在大数据处理领域，SQL作为一种通用的数据操作语言，为用户提供了便捷的数据查询与处理方式。Flink SQL能够让用户以熟悉的SQL语法进行流式和批处理计算，其背后的强大支撑离不开Apache Calcite框架。Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它包含了组成典型数据库管理系统的许多部分，如词法、语法解析、AST（抽象语法树）的生成、元数据校验、SQL优化器等功能，但忽略了一些关键功能：数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。Calcite有意不参与数据存储和处理业务，也正因如此，它成为在应用程序和一个或多个数据存储位置以及数据处理引擎之间进行中介的绝佳选择，也是构建数据库的完美基础。其他第三方数据库无需重复造轮子，仅需聚焦于数据存储和自身业务逻辑。正是基于这些优势，Flink SQL在Calcite的基础上进行拓展，从而具备了强大的SQL能力。
一、Calcite解析器构建：基础与原理
正如前文所述，Calcite提供了诸多基础功能，这使得开发者能够基于它进一步拓展自定义语法。在探究Flink SQL如何借助Calcite进行SQL解析之前，深入理解Calcite的原理是必不可少的前提。
Calcite的处理流程与编译原理的处理流程颇为相似，大致可分为以下两个关键步骤：
- SQL词法与语法校验：对输入的字符串形式的SQL语句进行词法和语法分析，检查其是否符合SQL语言的基本规则。这一步骤就像是语法老师检查作文，确保SQL语句在“语法”层面没有错误。
- 生成AST抽象语法树：当SQL语句通过词法和语法校验后，Calcite会将其转化为AST抽象语法树。抽象语法树以树状结构清晰地展现了SQL语句的逻辑结构，方便后续的处理和优化，就如同将一篇作文拆解成大纲，各部分逻辑一目了然。
目前，常用的解析器生成工具包括JavaCC、Antr、Yacc等，它们能够完成词法、语法分析与AST的构建工作。Calcite选择借助JavaCC来实现SQL解析。使用JavaCC解析SQL时，需要编写一个描述SQL词法、语法的Parser.jj文件。为降低开发者的使用成本，该文件既可以手动编写，也可以通过FMPP自动生成。用户只需专注于编写自身所需拓展的SQL语法规则，无需对整个Parser.jj文件进行复制修改，FMPP会自动生成包含自定义语法规则的新Parser.jj文件。其解析器构建过程涉及以下几个关键文件：
- compoundIdentifier.ftl与parserImpls.ftl：这两个文件是拓展文件，开发者可以在其中添加自定义的sql语法规则，实现对Calcite基础语法的功能扩展。
- config.fmpp：作为FMPP的配置文件，它用于指定需要包含哪些拓展文件，确保在生成Parser.jj文件时，能够将所有自定义语法规则整合进去。
- Parser.jj：这是一个模版文件，内部引用了compoundIdentifier.ftl与parserImpls.ftl。需要注意的是，Parser.jj不能直接输入JavaCC，而是要先经过FMPP处理。
将上述文件输入FMPP后，FMPP会将它们组合生成一个可用的Parser.jj文件，该文件包含了Calcite基础预设的语法以及开发者自定义的语法规则，是Calcite的SQL解析器语法规则文件。随后，将生成的Parser.jj文件输入JavaCC，JavaCC会自动生成一个继承SqlAbstractParserImpl的ParserImpl类，这个类便是Calcite中真正负责解析AST树的核心类，它如同一位“翻译官”，将SQL语句准确地转化为计算机能够理解的抽象语法树结构。
二、Flink SQL解析器构建：复杂而精妙的流程
Flink SQL解析器的构建与加载初始化流程相对复杂。Flink SQL解析器的初始化工作在StreamTableEnvironmentImpl类中完成，其中的Planner是解析器的具体实现，其初始化过程在create方法中执行，核心逻辑如下：
final Planner planner =
PlannerFactoryUtil.createPlanner(
settings.getPlanner(),
executor,
tableConfig,
catalogManager,
functionCatalog);
从上述代码可以看出，Planner的创建是通过PlannerFactoryUtil类的createPlanner方法实现的。在createPlanner方法内部，会借助DefaultPlannerFactory工厂类完成创建工作。DefaultPlannerFactory会依据作业类型的不同，创建StreamPlanner（用于流式作业）或BatchPlanner（用于批处理作业），具体代码如下：
public Planner create(Context context) {
switch (runtimeExecutionMode) {
case STREAMING:
return new StreamPlanner(context.getExecutor(),context.getTableConfig(),context.getFunctionCatalog(),context.getCatalogManager());
case BATCH:
return new BatchPlanner(context.getExecutor(),context.getTableConfig(),context.getFunctionCatalog(),context.getCatalogManager());
default:
throw new TableException(String.format("Unknown runtime mode '%s'. This is a bug. Please consider filing an issue.",runtimeExecutionMode));
}
}
BatchPlanner和StreamPlanner均继承自PlannerBase，而SQL解析器的构造工作则在PlannerBase类的getParser方法中完成。在getParser方法中，会首先判断parser是否已经存在，若不为空则直接返回；若为空，则调用createNewParser方法进行创建。createNewParser方法的具体实现如下：
def createNewParser: Parser = {
val factoryIdentifier = getTableConfig.getSqlDialect.name().toLowerCase
val parserFactory = FactoryUtil.discoverFactory(Thread.currentThread.getContextClassLoader,classOf[ParserFactory], factoryIdentifier)
val context = new DefaultParserContext(catalogManager, plannerContext)
parserFactory.create(context)
}
通过对createNewParser方法的分析可知，Flink SQL解析器是通过DefaultParserFactory的create方法完成创建的，其具体实现如下：
public Parser create(Context context) {
return new ParserImpl(
context.getCatalogManager(),
() ->
context.getPlannerContext()
.createFlinkPlanner(
context.getCatalogManager().getCurrentCatalog(),
context.getCatalogManager().getCurrentDatabase()),
context.getPlannerContext()::createCalciteParser,
context.getPlannerContext().getSqlExprToRexConverterFactory());
}
在上述代码中，关键在于PlannerContext类的createCalciteParser方法，其实现如下：
public CalciteParser createCalciteParser() {
return new CalciteParser(getSqlParserConfig());
}
至此，我们找到了Flink SQL解析器构建的核心环节。CalciteParser是对Calcite的进一步封装，查看CalciteParser类的parse方法，便能看到熟悉的解析逻辑：
public SqlNode parse(String sql) {
try {
SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config);
return parser.parseStmt();
} catch (SqlParseException e) {
throw new SqlParserException("SQL parse failed. " + e.getMessage(), e);
}
}
该方法首先根据传入的SQL语句和配置信息创建SqlParser对象，然后调用其parseStmt方法进行语句解析，并返回解析后的SqlNode节点。若解析过程中出现异常，则抛出SqlParserException异常。
三、总结：解析器构建的关键与启示
通过对Calcite解析器构建流程以及Flink SQL解析器构建过程的代码分析，我们不难发现，虽然整体代码逻辑并非晦涩难懂，但由于涉及多个类和方法的交互，流程显得较为繁琐，在阅读和理解时可能会带来一定的困难。如果条件允许，通过逐步调试代码，能够更加直观地理解各个步骤的执行过程和数据流向，从而深入掌握Flink SQL解析器背后的工作原理。
Calcite作为一个功能强大且灵活的动态数据管理框架，为Flink SQL提供了坚实的基础。其独特的设计理念，即专注于SQL解析、优化等功能，而将数据存储等业务留给第三方实现，使得Flink SQL能够在其基础上快速构建起强大的SQL处理能力。同时，Flink SQL解析器的构建过程充分利用了Calcite的扩展性，通过一系列精心设计的类和方法，实现了对不同作业类型的支持以及对自定义语法的拓展能力。
深入理解Calcite和Flink SQL解析器的构建原理，不仅有助于开发者在使用Flink SQL时更好地优化查询性能、拓展功能，还为我们在其他数据处理场景中构建类似的SQL解析能力提供了宝贵的借鉴经验。