SpringBoot3集成Calcite多數(shù)據(jù)源查詢的實戰(zhàn)示例小結(jié)
前言:跨庫查詢的痛,誰懂?
凌晨兩點被告警電話叫醒,訂單查詢接口超時,客服群炸開了鍋。排查了一圈才發(fā)現(xiàn)問題的根源:訂單數(shù)據(jù)在 MySQL,用戶信息在 PostgreSQL,行為畫像在 MongoDB,訪問日志存在 Hive。四套 DAO 層相互牽制,改動任何一個字段就像推倒多米諾骨牌一樣引發(fā)連鎖反應(yīng)。
企業(yè)項目一旦數(shù)據(jù)源增多,"多數(shù)據(jù)源管理"很快就演變成維護黑洞。每新增一個數(shù)據(jù)源,就要新建一套 DAO 配置、數(shù)據(jù)源連接池、事務(wù)管理。復(fù)用率低不說,還把業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)訪問層死死綁在一起。最要命的是,不同數(shù)據(jù)源的字段命名規(guī)范不統(tǒng)一,user_level、customer_level、user_grade 混著用,改一個字段名,訂單系統(tǒng)、用戶系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)、報表系統(tǒng)全線報錯,誰改誰背鍋。
傳統(tǒng)方案要么做全量數(shù)據(jù)同步到數(shù)倉,要么寫一堆分布式事務(wù)代碼,要么在內(nèi)存里手動 JOIN。結(jié)果就是:延遲不可避免,查詢結(jié)果拿到的往往是舊數(shù)據(jù)快照;性能是硬傷,MySQL 擅長點查和小范圍索引掃描,MongoDB 天生文檔檢索,Hive 批量掃描效率高,Kafka 流式處理,一刀切的內(nèi)存聚合方式很快就把 JVM 打爆了,查詢延遲像篩子一樣抖個不停。
一、重新認識 Apache Calcite:不只是數(shù)據(jù)庫,更是查詢大腦
很多人第一次聽到 “Apache Calcite”,直覺反應(yīng)是"又一個數(shù)據(jù)庫"。這個理解完全錯了。
Calcite 本質(zhì)上是一個動態(tài)數(shù)據(jù)管理框架,專注于提供 SQL 解析、查詢優(yōu)化和跨數(shù)據(jù)源連接的基礎(chǔ)能力,但不涉及數(shù)據(jù)的存儲和處理。這種設(shè)計哲學(xué)讓它具備了極其靈活的適配能力。
它主要做四件事:
1. SQL 解析與驗證
將用戶提交的 SQL 語句解析為抽象語法樹(AST),并進行語義分析,驗證表名、列名是否存在,數(shù)據(jù)類型是否匹配等。就像把一句自然語言翻譯成結(jié)構(gòu)化的指令樹。
2. 查詢優(yōu)化
這是 Calcite 的核心殺手锏。它提供基于規(guī)則優(yōu)化(RBO)和基于代價優(yōu)化(CBO)兩種策略:
- 規(guī)則優(yōu)化:通過預(yù)設(shè)規(guī)則重寫查詢,比如謂詞下推、投影裁剪、JOIN 重排
- 代價優(yōu)化:根據(jù)統(tǒng)計信息估算不同執(zhí)行計劃的成本,選擇最優(yōu)方案
3. 數(shù)據(jù)源適配
Calcite 通過適配器(Adapter)機制連接各種數(shù)據(jù)源,包括:
- 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫:MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server
- NoSQL 數(shù)據(jù)庫:MongoDB、Cassandra、Redis
- 文件系統(tǒng):CSV、JSON、Parquet、Excel
- 大數(shù)據(jù)引擎:Hive、Spark、Kafka
甚至還可以自定義適配器,讓任何數(shù)據(jù)源都能接入。
4. 跨數(shù)據(jù)源查詢
能夠連接不同類型的數(shù)據(jù)源,通過適配器統(tǒng)一抽象不同數(shù)據(jù)源的操作,將查詢分解為各數(shù)據(jù)源可處理的子查詢,然后合并結(jié)果。
一句話總結(jié):Calcite 把"數(shù)據(jù)在哪"和"怎么查"徹底拆開了。你寫一句標(biāo)準(zhǔn) SQL,它負責(zé)解析、優(yōu)化、拆分,最終把查詢路由到各個數(shù)據(jù)源執(zhí)行。
很多熟悉的系統(tǒng)都在用 Calcite:Flink SQL 用它做解析與優(yōu)化,Hive 的 CBO 用它打底,Drill、Kylin、Druid 都接入了它的能力。
二、Spring Boot 3 集成 Calcite 實戰(zhàn)指南
2.1 核心依賴引入
第一步是添加 Maven 依賴。在 pom.xml 中引入 Calcite 核心包、對應(yīng)數(shù)據(jù)源的適配器,以及 MyBatis Plus 的核心依賴。
<!-- Calcite 核心依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MySQL 適配器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mysql</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MongoDB 適配器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mongodb</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MyBatis Plus 核心依賴(需要適配 Spring Boot 3) -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.5</version>
</dependency>
<!-- 數(shù)據(jù)源連接池 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.20</version>
