------+--------+
| EMPNO  |  NAME  |
+--------+--------+
| 100    | Fred   |
| 110    | Eric   |
| 110    | John   |
| 120    | Wilma  |
| 130    | Alice  |
+--------+--------+

这个模式是一个常规模式，包含了一个由 org.apache.calcite.adapter.csv.CsvTableFactory 提供支持的自定义表，它实现了 Calcite TableFactory 接口。它的 create 方法，根据从模型文件中传入的 file 参数，实例化了 CsvScannableTable：

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public CsvTable create(SchemaPlus schema, String name, Map<String, Object> map, RelDataType rowType) {
    String fileName = (String) map.get("file");
    final File file = new File(fileName);
    final RelProtoDataType protoRowType = rowType != null ? RelDataTypeImpl.proto(rowType) : null;
    return new CsvScannableTable(file, protoRowType);
}

实现自定义表，通常是实现自定义模式的一个更简单方法。这两种方法可能最终都会创建类似的 Table 接口实现，但对于自定义表，你不需要实现元数据发现。CsvTableFactory 创建一个 CsvScannableTable，就像 CsvSchema 所做的那样，但表的实现不会扫描文件系统来查找 .csv 文件。

自定义表需要模型的开发者做更多的工作，需要明确指定每个表及其文件，但也给开发者提供了更多的控制权，例如，为每个表提供不同的参数。

模型中的注释

模型可以使用 /* ... */ 和 // 语法来包含注释：

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{
    "version":"1.0",
  	/* Multi-line
     comment. */
    "defaultSchema":"CUSTOM_TABLE",
    // Single-line comment.
    "schemas":[
        ..
    ]
}

注释不是标准的 JSON，而是一种无害的扩展。

使用优化器规则优化查询

到目前为止，我们看到的表实现都是可以接受的，只要表不包含大量数据。但是，如果你的客户的表有一百列以及一百万行，你肯定更愿意看到系统在每个查询时，不要检索出所有的数据。你可能希望 Calcite 与适配器协商，并找到一种更有效的数据访问方式。

这种协商就是查询优化的一种简单形式。Calcite 通过添加 优化器规则 来支持查询优化。优化器规则在查询解析树中查找模式（例如某种表解析树顶部的投影），并使用一组新的优化节点来替换树中匹配的节点。

优化器规则像模式和表一样，也是可扩展的。因此，如果你有一个想要通过 SQL 访问的数据存储，你可以首先定义自定义表或模式，然后定义一些规则来提高访问的效率。

让我们通过一个实战来加深理解，使用优化器规则访问 CSV 文件中的部分列。下面有两个非常相似的模式，我们执行相同的查询：

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sqlline> !connect jdbc:calcite:model=src/test/resources/model.json admin admin
sqlline> explain plan for select name from emps;
+-----------------------------------------------------+
| PLAN                                                |
+-----------------------------------------------------+
| EnumerableCalcRel(expr#0..9=[{inputs}], NAME=[$t1]) |
|   EnumerableTableScan(table=[[SALES, EMPS]])        |
+-----------------------------------------------------+
sqlline> !connect jdbc:calcite:model=src/test/resources/smart.json admin admin
sqlline> explain plan for select name from emps;
+-----------------------------------------------------+
| PLAN                                                |
+-----------------------------------------------------+
| EnumerableCalcRel(expr#0..9=[{inputs}], NAME=[$t1]) |
|   CsvTableScan(table=[[SALES, EMPS]])               |
+-----------------------------------------------------+

是什么导致了执行计划的差异？让我们跟着证据的线索走。在 smart.json 模型文件中，只有一行：

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flavor: "translatable"

这个配置会使用 flavor = TRANSLATABLE 来创建 CsvSchema，它的 createTable 方法创建了 CsvTranslatableTable 而不是 CsvScannableTable。

