1. 簡介

我們在前面的文章提到了calcite可以支持文件系統的數據源適配, 其實官方已經提供了相應的能力, 其支持csv和json的查詢適配, 廢話不多說, 直接展示.

2. Maven

<!-- calcite文件系統支持 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite</groupId>
    <artifactId>calcite-file</artifactId>
    <version>1.37.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite</groupId>
    <artifactId>calcite-core</artifactId>
    <version>1.37.0</version>
</dependency>

3. 數據文件準備

3.1 csv

user_info.csv

首行將來被解析成表的字段, 冒號后面是字段類型, 如果未指定類型 默認使用varchar

ID:long,姓名:string,GENDER:string,BIRTHDAY:date
100,"張三",,"2001-01-01"
110,"李四","M","2001-01-01"
120,"王五","M","2002-05-03"
130,"趙六","F","2005-09-07"
140,"張鐵牛","M","2007-01-01"

3.2 json

role_info.json

[
  {
    "id": 123,
    "name": "管理員",
    "key": "manager"
  },
  {
    "id": 234,
    "name": "老師",
    "key": "teacher"
  },
  {
    "id": 345,
    "name": "學生",
    "key": "student"
  }
]

然后將文件放到resources/file目錄下

4. 核心代碼

package com.ldx.calcite;

import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.calcite.adapter.file.FileSchemaFactory;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.Schema;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.util.Sources;
import org.junit.jupiter.api.AfterAll;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.testng.collections.Maps;

import java.net.URL;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

@Slf4j
public class CalciteFileTest {
    private static Connection connection;

    private static SchemaPlus rootSchema;

    private static Statement statement;

    @BeforeAll
    @SneakyThrows
    public static void beforeAll() {
        Properties info = new Properties();
        // 不區分sql大小寫
        info.setProperty("caseSensitive", "false");
        // 創建Calcite連接
        connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", info);
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
        // 構建RootSchema，在Calcite中，RootSchema是所有數據源schema的parent，多個不同數據源schema可以掛在同一個RootSchema下
        rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();
        final Schema schema = FileSchemaFactory.INSTANCE.create(rootSchema, "x",
                ImmutableMap.of("directory", resourcePath("file"), "flavor", "scannable"));
        rootSchema.add("test", schema);
        // 創建SQL語句執行查詢
        statement = calciteConnection.createStatement();
    }

    @Test
    @SneakyThrows
    public void execute_simple_query() {
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM test.user_info");
        printResultSet(resultSet);
    }
  
    @Test
    @SneakyThrows
    public void test_execute_join_query() {
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM test.user_info ui inner join test.role_info ri on ui.role_id = ri.id");
        printResultSet(resultSet);
    }

    @AfterAll
    @SneakyThrows
    public static void closeResource() {
        statement.close();
        connection.close();
    }

    private static String resourcePath(String path) {
        final URL url = CalciteFileTest.class.getResource("/" + path);
        return Sources.of(url).file().getAbsolutePath();
    }

    public static void printResultSet(ResultSet resultSet) throws SQLException {
        // 獲取 ResultSet 元數據
        ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();

        // 獲取列數
        int columnCount = metaData.getColumnCount();
        log.info("Number of columns: {}",columnCount);

        // 遍歷 ResultSet 并打印結果
        while (resultSet.next()) {
            final Map<String, String> item = Maps.newHashMap();
            // 遍歷每一列并打印
            for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                String columnName = metaData.getColumnName(i);
                String columnValue = resultSet.getString(i);
                item.put(columnName, columnValue);
            }

            log.info(item.toString());
        }
    }
}

其實核心代碼就幾行, 如下:

通過FileSchemaFactory指定文件目錄和文件內容的讀取方式, 默認將指定目錄下的csv和json文件讀取成Table, 表名就是file的名稱

flavor:

• SCANNABLE: 數據掃描。會更側重于快速地讀取和遍歷數據。這種方式適用于需要對大量數據進行全表掃描或者范圍掃描的情況，例如統計匯總操作

• FILTERABLE: 數據過濾。會更側重于數據的條件篩選，比如在 SQL 查詢中的WHERE子句。

• TRANSLATABLE: 數據轉換。會更側重于數據轉換，以滿足特定的查詢需求或者數據處理要求。這種轉換可能包括數據類型的轉換（如將字符串類型的數字轉換為實際的數值類型）、格式轉換（如日期格式的調整）等。

// 這里的第二個參數“x”沒什么意義, 源碼中沒用到, 可以隨便填
final Schema schema = FileSchemaFactory.INSTANCE.create(rootSchema, "x",
               ImmutableMap.of("directory", resourcePath("file"), "flavor", "scannable"));
// 使用目錄名稱為schema名稱, 這里的test就是schema名稱
rootSchema.add("test", schema);

calcite也可以做對應表的關聯查詢, 測試中csv關聯json文件信息

"SELECT * FROM test.user_info ui inner join test.role_info ri on ui.role_id = ri.id"

5. 測試查詢

execute_simple_query方法執行如下

test_execute_join_query方法執行如下: