注意：本文基于 Calcite 1.35.0 版本源码进行学习研究，其他版本可能会存在实现逻辑差异，对源码感兴趣的读者请注意版本选择。本文首发于个人博客 Apache Calcite SQL Parser 原理剖析，转载请注明原始链接。
前言
在 Apache Calcite 快速入门指南一文中，我们介绍了 Caclite 的执行流程，包括：Parse、Validate、Optimize 和 Execute 四个主要阶段。Parse 阶段是整个流程的基础，负责将用户输入的 SQL 字符串解析为 SqlNode 语法树，为后续的元数据校验、逻辑优化、物理优化和计划执行打好基础。
Calcite SQL 解析采用的是 JavaCC 框架，本文首先会简要介绍 JavaCC 的使用规范，并结合 Calcite 源码对 JavaCC 的使用方式进行学习。然后我们会关注 Calcite SQL Parser 的实现，以及如何使用 Freemarker 模板对 Caclite 解析进行扩展。最后我们再学习下解析后的 AST 对象——SqlNode 体系，以及基于 SqlNode 的 SQL 生成，期望通过这些内容能够帮助大家深刻理解 Caclite SQL 解析。
Calcite 执行流程
JavaCC 简介
Calcite SQL Parser 使用了 JavaCC 框架， 根据 JavaCC 官网介绍，JavaCC 是当前流行的解析生成器，它可以读取语法规则，并将语法规则转换为 Java 程序，通过生成的 Java 程序，可以很方便地完成语法解析过程中的词法分析和语法分析（和 JavaCC 类似，Antlr 是另外一款流行的解析器，读者感兴趣可以参考 ANTLR 基础入门）。
Java Compiler Compiler (JavaCC) is the most popular parser generator for use with Java applications. A parser generator is a tool that reads a grammar specification and converts it to a Java program that can recognize matches to the grammar. In addition to the parser generator itself, JavaCC provides other standard capabilities related to parser generation such as tree building (via a tool called JJTree included with JavaCC), actions and debugging.
JavaCC 的使用和编写 Java 代码类似，开发者需要在 *.jj 文件中编写语法规则以及对应的 Java 代码处理逻辑，JavaCC 语法描述遵循以下模板结构：
javacc_input ::= javacc_options "PARSER_BEGIN" "(" <IDENTIFIER> ")" java_compilation_unit "PARSER_END" "(" <IDENTIFIER> ")" ( production )+ <EOF>
// JavaCC 配置项javacc_options ::= [ "options" "{" ( option-binding )*; "}" ]
// 解析器类定义CompilationUnit ::= ( PackageDeclaration )? ( ImportDeclaration )* ( TypeDeclaration )*
// 定义词法和语法规则 // 编写通用 Java 代码production ::= javacode_production | cppcode_production // 描述词法规则 | regular_expr_production | token_manager_decls // 描述语法规则 | bnf_production
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大致了解 JavaCC 语法描述的基本结构后，我们结合 Calcite Parser.jj 文件，来具体看下这些规则应该如何配置，以及在 Calcite SQL Parser 中起到了什么作用。
用于定义 JavaCC 解析配置项，格式为 key=value，例如：IGNORE_CASE = true;，声明在解析阶段忽略大小写。STATIC = false 用于控制 JavaCC 生成的代码，成员变量和方法是否为静态方法，通常都是设置为 false。UNICODE_INPUT = true 则用于设置包括中文在内的各种字符解析。
options { // JavaCC 配置项 STATIC = false; IGNORE_CASE = true; UNICODE_INPUT = true;}
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用于定义 JavaCC 生成解析器类的定义，该代码块包含在 PARSER_BEGIN 和 PARSER_END 中。Calcite 中使用 Freemarker 模板引擎，解析器类名由参数传入，然后继承 SqlAbstractParserImpl 抽象类，该类提供了如 createCall 等基础方法，以及 getMetadata、getPos、parseSqlStmtEof 等抽象方法。
// 解析器开始标记PARSER_BEGIN(${parser.class})
package ${parser.package};
import org.apache.calcite.avatica.util.Casing;
public class ${parser.class} extends SqlAbstractParserImpl // Java 处理逻辑
// 解析器结束标记PARSER_END(${parser.class})
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用于定义解析中关键的词法和语法规则，JavaCC 将词法规则（如保留字、表达式）和语法规则（BNF）都统一写在一个文件中，并支持使用正则表达式，使语法描述文件易读且易于维护。production 语法规则中包含了 javacode_production、regular_expr_production 和 bnf_production 几个重要的子规则，我们结合 Calcite 的示例来学习下这些规则的使用。
用于编写供解析器调用的通用 Java 代码，例如：getPos 方法获取 Token 的位置，该部分代码以 JAVACODE 关键字开始。
// 公共方法，供解析器调用JAVACODE protected SqlParserPos getPos(){ return new SqlParserPos( token.beginLine, token.beginColumn, token.endLine, token.endColumn);}
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用于描述词法规则，可以通过 SKIP 指定要忽略的内容（空格、换行等），通过 TOKEN 定义语法中的关键字，每个 Token 用尖括号标识，多个 Token 之间用竖线分隔。尖括号里面用冒号分隔，冒号前面是变量名，后面是对应的正则表达式。
DEFAULT, DQID, BTID, BQID，BQHID 等是词法状态，其中 DEFAULT, DQID, BTID, BQID 是 4 种正常状态，除了如何识别带引号的标识符之外，他们的行为相同。BQHID 状态仅存在于表名的开头（例如紧靠在 FROM 或 INSERT INTO 后面），一旦遇到标识符，词法状态就会转移至 BTID。