</dependency>三個避坑點必須強調(diào):
- Calcite 所有組件版本必須統(tǒng)一。核心包和適配器版本要一致,否則容易出現(xiàn)類加載異常。
- MyBatis Plus 要選適配 Spring Boot 3 的版本。必須是 3.5.3 及以上版本,舊版本不支持。
- 一定要加連接池依賴。MyBatis Plus 需要連接池支持才能正常管理 Calcite 數(shù)據(jù)源。
2.2 編寫 Calcite 模型文件
模型文件是 Calcite 識別數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵,通常使用 JSON 格式,放在 resources 目錄下,命名為 calcite-model.json。
下面是一個適配 MySQL 和 MongoDB 雙數(shù)據(jù)源的示例:
{
"version": "1.0",
"defaultSchema": "ecommerce",
"schemas": [
{
"name": "ecommerce",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
"operand": {
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce_order?useSSL=false&serverTimezone=UTC",
"username": "root",
"password": "123456",
"driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
}
},
{
"name": "user_mongo",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.mongodb.MongoSchema$Factory",
"operand": {
"host": "localhost",
"port": 27017,
"database": "user_db",
"collection": "user_info"
}
}
]
}關(guān)鍵配置說明:
defaultSchema:默認查詢的 schema,可省略。如果省略,查詢時需要指定 schema 名稱(如ecommerce.order、user_mongo.user_info)。factory:對應(yīng)數(shù)據(jù)源的適配器工廠類。Calcite 已為主流數(shù)據(jù)源提供現(xiàn)成工廠,自定義數(shù)據(jù)源需要實現(xiàn)自己的工廠類。operand:數(shù)據(jù)源連接參數(shù),根據(jù)數(shù)據(jù)源類型不同配置不同參數(shù)(如 MySQL 的 jdbcUrl、MongoDB 的 host/port)。
2.3 Spring Boot 集成 Calcite + MyBatis Plus 核心配置
這一步是集成的核心,主要分兩步走:
- 配置好 Calcite 數(shù)據(jù)源
- 讓 MyBatis Plus 使用這個數(shù)據(jù)源,并配置 Mapper 掃描、分頁插件等基礎(chǔ)參數(shù)
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.Properties;
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.calcite.mapper")
public class CalciteMybatisPlusConfig {
// 1. 配置 Calcite 數(shù)據(jù)源
@Bean
public DataSource calciteDataSource() throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("model", "classpath:calcite-model.json");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", props);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
return calciteConnection.getDataSource();
}
// 2. 配置 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory,指定使用 Calcite 數(shù)據(jù)源
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource calciteDataSource) throws Exception {
MybatisSqlSessionFactoryBean sessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
// 注入 Calcite 數(shù)據(jù)源
sessionFactory.setDataSource(calciteDataSource);
// 配置 Mapper.xml 文件路徑
sessionFactory.setMapperLocations(
new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml")
);
// 配置 MyBatis Plus 全局參數(shù)
org.apache.ibatis.session.Configuration configuration =
new org.apache.ibatis.session.Configuration();
configuration.setMapUnderscoreToCamelCase(true); // 下劃線轉(zhuǎn)駝峰
sessionFactory.setConfiguration(configuration);
