presto 设计与实现
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Presto 设计与实现（十四）：SQL 查询过程总结
对于 Presto SQL 语句执行过程，之前的几篇文章已经介绍过 Presto JDBC、基于 ANTLR 4 的词法分析、语法分析、抽象语法树生成和 SQL 查询状态机，今天整体回顾下 SQL 语句完整的执行过程，做个全面的总结。
Presto 设计与实现（十三）：查询状态机
为了对 SQL 查询的关键步骤进行标记，Presto 定义了 SQL 查询状态，使用枚举 QueryState 表示，同时使用类 QueryStateMachine 管理 SQL 查询当前状态、SQL 消耗资源和查询状态间合法的切换，每个 SQL 查询只有一个 QueryStateMachine 实例。
Presto 设计与实现（十二）：SQL 逻辑计划
逻辑计划：通过对抽象语法树的遍历，将语法树上的 Node 节点转化成 1 个或多个有前后依赖关系的计划，节点遍历完毕即生成一个完整的计划链表，这就是逻辑计划。逻辑计划让 SQL 查询离数据库、表、列和数据更近了一步。
Presto 设计与实现（十一）：抽象语法树 AST
ANTLR是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。
Presto 设计与实现（十）：SQL 语法分析
SQL 语句经过词法分析解析后，会转化成 Token 序列作为语法分析器的输入，语法分析器加载所有的语法规则，根据内部定义的解析策略对 Token 序列进行解析。
Presto 设计与实现（九）：SQL 词法分析
一条 SQL 语句在实际执行前，会经过一系列处理，其中开始阶段的词法分析、语法分析和生成 AST 的过程是 SQL 查询的前提条件。
Presto 设计与实现（八）：Presto JDBC
JDBC：Java Database Connectivity 是 Java 访问数据库的接口规范，访问数据库需要选择对应的 JDBC 实现。MySQL、Oracle 和 Postgresql 都有对应的 JDBC 的实现，Presto 也是如此，Presto 基于 HTTP 协议实现了 JDBC 规范。
Presto 设计与实现（七）：Event
编码实现时尽量减少前后依赖，让代码变得简单，易于维护。这里推荐使用观察者模式来解耦，每个分发逻辑只监听关心的事件。当然我们不是从 0 开始，可以从 Airlift Event 开始。
Presto 设计与实现（六）：JMX
JMX：Java Management Extensions 是 Java 的一个开发和通信的标准，用于管理监控应用程序状态。
Presto 设计与实现（五）：自动配置
Presto 基于 Airlift 构建的分布式 SQL 查询引擎，在 Presto 中 Airlift 起着举足轻重的作用，如果 Presto 是座大厦，那么 Airlift 就是大厦的地基。
Presto 设计与实现（四）：动态代码生成 ByteBuddy
动态代码生成就是运行时通过编码的方式定义类的限定名、属性和方法等，并将其转化为可以被 ClassLoader 直接加载的 Java 字节码。
Presto 设计与实现（三）：依赖注入框架 Guice
在上篇文章中已经介绍，Presto 依赖了众多的开源项目，下面让我们按照开源项目在 Presto 实现过程中的重要程度逐一分析，如果你对其中某些开源项目已经非常熟悉，你可以略过相关章节。
Presto 设计与实现（二）：一切从 0 开始？
从集群启动的角度看，每个节点首先加载本地配置标识自己的身份信息，向 coordinator 发送 http 请求在 header 中附带标识信息，经过一定时间 coordinator 会收集到所有节点发送的标识信息，进行汇总后，同步一份给所有节点。