/*Lexical states:
DEFAULT: Identifiers are quoted in brackets, e.g. [My Identifier]DQID: Identifiers are double-quoted, e.g. "My Identifier"BTID: Identifiers are enclosed in back-ticks, escaped using back-ticks, e.g. `My ``Quoted`` Identifier`BQID: Identifiers are enclosed in back-ticks, escaped using backslash, e.g. `My \`Quoted\` Identifier`, and with the potential to shift into BQHID in contexts where table names are expected, and thus allow hyphen-separated identifiers as part of table namesBQHID: Identifiers are enclosed in back-ticks, escaped using backslash, e.g. `My \`Quoted\` Identifier` and unquoted identifiers may contain hyphens, e.g. foo-barIN_SINGLE_LINE_COMMENT:IN_FORMAL_COMMENT:IN_MULTI_LINE_COMMENT:
DEFAULT, DQID, BTID, BQID are the 4 'normal states'. Behavior is identicalexcept for how quoted identifiers are recognized.
The BQHID state exists only at the start of a table name (e.g. immediately afterFROM or INSERT INTO). As soon as an identifier is seen, the state shifts backto BTID.
After a comment has completed, the lexer returns to the previous state, oneof the 'normal states'.*/
// 词法规则<DEFAULT, DQID, BTID, BQID, BQHID> TOKEN :{ < HINT_BEG: "/*+">| < COMMENT_END: "*/" >}
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用于描述语法规则，能够支持复杂的语法描述，语法规则大体上类似于 Java 代码，首先是方法声明 SqlNode ExprOrJoinOrOrderedQuery(ExprContext exprContext)，后面紧跟着冒号 : 和两对花括号，第一对花括号用于声明变量，第二对花括号则用于编写解析逻辑。
JavaCC 语法规则很灵活，可以使用正则表达式， []、() 和 | 分别表示可选、必选和分支。在解析分支语法时，可能需要通过大量的回溯操作才能完成分支的选择，JavaCC 为了优化回溯带来的性能问题，默认只向前查看一个 TOKEN（可满足大部分解析需求），可以通过 LOOKAHEAD(2) 指定向前查看的 TOKEN 数，从而做出最好的选择。
// 语法规则和 Java 处理逻辑/***************************************** * Syntactical Descriptions * *****************************************/SqlNode ExprOrJoinOrOrderedQuery(ExprContext exprContext) :{ SqlNode e; final List<Object> list = new ArrayList<Object>();}{ // Lookhead to distinguish between "TABLE emp" (which will be // matched by ExplicitTable() via Query()) // and "TABLE fun(args)" (which will be matched by TableRef()) ( LOOKAHEAD(2) e = Query(exprContext) e = OrderByLimitOpt(e) { return e; } | e = TableRef1(ExprContext.ACCEPT_QUERY_OR_JOIN) ( e = JoinTable(e) )* { list.add(e); } ( AddSetOpQuery(list, exprContext) )* { return SqlParserUtil.toTree(list); } )}
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以上大致介绍了 Calcite SQL Parser 使用到的 JavaCC 相关知识，如果读者对 JavaCC 感兴趣，可以查看参考资料中的官方文档以及 JavaCC 博文进行学习。下面让我们再来学习下 Calcite SQL Parser 的整体实现，如何通过 Java 代码调用解析逻辑，实现 SQL 字符串到 AST 的解析。
Calcite SQL Parser 实现
Calcite SQL Parser 的核心实现在 calcite-core 模块，在 src/main 下包含了 codegen 目录，Parser.jj 文件是 SQL Parser 相关的词法和语法规则文件，并且为了实现 SQL Parser 的扩展，Calcite 采用了 Freemarker 模板引擎，config.fmpp 和 default_config.fmpp 用于定义 Freemarker 模板的属性。
Calcite SQL Parser 解析文件
Calcite SQL Parser 的入口类是 SqlParser，调用 SQLParser.create 可以快速创建解析对象，然后进行 SQL 解析。SPAN 类是 SqlParserPos 的构建器，构建的 SqlParserPos 对象主要用来记录 TOKEN 在 SQL 中的位置。SqlAbstractParserImpl 是解析的抽象类，Calcite 中生成的 SqlParserImpl、SqlBabelParserImpl 和 SqlDdlParserImpl 都继承了该抽象类。
Calcite SQL Parser 核心类
Calcite SQL Parser 调用非常简单，按照如下示例可以快速地解析并获取 AST 对象。SqlParser.create 方法传入要解析的 SQL 字符串，以及一个 Config 对象。
String sql = "select name from EMPS";SqlParser sqlParser = SqlParser.create(sql, Config.DEFAULT);SqlNode sqlNode = sqlParser.parseQuery();System.out.println(sqlNode.toSqlString(MysqlSqlDialect.DEFAULT));
