三端一体算出方案：Unify SQL Engine

投入生产再加本，那显然不只能ODPS真的了，但现实是，对于一些只有厂家消除问题情景的（比如构造预消除问题、统计算出），ODPS仍然是第一优先可选择，只有当接踵而来漂批同时长期存在的情景时候，并且对处理程序中会为数敦促略有时候，Flink的确共享十分极好的相辅相再加化消除计划案。

▐ Unify SQL

同一SQL文档通过自动化转往义，中会文翻译到漂算出变速箱和批算出变速箱上顺利完成漂、批算出，也包括中会文翻译到HSF以太网文档，共享的网站交互算出并能。

Flink的漂批相辅相再加驱动程的设计十分优秀，能消除90%的漂批相辅相再加疑问，但不幸的是，我们有些该公司情景（典型的售价算出情景），已远不是Flink写写SQL可以消除的：

整个支付宝是个十分多样的该公司制度化，就以我所处在的新媒体域内都，就要接踵而来整体规划仿真、改装成仿真、举办活动仿真、权益等等，这些都已远不是一个单一系统可以接续的，也不是一个单一小组可以接续的，阿内都针对这样多样的该公司，建筑设计了HSF这样透一站的设计支付宝驱动程的设计，但是Flink和支付宝这样的Java较高效率栈引人注意是割裂的，怎么相辅相再加两种制度化驱动程的设计，一方面体现支付宝的透一站的设计驱动程的设计的储蓄，一方面又能利用到Flink的SQL漂处理程序中会并能，考虑到Flink本身的局限性，与其让Flink赞同HSF，不如让Java周边环境赞同Flink SQL，换句话知道，建筑设计一个SQL变速箱，它能通过sql的漂比方知道，消除问题Java相当一定，将漂变速箱嵌入到Java内都，随调随用。 Flink的批变速箱，在接踵而来T级则会话数据库厂家消除问题，是十分乏天然资源，却是不技术的发展，正如下面所讲的，Flink处理程序中会的日均已远不及ODPS的MR处理程序中会，那么，我们为何竟然这样算出仍然交接给ODPS消除问题，但是，ODPS和Flink的SQL标准不保持一致，只能两边开发新，今天疑问转往再加：怎么确立ODPS和Flink的开发新，知道的先文体点，我们可不应以在ODPS和Flink下面架起一层确立Unify SQL，这个SQL变速箱可以中会文中会文翻译ODPS或者Flink能了解的消除问题（ODPS中会文中会文翻译MR处理程序，Flink中会文中会文翻译Stream Operator）方的设计也，抹阳ODPS和Flink的SQL形式化差别。 如果仅仅是抹阳ODPS和Flink的SQL歧异，促使的收益其实并略有，但是其确立SQL暗示算出的建筑设计，是可以同类型面扩宽其技术的发展范围，比如的网站交互算出，或者知道，我们可以同类型面打造确立算出变速箱，包括配上相同模的设计的算出并能，比如：有些情景对行政处分敦促非常较高，我们可以配置Flink算出，对行政处分很难敦促，但数据库量巨大，可以只配置则会话算出，有些只能共享HSF以太网，就配置技术的发展启动时spring以太网。

Unify SQL Engine

淘系售价算出变速箱，以Flink + Kappa为一个中会心的数据库驱动程的设计，关于这种数据库驱动程的设计转变，可以参考我其他文章，三种算出模的设计的渐变是售价一站的设计算出变速箱的常量子态模的设计，他们都在各自一个中会心算出体现自己最大的绝对优势：

ODPS：则会话厂家算出变速箱，一个中会心绝对优势，十分较高的算出日均，但行政处分差，有一个大MR和SQL编程模的设计，该公司和BI友好，主要用在数据库预消除问题、则会话构造原材料、罕见维详见ETL等。 Flink：漂的设计消除问题变速箱，一个中会心绝对优势，高时间延迟算出，行政处分好，极较高的容错和较高安同类型性，但日均相比ODPS一般，有一个大Stream API和SQL API的编程模的设计，该公司和BI友好，主要用在可视数据库原材料（月票、下单等）、消息预消除问题等 Java算出：一个中会心绝对优势，丰富的支付宝Java HSF以太网，多样的领域仿真，一个大相当一定建筑设计，开发新友好，但是该公司和BI不友好，容错和安同类型性缺少开发新建筑设计，时间延迟和日均也较高度缺少开发新建筑设计。

那么如何为基础这3个相同算出驱动程的设计，Flink提出一个变速箱接续所有算出模的设计，也就是Flink的漂批相辅相再加变速箱，但这促使的疑问就是，相同算出模的设计，底层的变速箱本身就很难显然未足到，与其去确立算出变速箱，为何不确立暗示和配置，而把毫无疑问的算出下放到各自算出变速箱，这就是Unify Engine的一个中会心思想。

▐ SQL变速箱较高效率

在消除问题三端相辅相再加化时候，有个一个中会心较高效率难点，就是SQL变速箱，很多数据库其产品都自带自己的SQL变速箱，Flink之下有SQL变速箱，ODPS之下有C++消除问题的SQL变速箱，Hive也有，Mysql之下也有SQL二阶变速箱，这些SQL变速箱都较高度集再加到各自的读取和算出内都，如果你知道要找个分立的可用在Java周边环境的SQL变速箱，市面上有是有，不过要么是十分多样的calcite sql变速箱，要么是十分简单的select * 简易sql变速箱，能花钱的真的十分少，开箱即用的却是很难。但Unify SQL变速箱又是消除问题三端相辅相再加化的一个中会心框架，很难它，其他什么真的都无从谈起。

从无建筑设计一个SQL变速箱投入生产再加本是十分较高的，其中会不知道多样的词汇二阶，生再加AST词汇竹子，就无论如何SQL形式化计划案可用性，就是十分多样，幸运的是，业内是长期存在一个可以二次开发重为新SQL变速箱，就是calcite SQL变速箱，其实，很多SQL变速箱都是基于calcite二次开发重为新，比如Flink、Spark之下的SQL二阶变速箱就是基于calcite二次开发重为新，我们建筑设计的SQL变速箱也是基于calcite的。

Calcite 运用于了基于父子关系代数的查询变速箱，看做在父子关系代数的词汇统计分析和查询形式化的规画，通过calcite共享的SQL API（二阶、测试等）将它们还原再加父子关系代数的简约词汇竹子，并根据一定的的系统或投入生产再加本少于对AST父子关系顺利完成可用性，最后同类型面生再加ODPS/Flink/Java周边环境可以了解的执行者文档。

calcite的主要功能：

SQL二阶：Calcite的SQL二阶是通过JavaCC消除问题，运用于JavaCC转往再加SQL词汇参考描述PDF，将SQL二阶再加擅自数据包（unvalided AST）的AST词汇竹子。 SQL数据包：无静止状量子态数据包，即测试SQL语句是不是符合规范；有静止状量子态数据包，通过和元数据库测试SQL的schema，字段，UDF是不是长期存在，以及多种类型是不是匹配等。这一步生再加的是擅自可用性的RelNode（形式化计划案竹子） SQL查询可用性：对下面步骤的输出（RelNode），顺利完成可用性，这一操作过程则会循环运用于可用性装置（RBO的系统可用性装置和CBO投入生产再加本可用性装置），在保持形式化等价的基础上，生再加执行者投入生产再加本最较高的SQL形式化竹子（Lo）

至于calcite的非常参考的原理，可以详解：Apache Calcite 消除问题漂程详解（接收者：），这内都不详解了。

有了calcite，消除了SQL->形式化竹子，但是毫无疑问执行者SQL算出的，还只能同类型面将形式化数还原再加物理执行者竹子（Physical Exec DAG），在这个DAG，是相关联可执行者的Java文档（JavaCode）片段，最后印零担相同执行者周边环境，则会被同类型面串接可被周边环境执行者的链路，比如在ODPS周边环境，则会生再加MR文档，在Flink周边环境，则会被还原再加Stream Operator，在Java周边环境，则会被还原再加CollectorChain，在Spring周边环境，则会被还原再加Bean框架。

PS：如果你们看过Flink源码，对下面漂程则会十分眼熟，是的，Unify SQL Engine不是从头建筑设计的，是基于Flink 1.12源码魔改的，其中会Parse和下面要知道的Codegen较高效率都是直接参考了Flink建筑设计，当然知道是魔改的，就是还有大量文档只能基于下面花钱二次开发新，比如从执行者DAG到各个周边环境毫无疑问可执行者的MR/Bean/Stream。

▐ Codegen较高效率

在SQL二阶后，经过形式化可用性装置和物理可用性装置，显现出的PhyscialRel物理计划案竹子，相关联大量的多样数据库形式化消除问题，比如SQL罕见的CASE WHEN语句，罕见的花钱法是给所有符号运算定义个父类（比如ExecNode），实际行驶时，委派给真实的下述行驶，这涉及到大量虚拟函数详见的参考信息，再次这种分支指令一定程度企图指令的管道化和并行执行者，导致这种参考信息投入生产再加本比函数本身执行者投入生产再加本还较高。

Codegen较高效率就是专门从事针对这样的情景孕育而生，行业花钱的非常抢眼的Codegen较高效率，有LLVM和Janino，LLVM主要针对编译装置，而Java的文档codegen多半运用于Janino，Janino花钱为一种便携快速的Java编译装置，不仅能像Javac将一组javaPDF编译再加ClassPDF，也可以将Java暗示的设计、语句块、类定义块或者JavaPDF顺利完成编译，直接加载再加ByteCode，并在同一个JVM内都顺利完成行驶。