CsvTranslatableTable 实现了 TranslatableTable.toRel() 方法，用来创建 CsvTableScan。表扫描是查询操作树的叶子节点。通常实现是 EnumerableTableScan，但我们创建了一个独特的子类型，它将导致规则触发。

下面是完整的规则实现：

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public class CsvProjectTableScanRule extends RelRule<CsvProjectTableScanRule.Config> {
    
    /**
     * Creates a CsvProjectTableScanRule.
     */
    protected CsvProjectTableScanRule(Config config) {
        super(config);
    }
    
    @Override
    public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
        final LogicalProject project = call.rel(0);
        final CsvTableScan scan = call.rel(1);
        int[] fields = getProjectFields(project.getProjects());
        if (fields == null) {
            // Project contains expressions more complex than just field references.
            return;
        }
        call.transformTo(new CsvTableScan(scan.getCluster(), scan.getTable(), scan.csvTable, fields));
    }
    
    private int[] getProjectFields(List<RexNode> exps) {
        final int[] fields = new int[exps.size()];
        for (int i = 0; i < exps.size(); i++) {
            final RexNode exp = exps.get(i);
            if (exp instanceof RexInputRef) {
                fields[i] = ((RexInputRef) exp).getIndex();
            } else {
                return null; // not a simple projection
            }
        }
        return fields;
    }
    
    /**
     * Rule configuration.
     */
    public interface Config extends RelRule.Config {
        
        Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 -> b0.operand(LogicalProject.class)
                .oneInput(b1 -> b1.operand(CsvTableScan.class).noInputs())).as(Config.class);
        
        @Override
        default CsvProjectTableScanRule toRule() {
            return new CsvProjectTableScanRule(this);
        }
    }
}

规则的默认实例驻留在 CsvRules 的持有类中：

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/**
 * Planner rules relating to the CSV adapter.
 */
public abstract class CsvRules {
    
    private CsvRules() {
    }
    
    /**
     * Rule that matches a {@link org.apache.calcite.rel.core.Project} on
     * a {@link CsvTableScan} and pushes down projects if possible.
     */
    public static final CsvProjectTableScanRule PROJECT_SCAN = CsvProjectTableScanRule.Config.DEFAULT.toRule();
}

在默认配置类中（Config 接口中的 DEFAULT 字段），对 withOperandSupplier 方法的调用声明了关系表达式的匹配模式，这个匹配模式会导致规则的触发。如果优化器发现 LogicalProject 的唯一输入是一个没有输入的 CsvTableScan，它将调用这个规则。

规则的变体是可能存在的。例如，不同的规则实例可能会在 CsvTableScan 上匹配到 EnumerableProject。

onMatch 方法生成一个新的关系表达式，并调用 RelOptRuleCall.transformTo() 来表明规则已经成功触发。

查询优化过程

有很多关于 Calcite 查询优化器是多么巧妙的说法，但是我们不会在这里谈论它。巧妙是设计用来减轻你的负担——优化器规则的开发者。

首先，Calcite 不会按照指定的顺序触发规则。查询优化过程按照分支树的众多分支执行，就像下棋程序检查许多可能的位移顺序一样。如果规则 A 和 B 都匹配了查询操作树的给定部分，则 Calcite 可以同时触发。

其次，Calcite 基于成本在多个计划中进行选择，但成本模型并不能阻止规则的触发，这个操作在短期内看起来似乎代价更大。

许多优化器都有一个线性优化方案。如上所述，在面对规则 A 和规则 B 这样的选择时，线性优化器需要立即选择。它可能有诸如 将规则 A 应用于整棵树，然后将规则 B 应用于整棵树 之类的策略，或者使用基于成本的策略，应用代价最小的规则。

Calcite 不需要进行这样的妥协。这使得组合各种规则集合变得简单。如果你想要将 识别物化视图的规则 与 从 CSV 和 JDBC 源系统读取数据的规则 结合起来，你只要将所有规则的集合提供给 Calcite 并告诉它去执行即可。

Calcite 确实使用了成本模型。成本模型决定最终使用哪个计划，有时会修剪搜索树以防止搜索空间爆炸，但它从不强迫你在规则 A 和规则 B 之间进行选择。这点很重要，因为它避免了陷入在搜索空间中不是全局最佳的局部最小值。

此外，如你所想，成本模型是可插拔的，它所依赖的表和查询操作统计也是可插拔的，但那些都是后面的主题。

JDBC 适配器

JDBC 适配器将 JDBC 数据源中的模式映射为 Calcite 模式。

例如，下面这个模式从 MySQL foodmart 数据库中读取：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "FOODMART",
    "schemas": [
        {
            "name": "FOODMART",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
            "operand": {
                "jdbcDriver": "com.mysql.jdbc.Driver",
                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost/foodmart",
                "jdbcUser": "foodmart",
                "jdbcPassword": "foodmart"
            }
        }
    ]
}

FoodMart 数据库，使用过 Mondrian OLAP 引擎的人应该比较熟悉，因为它是 Mondrian 的主要测试数据集。要加载数据集，请按照 Mondrian 安装说明 进行操作。

当前限制：JDBC 适配器当前只下推了表扫描操作，所有其他处理（过滤、连接、聚合 等）都发生在 Calcite 中。我们的目标是将尽可能多的处理下推到源系统，例如：语法转换、数据类型和内置函数，这些都是我们在做的。如果 Calcite 查询是基于单个 JDBC 数据库的表，原则上整个查询应该转到数据库上执行。如果表是来自多个 JDBC 数据源，或者 JDBC 和非 JDBC 的混合数据源，Calcite 将尽可能使用最有效的分布式查询方法。

克隆 JDBC 适配器

克隆 JDBC 适配器会创建一个混合数据库。数据来自 JDBC 数据库，但在第一次访问每个表时会将数据读入内存表。Calcite 基于这些内存表获取查询结果，内存表实际上是数据库的缓存。

例如，以下模型从 MySQL foodmart 数据库读取表：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "FOODMART_CLONE",
    "schemas": [
        {
            "name": "FOODMART_CLONE",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.clone.CloneSchema$Factory",
            "operand": {
                "jdbcDriver": "com.mysql.jdbc.Driver",
                "jdbcUrl": "jdbc: mysql: //localhost/foodmart",
                "jdbcUser": "foodmart",
                "jdbcPassword": "foodmart"
            }
        }
    ]
}

另一种技巧是在现有模式之上构建克隆模式。你可以使用 source 属性来引用模型中之前定义的模式，就像下面这样：

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{
    "version": "1.0",
    "defaultSchema": "FOODMART_CLONE",
    "schemas": [
        {
            "name": "FOODMART",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
            "operand": {
                "jdbcDriver": "com.mysql.jdbc.Driver",
                "jdbcUrl": "jdbc: mysql: //localhost/foodmart",
                "jdbcUser": "foodmart",
                "jdbcPassword": "foodmart"
            }
        },
        {
            "name": "FOODMART_CLONE",
            "type": "custom",
            "factory": "org.apache.calcite.adapter.clone.CloneSchema$Factory",
            "operand": {
                "source": "FOODMART"
            }
        }
    ]
}

你可以使用这种方法在任何类型的模式基础上创建克隆模式，不仅仅是 JDBC。

克隆适配器并不是万能的。我们计划开发更复杂的缓存策略，以及更完整和更高效的内存表实现，但现在克隆 JDBC 适配器展示了什么是可行的，并允许我们去尝试初始实现。

更多主题

还有很多其他方法来扩展 Calcite，但是这些在教程中没有涉及。适配器规范 描述了所有涉及到的 API。

笔者因为工作原因接触到 Calcite，前期学习过程中，深感 Calcite 学习资料之匮乏，因此创建了Calcite 从入门到精通知识星球，希望能够将学习过程中的资料和经验沉淀下来，为更多想要学习 Calcite 的朋友提供一些帮助。

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