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Config 对象则是通过 Immutable 注解自动生成的实现类，它实现了接口方法定义的解析相关配置。例如：包含引号的标识符如何处理大小写、不包含引号的标识符如何处理大小写以及是否大小写敏感等（更多 Config 配置读者可以参考 Config 类源码）。
Config withQuotedCasing(Casing casing);Config withUnquotedCasing(Casing casing);Config withCaseSensitive(boolean caseSensitive);...
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Calcite 解析器核心的 SqlParser 类除了提供静态 create 方法创建解析器对象外，还提供了如下的解析方法，用于处理不同场景下的 SQL 解析。
// 解析 SQL 表达式public SqlNode parseExpression() throws SqlParseException {...}// 解析 SQL 查询语句public SqlNode parseQuery() throws SqlParseException {...}// 解析 SQL 查询语句public SqlNode parseQuery(String sql) throws SqlParseException {...}// 解析 SQL 语句public SqlNode parseStmt() throws SqlParseException {...}// 解析分号分隔的 SQL 语句public SqlNodeList parseStmtList() throws SqlParseException {...}
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我们以常用的 parseQuery() 方法为例，来看下方法内部调用了哪些 JavaCC 生成的方法。parseQuery 方法首先调用了 parser 对象的 parseSqlStmtEof 方法，而 parser 对象是 SqlAbstractParserImpl 抽象类的实现类，此处我们先关注 SqlParserImpl 实现类。
/** * Parses a <code>SELECT</code> statement. * * @return A {@link org.apache.calcite.sql.SqlSelect} for a regular <code> * SELECT</code> statement; a {@link org.apache.calcite.sql.SqlBinaryOperator} * for a <code>UNION</code>, <code>INTERSECT</code>, or <code>EXCEPT</code>. * @throws SqlParseException if there is a parse error */public SqlNode parseQuery() throws SqlParseException { try { return parser.parseSqlStmtEof(); } catch (Throwable ex) { throw handleException(ex); }}
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SqlParserImpl 类是通过 JavaCC 动态生成的实现类，内部的 parseSqlStmtEof 方法定义如下，会继续调用内部的 SqlStmtEof 方法。而 SqlStmtEof 方法会调用 SqlStmt 方法，在该方法内部会判断当前 SQL 的首个 Token 的类型，查询语句会调用 OrderedQueryOrExpr(ExprContext.ACCEPT_QUERY) 方法。
// org/apache/calcite/sql/parser/impl/SqlParserImpl.java:205public SqlNode parseSqlStmtEof() throws Exception { return SqlStmtEof();}
/** * Parses an SQL statement followed by the end-of-file symbol. */final public SqlNode SqlStmtEof() throws ParseException { SqlNode stmt; stmt = SqlStmt(); jj_consume_token(0); { if (true) return stmt; } throw new Error("Missing return statement in function");}
/** * Parses an SQL statement. */final public SqlNode SqlStmt() throws ParseException { SqlNode stmt; switch ((jj_ntk == -1) ? jj_ntk() : jj_ntk) { case RESET: case SET: stmt = SqlSetOption(Span.of(), null); break; case ALTER: stmt = SqlAlter(); break; case A: // ... case SELECT: // ... case UNICODE_QUOTED_IDENTIFIER: stmt = OrderedQueryOrExpr(ExprContext.ACCEPT_QUERY); break; case EXPLAIN: stmt = SqlExplain(); break; case DESCRIBE: stmt = SqlDescribe(); break; case INSERT: case UPSERT: stmt = SqlInsert(); break; case DELETE: stmt = SqlDelete(); break; case UPDATE: stmt = SqlUpdate(); break; case MERGE: stmt = SqlMerge(); break; case CALL: stmt = SqlProcedureCall(); break; default: jj_la1[27] = jj_gen; jj_consume_token(-1); throw new ParseException(); } { if (true) return stmt; } throw new Error("Missing return statement in function");}
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OrderedQueryOrExpr 方法的定义如下，该方法主要用于处理行表达式以及包含可选 ORDER BY 的 SELECT 语句。从方法实现逻辑可以看出，它首先调用 QueryOrExpr 方法构造了 SqlSelect 对象，然后再调用 OrderByLimitOpt 方法包装成 SqlOrderBy 对象。