// 注入 MyBatis Plus 插件
sessionFactory.setPlugins(mybatisPlusInterceptor());
return sessionFactory.getObject();
}
// 3. MyBatis Plus 分頁插件
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(
new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL) // 適配 Calcite 兼容的 MySQL 語法
);
return interceptor;
}
// 4. 配置事務(wù)管理器
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource calciteDataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(calciteDataSource);
}
}核心邏輯梳理:
先通過 Calcite 創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,再把它注入到 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory 里。這樣一來,后續(xù)寫代碼完全是 MyBatis Plus 的熟悉風(fēng)格,無論是 Mapper 接口還是 XML 映射文件,都能直接用,跨數(shù)據(jù)源查詢的復(fù)雜邏輯全交給 Calcite 處理。
2.4 核心查詢實現(xiàn)
定義實體類
使用 Lombok 注解定義 VO 類,包含訂單和用戶信息:
import lombok.Data;
@Data
public class UserOrderVO {
// 訂單信息
private String orderId;
private String orderTime;
private Double amount;
// 用戶信息
private String userName;
private String phone;
private String userId;
}定義 Mapper 接口
繼承 BaseMapper 獲得 MyBatis Plus 基礎(chǔ) CRUD 能力,使用 @Select 注解編寫跨數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián) SQL:
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
@Mapper
public interface UserOrderMapper extends BaseMapper<UserOrderVO> {
// 注解方式編寫跨數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián) SQL
@Select("SELECT " +
" o.order_id AS orderId, " +
" o.order_time AS orderTime, " +
" o.amount, " +
" u.user_name AS userName, " +
" u.phone " +
"FROM ecommerce.orders o " +
"JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id " +
"WHERE o.user_id = #{userId}")
List<UserOrderVO> queryUserOrderByUserId(String userId);
}如果使用 XML 方式:
在 resources/mapper/UserOrderMapper.xml 中編寫:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.calcite.mapper.UserOrderMapper">
<select id="queryUserOrderByUserIdWithXml" resultType="com.example.calcite.entity.UserOrderVO">
SELECT
o.order_id AS orderId,
o.order_time AS orderTime,
o.amount,
u.user_name AS userName,
u.phone
FROM ecommerce.orders o
JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id
WHERE o.user_id = #{userId}
</select>
</mapper>編寫 Service 層
繼承 ServiceImpl 實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯:
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserOrderService extends ServiceImpl<UserOrderMapper, UserOrderVO> {
public List<UserOrderVO> getUserOrderByUserId(String userId) {
// 直接調(diào)用 Mapper 接口方法
return this.baseMapper.queryUserOrderByUserId(userId);
}
// 如果使用 XML 方式:
public List<UserOrderVO> getUserOrderByUserIdWithXml(String userId) {
return this.baseMapper.queryUserOrderByUserIdWithXml(userId);
}
}編寫 Controller 層
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@RestController