Unify SQL Engine也运用于Janino用来花钱CodeGen较高效率，并有效地提升文档的执行者效率。关于Janino非常多素材，可以参考这篇文章：Java CodeGen编译装置Janino（接收者：）。这内都有采用Codegen和不采用Codegen的较高效率稳定性对比：

暗示的设计

100*x+20/2

(x+y)(xx+y)/(x-y)100/(xy)

Node竹子重为构执行者

10ms

88ms

Janino生再加文档执行者

6ms

9ms

可以显露当暗示的设计越加多样时，运用于Janino的效果就则会体现越加引人注意。

▐ 有静止状量子态算出

多半算出分为无静止状量子态算出和有静止状量子态算出，无静止状量子态算出一般是过滤、project射影，其每次算出缺少近期数据库自然语言，相互分立的，不缺少前后数据库，因此，不只能有额外的读取留有中会间算出结果或者缓存数据库，但还有一类是有静止状量子态算出，除了近期数据库自然语言，还只能缺少之前算出的中会间量子态数据库，典型的比如：

sum称臣：只能有读取留有近期称臣的结果，若有重为新数据库回来，相辅相再加近期中会间结果基础上往后 去重为：除去之前重为复出现的数据库，只能留有之前不太可能消除问题过哪些数据库，然后有重为新数据库只能算出，要和留有的数据库非常是不是重为复 顺序：只能有读取留有之前排好的数据库，若有重为新数据库回来，则会变非常之前的顺序结果，并diff后，将重为新顺序后有变非常的数据库重为新零担下游

可见，当只能顺利完成有静止状量子态算出，只能有肩读取来好比中会间静止状量子态结果，Unify SQL Engine是赞同3种肩读取：内存、Redis和Hbase：

内存State是只留有到内存，一旦重为新启动时，就丢失历史数据库，内存State多半用在MMORPG有静止状量子态算出，并且容忍数据库丢失。一般用在ODPS的MR处理程序内都，因为一次MRcodice_静止状量子态算出，只只能近期执行者自然语言的累计结果，不只能放在同类型局缓存，相同批次两者之间的累计是通过MR API两者之间传输，内存State显然够用。 Redis：对于只能跨多机静止状量子态算出，就则会用到Redis作为肩读取，Unify SQL Engine在Java周边环境内都普通用户是运用于这个作为肩读取。Redis后备读取一般用在Java算出周边环境，数据库则会漂经过相同投入生产机装置，算出的中会间结果只能同类型局可见。 Hbase：如果静止状量子态数据库大约100G，可以可选择Hbase花钱为肩读取，稳定性虽然有过之而无不及Redis，但静止状量子态可以留有很长时间，对于长周期的静止状量子态算出十分有用。

▐ JOIN形式化

Flink是可以赞同双漂Join，但是Flink的双漂Join的形式化显然大相迳庭了SQL的JOIN形式化，就是一边的数据库则会和另一边的所有数据库JOIN，这个对于则会话统计分析很难任何疑问，但是对于可视算出是则会长期存在重为复算出，在有些情景还无视该公司形式化，比如：当下单漂去双漂JOIN月票详见的时候，就则会出现这个疑问，月票详见的数据库是则会跟著发生变化的，但是我们希望以快照数据库花钱为JOIN的依据，而不是把月票变非常的数据库都复现一遍，Unify SQL Engine是实在后者形式化的，也就是SNAPSHOT JOIN，也是该公司情景罕见的形式化：

一些想法

▐ 确立配置

Unify SQL Engine今天不太可能可以实在将SQL中会文中会文翻译相同执行者周边环境可行驶的使命，通过Unify SQL确立暗示了相同周边环境的形式化算出，但是离再次我们期望的还很已远，其中会一点就是要实在确立配置和分配，今天相同周边环境的协调是只能开发新者自己去分配和配置，比如哪些算出只能印零担ODPS MR算出，哪些是在Java周边环境行驶，未来我们希望这些分配也是可以实在确立配置和行驶，包括同类型量和也就是知道算出的自动协同，则会话和的网站数据库协同等

▐ 天然资源投入生产再加本

通过Unify SQL Engine，开发新者可以自己可选择底层的算出变速箱，对于数据库量更大但对行政处分敦促不较高的情景，可以可选择在ODPS算出，对于行政处分有敦促同时数据库为数可接纳内，可以可选择在Flink配置，对于算出形式化多样，只能大量缺少HSF以太网，可以可选择在Java周边环境启动时，可选择自己最容易接纳的天然资源和投入生产再加本，接续其算出形式化。

同时，也是希望通过Unify SQL Engine最大化的利用算出天然资源，比如Java技术的发展，很多意味著是空闲静止状量子态的，CPU能耗是非常高下的，比如一些漂算出可以印零担这些空闲的技术的发展，并占用十分小的CPU（比如5%以内），同类型面性的天然资源能耗就提升了，还比如，Flink算出天然资源是非常难申领，那么可以可选择在Java周边环境内都算出（Java相比Flink周边环境缺少一些特性，比如Exactly once形式化）等等。

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