/** * Parses either a row expression or a query expression with an optional * ORDER BY. * * <p>Postgres syntax for limit: * * <blockquote><pre> * [ LIMIT { count | ALL } ] * [ OFFSET start ]</pre> * </blockquote> * * <p>Trino syntax for limit: * * <blockquote><pre> * [ OFFSET start ] * [ LIMIT { count | ALL } ]</pre> * </blockquote> * * <p>MySQL syntax for limit: * * <blockquote><pre> * [ LIMIT { count | start, count } ]</pre> * </blockquote> * * <p>SQL:2008 syntax for limit: * * <blockquote><pre> * [ OFFSET start { ROW | ROWS } ] * [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ]</pre> * </blockquote> */final public SqlNode OrderedQueryOrExpr(ExprContext exprContext) throws ParseException { SqlNode e; e = QueryOrExpr(exprContext); e = OrderByLimitOpt(e); { if (true) return e; } throw new Error("Missing return statement in function");}
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QueryOrExpr 方法内部会依次调用 LeafQueryOrExpr、LeafQuery 和 SqlSelect 方法，在 SqlSelect 方法内部，则会对查询语句的每个语法片段依次进行初始化，最终返回 SqlSelect 对象。SqlSelect 对象初始化的调用链路如下图所示。
SqlSelect 初始化调用链路
Calcite SQL Parser 扩展
尽管 Calcite SQL Parser 已经支持了主流数据库的 DML 语句解析，但是考虑到数据库生态的多样性，大多数据库都提供了特有的 SQL 方言。为了能够灵活地支持数据库方言，Calcite SQL Parser 支持用户扩展，通过 Freemarker 模板可以将 Calcite 内置的解析文件和用户自定义的解析文件整合到一个 JavaCC 文件中，从而实现 SQL 解析能力的扩展。
Calcite SQL Parser 语法扩展流程如下图所示，Calcite 在 templates 目录提供了内置的 Parser.jj 模板，在 includes 目录提供了扩展的 compoundIdentifier.ftl 和 parserImpls.ftl 模板。这些模板通过 FMPP（FreeMarker Preprocessor）可以生成最终的解析文件 Parser.jj，再交由 JavaCC 编译工具生成 SqlParserImpl 类。
Calcite SQL Parser 语法扩展流程
core 模块 build.gradle.kts 中的脚本也印证了以上的处理流程，先执行 FmppTask，再执行 JavaCCTask。
val fmppMain by tasks.registering(org.apache.calcite.buildtools.fmpp.FmppTask::class) { config.set(file("src/main/codegen/config.fmpp")) templates.set(file("src/main/codegen/templates"))}
val javaCCMain by tasks.registering(org.apache.calcite.buildtools.javacc.JavaCCTask::class) { dependsOn(fmppMain) val parserFile = fmppMain.map { it.output.asFileTree.matching { include("**/Parser.jj") } } inputFile.from(parserFile) packageName.set("org.apache.calcite.sql.parser.impl")}
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了解了 Calcite SQL Parser 语法扩展的流程后，我们再来看一个语法扩展的例子。在 server 模块，Calcite 使用相同的扩展方法，增加了对 DDL 语句的支持。下图展示了 server 模块语法扩展使用到的文件——config.fmpp 和 parserImpls.ftl。
Server 模块语法扩展文件
config.fmpp 文件（如下所示）定义了 Parser.jj 模板中需要使用的参数，如果未配置则默认会使用 default_config.fmpp 中的参数。parser 下的 package、class 和 imports 用于定义生成的解析器类的包名、类名和引入的包。keywords 用于定义扩展语法中的关键字，nonReservedKeywordsToAdd 用于定义非保留的关键字。createStatementParserMethods、dropStatementParserMethods 和 truncateStatementParserMethods 分别用于定义 DDL 语句中 CREATE、DROP 和 TRUNCATE 语句的初始化方法。implementationFiles 则用于定义这些方法的实现文件。
data: { # Data declarations for this parser. # # Default declarations are in default_config.fmpp; if you do not include a # declaration ('imports' or 'nonReservedKeywords', for example) in this file, # FMPP will use the declaration from default_config.fmpp. parser: { # Generated parser implementation class package and name package: "org.apache.calcite.sql.parser.ddl", class: "SqlDdlParserImpl",