public class CrossDataSourceQueryController {
@Autowired
private UserOrderService userOrderService;
@GetMapping("/user/order/{userId}")
public List<UserOrderVO> queryUserOrder(@PathVariable String userId) {
// 調(diào)用 Service 方法,返回跨數(shù)據(jù)源查詢結(jié)果
return userOrderService.getUserOrderByUserId(userId);
}
}三個關(guān)鍵點:
- 實體類字段要和查詢結(jié)果列名對應(yīng)。使用別名適配下劃線轉(zhuǎn)駝峰更省心(如
o.order_id AS orderId)。 - Mapper 接口繼承 BaseMapper 后,MyBatis Plus 的分頁、條件構(gòu)造器這些功能都能正常使用。
- SQL 查詢要帶 schema 前綴。比如
ecommerce.orders、user_mongo.user_info,明確指定數(shù)據(jù)源。
三、經(jīng)典使用場景深度解析
3.1 多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合查詢
場景痛點:
大型企業(yè)里數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng),訂單系統(tǒng)用 MySQL,用戶系統(tǒng)用 MongoDB 存行為數(shù)據(jù),庫存系統(tǒng)用 PostgreSQL。傳統(tǒng)做法需要分別調(diào)用三個系統(tǒng)接口,在內(nèi)存中手動整合數(shù)據(jù),效率低且容易出錯。一旦某個系統(tǒng)字段變更,所有調(diào)用方都要改。
Calcite 解決方案:
用 Calcite 分別適配三個數(shù)據(jù)源后,只要寫一套標(biāo)準(zhǔn) SQL 就能實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)查詢。業(yè)務(wù)層完全不用管數(shù)據(jù)存在哪,專注核心業(yè)務(wù)邏輯。
價值收益:
- 開發(fā)效率提升 50% 以上。不用寫重復(fù)的接口調(diào)用和數(shù)據(jù)整合代碼。
- Calcite 的查詢優(yōu)化器會自動優(yōu)化關(guān)聯(lián)邏輯。先把時間過濾推給 MySQL 做索引掃描,再把用戶 ID 集合下推給 MongoDB 做 IN 查詢,最后在本地完成 JOIN 和聚合。
- 查詢效率也能跟上。謂詞下推、投影裁剪、JOIN 重排這些優(yōu)化都是自動的,不用手動摳。
3.2 實時數(shù)據(jù)與離線數(shù)據(jù)聯(lián)動查詢
場景需求:
運營需要實時查看今日訂單加近 30 天歷史訂單的匯總數(shù)據(jù)。實時訂單數(shù)據(jù)存在 Kafka 里,歷史訂單數(shù)據(jù)存在 Hive 里。
傳統(tǒng)方案:
需要開發(fā)兩套查詢邏輯,分別從 Kafka 和 Hive 拉數(shù)據(jù),再在內(nèi)存中合并。開發(fā)成本高,而且數(shù)據(jù)同步有延遲,合并后的結(jié)果未必是實時的。
Calcite 解決方案:
用 Calcite 的 Kafka 適配器和 Hive 適配器,把實時流數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)放到同一個查詢體系里。寫一條 SQL 就能實現(xiàn)實時加離線數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢:
SELECT product_id, SUM(amount) AS total_amount FROM ( -- 實時數(shù)據(jù)(Kafka) SELECT product_id, amount FROM realtime.orders WHERE dt = CURRENT_DATE UNION ALL -- 離線數(shù)據(jù)(Hive) SELECT product_id, amount FROM hive.orders WHERE dt >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30' DAY ) combined GROUP BY product_id
價值收益:
- 省去了數(shù)據(jù)同步成本。不用把 Kafka 數(shù)據(jù)實時同步到 Hive,也不用把 Hive 數(shù)據(jù)預(yù)聚合出來。
- 兼顧實時性和準(zhǔn)確性。Kafka 的實時數(shù)據(jù) + Hive 的歷史數(shù)據(jù),聯(lián)合查詢結(jié)果既有實時性又有完整性。
3.3 自定義數(shù)據(jù)源適配
場景需求:
企業(yè)里有很多 CSV、Excel、Parquet 格式的文件數(shù)據(jù),需要集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中查詢。
傳統(tǒng)方案:
先把這些文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(如 MySQL),然后再提供查詢接口。數(shù)據(jù)遷移成本高,而且數(shù)據(jù)更新后需要重新導(dǎo)入。
Calcite 解決方案:
Calcite 內(nèi)置了文件適配器,支持直接查詢這些文件數(shù)據(jù),根本不用導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。結(jié)合 Spring Boot 3 的文件上傳功能,還能實現(xiàn)文件上傳后直接用 SQL 查詢的需求。
