Flink SQL 查询执行流程概述

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查询执行流程概述

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的查询执行流程可以分为几个主要阶段：

解析和验证

首先，Flink

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通过解析器将

SQL

查询语句解析成抽象语法树

(AST)，然后进行语法和语义验证，以确保查询的合法性。这是整个执行流程的第一步，目的是将用户输入的

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语句转化为计算系统可以理解的形式。

逻辑优化

在逻辑优化阶段，Flink

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使用

Calcite

提供的规则引擎对

AST

进行优化。规则引擎可以应用一系列的优化规则，如谓词下推、投影消除、连接关联等，以提高查询性能和减少资源消耗。这个阶段的目标是生成一个更高效的逻辑计划，以便后续的物理优化阶段能够基于此生成更优的物理计划。

物理优化

在物理优化阶段，Flink

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将优化后的逻辑计划转化为物理计划。这个过程主要依赖于

Calcite

提供的规则引擎和代价估算器，以选择最优的执行策略。物理计划定义了具体的执行操作，如数据源的选择、数据分区、算子的选择等。

代码生成和作业提交

在最后一个阶段，Flink

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将物理计划转化为可执行的代码，并生成相应的作业图。作业图描述了任务之间的依赖关系和执行顺序。最后，Flink

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将作业图提交给

Flink

集群执行，从而启动实际的数据处理过程。

此外，Flink

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提供了

`TableEnvironment.explainSql()`

方法，用户可以通过这个方法获取

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语句的查询计划，包括抽象语法树、优化的逻辑计划和物理执行计划三部分。

综上所述，Flink

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的查询执行流程是一个复杂的过程，涉及到多个阶段的协同工作，以确保查询能够正确、高效地执行。