# List of import statements. imports: [ "org.apache.calcite.schema.ColumnStrategy" "org.apache.calcite.sql.SqlCreate" "org.apache.calcite.sql.SqlDrop" "org.apache.calcite.sql.SqlTruncate" "org.apache.calcite.sql.ddl.SqlDdlNodes" ]
# List of new keywords. Example: "DATABASES", "TABLES". If the keyword is # not a reserved keyword, add it to the 'nonReservedKeywords' section. keywords: [ "IF" "MATERIALIZED" "STORED" "VIRTUAL" "JAR" "FILE" "ARCHIVE" ]
# List of non-reserved keywords to add; # items in this list become non-reserved nonReservedKeywordsToAdd: [ # not in core, added in server "IF" "MATERIALIZED" "STORED" "VIRTUAL" "JAR" "FILE" "ARCHIVE" ]
# List of methods for parsing extensions to "CREATE [OR REPLACE]" calls. # Each must accept arguments "(SqlParserPos pos, boolean replace)". # Example: "SqlCreateForeignSchema". createStatementParserMethods: [ "SqlCreateForeignSchema" "SqlCreateMaterializedView" "SqlCreateSchema" "SqlCreateTable" "SqlCreateType" "SqlCreateView" "SqlCreateFunction" ]
# List of methods for parsing extensions to "DROP" calls. # Each must accept arguments "(SqlParserPos pos)". # Example: "SqlDropSchema". dropStatementParserMethods: [ "SqlDropMaterializedView" "SqlDropSchema" "SqlDropTable" "SqlDropType" "SqlDropView" "SqlDropFunction" ]
# List of methods for parsing extensions to "TRUNCATE" calls. # Each must accept arguments "(SqlParserPos pos)". # Example: "SqlTruncateTable". truncateStatementParserMethods: [ "SqlTruncateTable" ]
# List of files in @includes directory that have parser method # implementations for parsing custom SQL statements, literals or types # given as part of "statementParserMethods", "literalParserMethods" or # "dataTypeParserMethods". # Example: "parserImpls.ftl". implementationFiles: [ "parserImpls.ftl" ] }}
# 定义引入 Freemarker 文件的路径freemarkerLinks: { includes: includes/}
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以 SqlCreateForeignSchema 方法为例，它的实现逻辑在 parserImpls.ftl 中，和 Calcite 内置的语法解析逻辑类似，遵循同样的编写规则。
SqlCreate SqlCreateForeignSchema(Span s, boolean replace) :{ final boolean ifNotExists; final SqlIdentifier id; SqlNode type = null; SqlNode library = null; SqlNodeList optionList = null;}{ <FOREIGN> <SCHEMA> ifNotExists = IfNotExistsOpt() id = CompoundIdentifier() ( <TYPE> type = StringLiteral() | <LIBRARY> library = StringLiteral() ) [ optionList = Options() ] { return SqlDdlNodes.createForeignSchema(s.end(this), replace, ifNotExists, id, type, library, optionList); }}
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server 模块 build.gradle.kts 文件定义的 FMPP 任务稍有不同，它会指定 core 模块 templates 目录下的 Parser.jj 作为模板，扩展的语法定义会被整合到模板中，统一输出最终的 Parser.jj 文件。
val fmppMain by tasks.registering(org.apache.calcite.buildtools.fmpp.FmppTask::class) { inputs.dir("src/main/codegen").withPathSensitivity(PathSensitivity.RELATIVE) config.set(file("src/main/codegen/config.fmpp")) templates.set(file("$rootDir/core/src/main/codegen/templates"))}
val javaCCMain by tasks.registering(org.apache.calcite.buildtools.javacc.JavaCCTask::class) { dependsOn(fmppMain) val parserFile = fmppMain.map { it.output.asFileTree.matching { include("**/Parser.jj") } } inputFile.from(parserFile) packageName.set("org.apache.calcite.sql.parser.ddl")}
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想观察整个过程的读者，可以尝试执行 ServerParserTest#testCreateForeignSchema 单元测试，可以看到 build 目录生成了统一的 Parser.jj 文件。然后经过 JavaCC 编译生成了 SqlDdlParserImpl 类。
执行 DDL 单测编译生成 SqlDdlParserImpl
Calcite SqlNode 体系 & SQL 生成
前面我们学习了 Calcite SQL Parser 的实现和扩展，在最后一个部分，我们再来了解下 Calcite SQL Parser 的最终产物——SqlNode。SqlNode 是 Calcite 中负责封装语义信息的基础类，除了在解析阶段使用外，它还在校验（validate）、转换 RelNode（convert）以及生成不同方言的 SQL（toSqlString）等阶段都发挥了重要作用。
SqlNode 是所有解析节点的父类，Calcite 中目前有 70 多个实现类，这些类共同组成了 SqlNode 体系。SqlNode 体系总体上可以分为 3 大类：SqlCall、SqlLiteral 和 SqlIdentifier。从下图中可以看出 SqlNode 抽象类定义了 validate、unparse 和 accept 等抽象方法，各实现类负责实现当前节点的处理逻辑，从而保证 SqlNode 体系能够完成元数据校验、SQL 方言生成等功能。