模型配置示例:
{
"name": "files",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchemaFactory",
"operand": {
"directory": "/data/files",
"flavor": "mysql"
}
}查詢示例:
-- 直接查詢 CSV 文件 SELECT * FROM files.sales_data WHERE region = 'East' -- 與其他數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián) SELECT f.product_id, p.product_name, f.sales_amount FROM files.sales_data f JOIN ecommerce.products p ON f.product_id = p.id
四、避坑指南:集成注意事項
4.1 版本一致性
問題:
Calcite 核心依賴和各數(shù)據(jù)源適配器的版本必須一致,不然很容易出現(xiàn)類加載異常。
避坑技巧:
- 推薦使用 Calcite 1.36.0 版本。這個版本穩(wěn)定性好,適配器齊全。
- 不要混用不同版本。比如
calcite-core 1.36.0+calcite-mysql 1.35.0,這種組合極易出問題。 - 用
mvn dependency:tree檢查依賴沖突。
4.2 模型文件配置規(guī)范
問題:
Schema 名稱、表名要清晰,別重復(fù)。數(shù)據(jù)源的地址、端口、賬號密碼這些連接參數(shù)一定要準(zhǔn)確。
避坑技巧:
- 按業(yè)務(wù)域劃分 Schema。比如
retail.orders、crm.users,一眼能看懂歸屬。 - 表名使用有意義的名稱。避免用
table1、table2這種模糊命名。 - 連接參數(shù)做好環(huán)境隔離。開發(fā)、測試、生產(chǎn)環(huán)境用不同的配置文件。
4.3 數(shù)據(jù)源性能考慮
問題:
跨數(shù)據(jù)源查詢的性能取決于最慢的那個數(shù)據(jù)源。如果 MySQL 查詢很快,但 MongoDB 慢,整體查詢還是會被拖慢。
避坑技巧:
- 確保每個數(shù)據(jù)源自身性能沒問題。定期檢查慢查詢,優(yōu)化索引。
- 合理使用謂詞下推。Calcite 會自動把過濾條件推到數(shù)據(jù)源執(zhí)行,但要檢查執(zhí)行計劃,確保推下去了。
- 對小表考慮廣播到內(nèi)存,避免大表大表硬碰硬。
4.4 SQL 方言差異
問題:
不同數(shù)據(jù)源支持的 SQL 語法有差異。比如 grouping sets、窗口函數(shù)、子查詢某些源不完全支持。
避坑技巧:
- 查詢前先測試。開發(fā)階段用 Calcite 的 EXPLAIN 功能看執(zhí)行計劃。
- 不支持的語法要降級實現(xiàn)。比如某個源不支持窗口函數(shù),就改用子查詢。
- 定期查看 Calcite 和各數(shù)據(jù)源的官方文檔,了解語法支持情況。
五、優(yōu)化小技巧:讓查詢更快更穩(wěn)
5.1 啟用 Calcite 緩存
元數(shù)據(jù)緩存:
避免每次查詢都重新加載 Schema 結(jié)構(gòu),減少重復(fù)解析和元數(shù)據(jù)查詢的時間。
props.setProperty("calcite.metadataCacheSize", "1000");查詢計劃緩存:
對相同 SQL 查詢,緩存執(zhí)行計劃,提升重復(fù)查詢效率。
props.setProperty("calcite.parser.factory",
"org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl#FACTORY");
5.2 優(yōu)化 SQL 寫法
能下推就下推:
盡量避免復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)在 Calcite 層執(zhí)行,把過濾條件下推到數(shù)據(jù)源。
示例:
-- 不好的寫法:先全量掃描再過濾 SELECT * FROM ecommerce.orders o JOIN user_mongo.users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.create_time >= '2025-01-01' -- 好的寫法:時間過濾下推到 MySQL SELECT * FROM ( SELECT * FROM ecommerce.orders WHERE create_time >= '2025-01-01' ) o JOIN user_mongo.users u ON o.user_id = u.user_id
選擇必要字段:
避免 SELECT *,只查詢需要的字段,減少數(shù)據(jù)傳輸量。
5.3 自定義優(yōu)化規(guī)則
如果是特別復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景,可以自己實現(xiàn) RelOptRule 接口,寫自定義的查詢優(yōu)化規(guī)則。
示例場景:
強制某些過濾條件先執(zhí)行,或者把某個維表標(biāo)成可廣播。
代碼示例:
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.rules.RelOptRule;
public class CustomRule extends RelOptRule {
public CustomRule() {
super(operand(FilterRel.class, any()));
}
@Override
public boolean matches(RelOptRuleCall call) {
// 自定義匹配邏輯
return true;
}