SqlNode 体系分类
下面我们再来具体了解下 SqlCall、SqlLiteral 和 SqlIdentifier 这 3 类 SqlNode 分别包含了哪些子类，以及他们的具体作用。
SqlCall 子类体系
以 SqlSelect 为例，类中包含了查询语句涉及的子句，selectList 代表了查询中的投影列，from 代表了查询的表，where 则代表了查询条件，其他字段也都和查询语句中的子句能够一一对应。
/** * A <code>SqlSelect</code> is a node of a parse tree which represents a select * statement. It warrants its own node type just because we have a lot of * methods to put somewhere. */public class SqlSelect extends SqlCall { //~ Static fields/initializers ---------------------------------------------
// constants representing operand positions public static final int FROM_OPERAND = 2; public static final int WHERE_OPERAND = 3; public static final int HAVING_OPERAND = 5; public static final int QUALIFY_OPERAND = 7;
SqlNodeList keywordList; SqlNodeList selectList; @Nullable SqlNode from; @Nullable SqlNode where; @Nullable SqlNodeList groupBy; @Nullable SqlNode having; SqlNodeList windowDecls; @Nullable SqlNode qualify; @Nullable SqlNodeList orderBy; @Nullable SqlNode offset; @Nullable SqlNode fetch; @Nullable SqlNodeList hints;}
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前文示例中的 select name from EMPS 语句，经过 Calcite SQL Parser 解析，最终能够得到如下的 AST 结构（SqlNode 树）：
AST 抽象语法树
SqlLiteral 子类体系
Calcite 支持了众多类型的常量，下表展示了常量类型及其含义，可供大家学习参考。
通过 SqlNode 体系的介绍，我们大致了解了不同类型 SqlNode 的用途，在 Calcite 中 SqlNode 还有一个强大的功能——SQL 生成。因为 Calcite 的目标是适配各种不同的存储引擎，提供统一的查询引擎，因此 Calcite 需要通过 SqlNode 语法树，生成不同存储引擎对应的 SQL 方言或者 DSL 语言。
在 SqlNode 中提供了 toSqlString 方法，允许用户传入不同的数据库方言，将 SqlNode 语法树转换为对应方言的 SQL 字符串。
String sql = "select name from EMPS";SqlParser sqlParser = SqlParser.create(sql, Config.DEFAULT);SqlNode sqlNode = sqlParser.parseQuery();System.out.println(sqlNode.toSqlString(MysqlSqlDialect.DEFAULT));// SELECT *// FROM `T_ORDER`// WHERE `ORDER_ID` = 1
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toSqlString 方法实现逻辑如下，它会调用重载方法并且额外传入参数 forceParens，该参数用于控制表达式是否需要使用括号。
public SqlString toSqlString(@Nullable SqlDialect dialect) { return toSqlString(dialect, false);}
public SqlString toSqlString(@Nullable SqlDialect dialect, boolean forceParens) { return toSqlString(c - > c.withDialect(Util.first(dialect, AnsiSqlDialect.DEFAULT)) .withAlwaysUseParentheses(forceParens) .withSelectListItemsOnSeparateLines(false) .withUpdateSetListNewline(false) .withIndentation(0));}
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在 toSqlString 重载方法内部，会初始化 SqlWriterConfig 参数，该参数用于控制 SQL 翻译过程中的换行、是否添加标识符引号等行为。参数初始化完成后，会将参数设置作为 Lambda 函数传递到另一个重载方法中。在该重载方法内部，会创建 SqlPrettyWriter 作为 SQL 生成的容器，它会记录 SQL 生成过程中的 SQL 字符片段。SQL 生成的核心逻辑是 unparse 方法，调用时会传入容器 writer 类。
public SqlString toSqlString(UnaryOperator < SqlWriterConfig > transform) { final SqlWriterConfig config = transform.apply(SqlPrettyWriter.config()); SqlPrettyWriter writer = new SqlPrettyWriter(config); unparse(writer, 0, 0); return writer.toSqlString();}
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示例中最外层 SqlNode 为 SqlSelect，因此调用的方法为 SqlSelect#unparse，具体逻辑如下。该方法会判断当前查询是否为子查询，是子查询则创建一个新的 SqlWriter.Frame，然后调用不同方言的 unparseCall 方法生成 SQL，如果不是子查询，则直接调用不同方言的 unparseCall 方法生成 SQL。
// Override SqlCall, to introduce a sub-query frame.@Overridepublic void unparse(SqlWriter writer, int leftPrec, int rightPrec) { if (!writer.inQuery() || getFetch() != null && (leftPrec > SqlInternalOperators.FETCH.getLeftPrec() || rightPrec > SqlInternalOperators.FETCH.getLeftPrec()) || getOffset() != null && (leftPrec > SqlInternalOperators.OFFSET.getLeftPrec() || rightPrec > SqlInternalOperators.OFFSET.getLeftPrec()) || getOrderList() != null && (leftPrec > SqlOrderBy.OPERATOR.getLeftPrec() || rightPrec > SqlOrderBy.OPERATOR.getRightPrec())) { // If this SELECT is the topmost item in a sub-query, introduce a new // frame. (The topmost item in the sub-query might be a UNION or // ORDER. In this case, we don't need a wrapper frame.) final SqlWriter.Frame frame = writer.startList(SqlWriter.FrameTypeEnum.SUB_QUERY, "(", ")"); writer.getDialect().unparseCall(writer, this, 0, 0); writer.endList(frame); } else { writer.getDialect().unparseCall(writer, this, leftPrec, rightPrec); }}
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由于我们示例中生成的是 MySQL 的方言，因此调用的是 MysqlSqlDialect#unparseCall 方法，具体实现逻辑如下。前文我们介绍了 SqlCall 的用于，它代表了对 SqlOperator 的调用，此处为 SqlSelectOperator，它对应的 SqlKind 为 SELECT，因此会先调用 super.unparseCall 方法。可以看到，除了 default 分支外，其他分支在处理不同方言的差异，例如：将 POSITION 操作转换成 MySQL 中的 INSTR，将 LISTAGG 转换为 MySQL 中的 GROUP_CONCAT。
@Overridepublic void unparseCall(SqlWriter writer, SqlCall call, int leftPrec, int rightPrec) { switch (call.getKind()) { case POSITION: final SqlWriter.Frame frame = writer.startFunCall("INSTR"); writer.sep(","); call.operand(1).unparse(writer, leftPrec, rightPrec); writer.sep(","); call.operand(0).unparse(writer, leftPrec, rightPrec); writer.endFunCall(frame); break; case FLOOR: if (call.operandCount() != 2) { super.unparseCall(writer, call, leftPrec, rightPrec); return; }
unparseFloor(writer, call); break;
case WITHIN_GROUP: final List < SqlNode > operands = call.getOperandList(); if (operands.size() <= 0 || operands.get(0).getKind() != SqlKind.LISTAGG) { super.unparseCall(writer, call, leftPrec, rightPrec); return; } unparseListAggCall(writer, (SqlCall) operands.get(0), operands.size() == 2 ? operands.get(1) : null, leftPrec, rightPrec); break;
case LISTAGG: unparseListAggCall(writer, call, null, leftPrec, rightPrec); break;
default: super.unparseCall(writer, call, leftPrec, rightPrec); }}
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super.unparseCall 方法调用的是 SqlDialect#unparseCall，由于 SqlKind 不是 ROW，逻辑会走到 operator.unparse 中，即 SqlSelectOperator#unparse。
public void unparseCall(SqlWriter writer, SqlCall call, int leftPrec, int rightPrec) { SqlOperator operator = call.getOperator(); switch (call.getKind()) { case ROW: // Remove the ROW keyword if the dialect does not allow that. if (!getConformance().allowExplicitRowValueConstructor()) { if (writer.isAlwaysUseParentheses()) { // If writer always uses parentheses, it will have started parentheses // that we now regret. Use a special variant of the operator that does // not print parentheses, so that we can use the ones already started. operator = SqlInternalOperators.ANONYMOUS_ROW_NO_PARENTHESES; } else { // Use an operator that prints "(a, b, c)" rather than // "ROW (a, b, c)". operator = SqlInternalOperators.ANONYMOUS_ROW; } } // fall through default: operator.unparse(writer, call, leftPrec, rightPrec); }}
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SqlSelectOperator#unparse 方法会对 SELECT 语句按照顺序进行 SQL 生成，包括：Hint 注释、投影列、表、查询条件、分组条件等。在投影列、查询条件生成的过程中，会调用其他 SqlNode 的 unparse 方法，通过遍历语法树逐层调用，最终 writer 类获取了全部的 SQL 信息，通过 toSqlString 方法转换为最终的 SQL 字符串。SqlNode 生成 SQL 调用的节点很多，本文限于篇幅就不一一介绍了，感兴趣的朋友可以自行 DEBUG 探究一下。