@Override
public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
// 自定義優(yōu)化邏輯
FilterRel filter = call.rel(0);
// ... 重寫查詢計劃
}
}5.4 開啟 EXPLAIN 分析
定期分析慢查詢的執(zhí)行計劃,找出性能瓶頸:
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM ecommerce.orders o JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.user_id = '123456'
重點關(guān)注:
- 拉回來的行數(shù)
- 下推的過濾條件
- JOIN 順序
- 是否使用了索引
六、邊界與選型:什么時候不該用 Calcite
6.1 不適合的場景
強事務(wù) OLTP 場景:
Calcite 不適合替代 OLTP 數(shù)據(jù)庫的核心業(yè)務(wù)場景。對于強事務(wù)需求,如轉(zhuǎn)賬扣減、庫存凍結(jié),仍需使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,跨庫分布式事務(wù)別硬湊。
大規(guī)模分布式計算:
如果要的是超大規(guī)模分布式計算,直接開 Trino、Presto 集群。Calcite 更像"查詢大腦",把解析和優(yōu)化做好,執(zhí)行靠接出來的源,或者你自己寫執(zhí)行器。
高頻點查場景:
對于高頻單表點查,直接用數(shù)據(jù)源自身的驅(qū)動可能更高效,沒必要經(jīng)過 Calcite 這一層。
6.2 適合的場景
- 數(shù)據(jù)中臺:作為統(tǒng)一查詢層
- 多系統(tǒng)整合:跨部門、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合
- 實時分析:流批一體化分析
- 數(shù)據(jù)虛擬化:免 ETL,直接查詢原始數(shù)據(jù)源
6.3 與其他方案的對比
| 方案 | 優(yōu)點 | 缺點 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| Calcite | 嵌入式、自定義規(guī)則強、輕量級 | 分布式能力弱 | Spring Boot 應(yīng)用內(nèi)集成、規(guī)則定制化需求強 |
| Trino/Presto | 分布式、大規(guī)模計算 | 學(xué)習(xí)曲線陡、集群運維成本高 | 數(shù)據(jù)倉庫、大規(guī)模分析 |
| ETL | 穩(wěn)定、數(shù)據(jù)一致性好 | 實時性差、開發(fā)量大 | 離線數(shù)倉、數(shù)據(jù)同步為主 |
| BI 平臺 | 易用、可視化強 | 依賴工具、定制化受限 | 業(yè)務(wù)分析、報表展示 |
七、團隊協(xié)作與治理
7.1 統(tǒng)一 SQL 編碼規(guī)范
- 強制使用 Schema.table 格式訪問表,避免歧義。
- 禁用
SELECT *,只查詢必要字段。 - 統(tǒng)一字段命名規(guī)范,下劃線和駝峰明確約定。
7.2 建立查詢評審機制
- 復(fù)雜查詢需經(jīng)過架構(gòu)評審。
- 評審重點關(guān)注:查詢邏輯、執(zhí)行計劃、數(shù)據(jù)量預(yù)估。
- 評審?fù)ㄟ^才能上線。
7.3 監(jiān)控與告警
- 查詢性能監(jiān)控:對慢查詢(超過 1 秒)進行告警。
- 跨源查詢數(shù)據(jù)量監(jiān)控:記錄每次查詢涉及的行數(shù),及時發(fā)現(xiàn)異常。
- 連接池監(jiān)控:監(jiān)控各數(shù)據(jù)源連接池使用情況,避免連接耗盡。
7.4 定期清理與維護
- 跨域配置按季度清理:沒用的數(shù)據(jù)源配置就摘掉,避免"歷史債務(wù)"不斷疊加。
- 元數(shù)據(jù)定期更新:數(shù)據(jù)源表結(jié)構(gòu)變更后,及時更新模型文件。
- 規(guī)則庫維護:自定義優(yōu)化規(guī)則要定期review,避免規(guī)則過時。
八、總結(jié)
Spring Boot 3 集成 Apache Calcite,最大的變化是:
- 業(yè)務(wù)寫 SQL,不用管數(shù)據(jù)在哪
- 適配器管"去哪兒查",自動路由到對應(yīng)數(shù)據(jù)源
- 優(yōu)化器管"怎么查得更省",自動下推、自動優(yōu)化
- 工程師把精力放回業(yè)務(wù)規(guī)則,而不是堆 DAO、摳連接
它不是萬能鑰匙,但在多源并存的公司里,它確實把"跨庫地獄"挪走了一大半。
用對地方,別把它硬拽去當(dāng)分布式 OLTP,剩下的,交給監(jiān)控、規(guī)范、演練和一點點耐心。
技術(shù)選型的本質(zhì),不是找最先進的工具,而是找最合適的工具。
參考資料:
- Apache Calcite 官方文檔:https://calcite.apache.org/
- Spring Boot 3 官方文檔
- MyBatis Plus 官方文檔
- Apache Flink、Hive 等大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的 Calcite 集成案例
到此這篇關(guān)于SpringBoot3集成Calcite多數(shù)據(jù)源查詢實戰(zhàn)筆記-7407466045的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot3 Calcite多數(shù)據(jù)源查詢內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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