@SuppressWarnings("deprecation")@Overridepublic void unparse(SqlWriter writer, SqlCall call, int leftPrec, int rightPrec) { SqlSelect select = (SqlSelect) call; final SqlWriter.Frame selectFrame = writer.startList(SqlWriter.FrameTypeEnum.SELECT); // 向 writer 容器中输出 SELECT 关键字 writer.sep("SELECT"); if (select.hasHints()) { writer.sep("/*+"); castNonNull(select.hints).unparse(writer, 0, 0); writer.print("*/"); writer.newlineAndIndent(); } for (int i = 0; i < select.keywordList.size(); i++) { final SqlNode keyword = select.keywordList.get(i); keyword.unparse(writer, 0, 0); } writer.topN(select.fetch, select.offset); final SqlNodeList selectClause = select.selectList; // 向 writer 容器中输出投影列 writer.list(SqlWriter.FrameTypeEnum.SELECT_LIST, SqlWriter.COMMA, selectClause); // 向 writer 容器中输出 FROM 关键字及表名 if (select.from != null) { // Calcite SQL requires FROM but MySQL does not. writer.sep("FROM"); // for FROM clause, use precedence just below join operator to make // sure that an un-joined nested select will be properly // parenthesized final SqlWriter.Frame fromFrame = writer.startList(SqlWriter.FrameTypeEnum.FROM_LIST); select.from.unparse(writer, SqlJoin.COMMA_OPERATOR.getLeftPrec() - 1, SqlJoin.COMMA_OPERATOR.getRightPrec() - 1); writer.endList(fromFrame); } // 向 writer 容器中输出 WHERE 关键字及查询条件 SqlNode where = select.where; if (where != null) { writer.sep("WHERE"); if (!writer.isAlwaysUseParentheses()) { SqlNode node = where; // decide whether to split on ORs or ANDs SqlBinaryOperator whereSep = SqlStdOperatorTable.AND; if ((node instanceof SqlCall) && node.getKind() == SqlKind.OR) { whereSep = SqlStdOperatorTable.OR; } // unroll whereClause final List < SqlNode > list = new ArrayList < > (0); while (node.getKind() == whereSep.kind) { assert node instanceof SqlCall; final SqlCall call1 = (SqlCall) node; list.add(0, call1.operand(1)); node = call1.operand(0); } list.add(0, node); // unparse in a WHERE_LIST frame writer.list(SqlWriter.FrameTypeEnum.WHERE_LIST, whereSep, new SqlNodeList(list, where.getParserPosition())); } else { where.unparse(writer, 0, 0); } } // 向 writer 容器中输出分组查询条件 if (select.groupBy != null) { SqlNodeList groupBy = select.groupBy.size() == 0 ? SqlNodeList.SINGLETON_EMPTY : select.groupBy; // if the DISTINCT keyword of GROUP BY is present it can be the only item if (groupBy.size() == 1 && groupBy.get(0) != null && groupBy.get(0).getKind() == SqlKind.GROUP_BY_DISTINCT) { writer.sep("GROUP BY DISTINCT"); List < SqlNode > operandList = ((SqlCall) groupBy.get(0)).getOperandList(); groupBy = new SqlNodeList(operandList, groupBy.getParserPosition()); } else { writer.sep("GROUP BY"); } writer.list(SqlWriter.FrameTypeEnum.GROUP_BY_LIST, SqlWriter.COMMA, groupBy); } if (select.having != null) { writer.sep("HAVING"); select.having.unparse(writer, 0, 0); } if (select.windowDecls.size() > 0) { writer.sep("WINDOW"); writer.list(SqlWriter.FrameTypeEnum.WINDOW_DECL_LIST, SqlWriter.COMMA, select.windowDecls); } if (select.qualify != null) { writer.sep("QUALIFY"); select.qualify.unparse(writer, 0, 0); } if (select.orderBy != null && select.orderBy.size() > 0) { writer.sep("ORDER BY"); writer.list(SqlWriter.FrameTypeEnum.ORDER_BY_LIST, SqlWriter.COMMA, select.orderBy); } writer.fetchOffset(select.fetch, select.offset); writer.endList(selectFrame);}
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参考引用
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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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