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index 2f0c663..84a8f8e 100644
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@@ -1 +1,338 @@
-# calcite-demo
+### Calcite 执行流程
+
+
+
+### Calcite 相关对象
+
+
+
+
+
+RelNode：
+
+关系表达式， 主要有 TableScan, Project, Sort, Join 等。如果 SQL 为查询的话，所有关系达式都可以在 SqlSelect中找到, 如 where 和 having 对应的 Filter, selectList 对应 Project, orderBy、offset、fetch 对应着 Sort, From 对应着 TableScan/Join 等等, 示便 Sql 最后会生成如下 RelNode 树。
+
+
+
+
+
+**RexNode**：
+
+行表达式， 如 RexLiteral(常量), RexCall(函数)， RexInputRef (输入引用) 等，举个例子：
+
+```sql
+SELECT LOCATION as LOCATION,MERGE2(VALUE2) as VALUE2
+FROM transaction
+WHERE REPORTTIME >=1594887720000 AND REPORTTIME <=1594891320000 AND APPID = 'base-center-outlet-api' AND GROUP2 IN ('DubboService','URL') AND METRICKEY IN ('$$TOTAL') GROUP BY LOCATION
+```
+
+RexCall
+
+```sql
+<=($1, 1595496539000)
+```
+
+RexInputRef
+
+```java
+$1
+```
+
+RexLiteral
+
+```sql
+1595496539000:BIGINT
+```
+
+
+
+SqlNode：
+
+```sql
+SELECT `LOCATION` AS `LOCATION`
+FROM `HEARTBEAT`
+WHERE `REPORTTIME` >= 1595507940000 AND `REPORTTIME` <= 1595511540000 AND `APPID` = 'ZTO_TP_TitansDemo'
+GROUP BY `LOCATION`
+```
+
+
+
+sql：
+
+```sql
+SELECT deptno, count(*) AS c, sum(sal) AS s
+FROM emp
+GROUP BY deptno
+HAVING count(*) > 10
+```
+
+sql -> sqlNode:
+
+```
+LogicalFilter(condition=[>($1, 10)])
+ LogicalAggregate(group=[{7}], C=[COUNT()], S=[SUM($5)])
+ LogicalTableScan(table=[[scott, EMP]])
+```
+
+如上，节点树中的最后节点为**LogicalTableScan**，假设我们不参与（LogicalTableScan）Calcite的查询过程，即不做SQL解析，不做优化，只要把它接入进来，实际Calcite是可以工作的，无非就是可能会有扫全表、数据全部加载到内存里等问题，所以实际中我们可能会参与全部(Translatable)或部分工作(FilterableTable)，覆盖Calcite的一些执行计划或过滤条件，让它能更高效的工作。
+
+**1、ScannableTable**
+
+> 这种方式基本不会用，原因是查询数据库的时候没有任何条件限制，默认会先把全部数据拉到内存，然后再根据filter条件在内存中过滤。
+>
+> 使用方式：实现`Enumerable scan(DataContext root);`，该函数返回Enumerable对象，通过该对象可以一行行的获取这个Table的全部数据。
+
+**2、FilterableTable**
+
+> 初级用法，我们能拿到filter条件，即能再查询底层DB时进行一部分的数据过滤，一般开始介入calcite可以用这种方式（translatable方式学习成本较高）。
+>
+> 使用方式：实现`Enumerable scan(DataContext root, List filters )`。
+>
+> 如果当前类型的“表”能够支持我们自己写代码优化这个过滤器，那么执行完自定义优化器，可以把该过滤条件从集合中移除，否则，就让calcite来过滤，简言之就是，如果我们不处理`List filters` ，Calcite也会根据自己的规则在内存中过滤，无非就是对于查询引擎来说查的数据多了，但如果我们可以写查询引擎支持的过滤器（比如写一些hbase、es的filter），这样在查的时候引擎本身就能先过滤掉多余数据，更加优化。提示，即使走了我们的查询过滤条件，可以再让calcite帮我们过滤一次，比较灵活。
+
+**3、TranslatableTable**
+
+> 高阶用法，有些查询用上面的方式都支持不了或支持的不好，比如join、聚合、或对于select的字段筛选等，需要用这种方式来支持，好处是可以支持更全的功能，代价是所有的解析都要自己写，“承上启下”，上面解析sql的各个部件，下面要根据不同的DB（esmysqldrudi..）来写不同的语法查询。
+>
+> 当使用ScannableTable的时候，我们只需要实现函数`Enumerable scan(DataContext root);`，该函数返回Enumerable对象，通过该对象可以一行行的获取这个Table的全部数据（也就意味着每次的查询都是扫描这个表的数据，我们干涉不了任何执行过程）；当使用FilterableTable的时候，我们需要实现函数`Enumerable scan(DataContext root, List filters );`参数中多了filters数组，这个数据包含了针对这个表的过滤条件，这样我们根据过滤条件只返回过滤之后的行，减少上层进行其它运算的数据集；当使用TranslatableTable的时候，我们需要实现`RelNode toRel( RelOptTable.ToRelContext context, RelOptTable relOptTable);`，该函数可以让我们根据上下文自己定义表扫描的物理执行计划，至于为什么不在返回一个Enumerable对象了，因为上面两种其实使用的是默认的执行计划，转换成EnumerableTableAccessRel算子，通过TranslatableTable我们可以实现自定义的算子，以及执行一些其他的rule，Kylin就是使用这个类型的Table实现查询。
+
+
+
+### TranslatableTable 在 kylin 中的应用
+
+大概就是自定义一系列的 Rule，通过 TranslatableTable#toRel 方法创建一个自定义的 OLAPTableScan，通过 OLAPTableScan 将这些规则注册到 calcite 中，calcite 执行这些自定义 Rule，将原始的 RelNode 转换成优化过的 RelNode：
+
+
+
+OLAPContext、SQLDigest
+
+// TODO
+
+
+
+### Calcite 优化器（基于 TranslatableTable 进行扩展）
+
+基于规则优化（RBO）：HepPlanner
+
+基于成本优化（CBO）：VolcanoPlanner
+
+优化规则：谓词下推、常量折叠、列裁剪
+
+// TODO
+
+
+
+### 使用 Calcite 实现一个简单的数据库
+
+需要做如下几步：
+
+1. 编写 model.json
+2. 自定义 SchemaFactory
+3. 自定义 Schema（**像一个“没有存储层的databse”一样，Calcite不会去了解任何文件格式**）
+4. 自定义Table
+5. 自定义 Enumerator
+
+demo url: https://github.com/objcoding/calcite-demo
+
+
+
+### Calcite 在 ZCAT 中的应用
+
+
+
+
+
+#### zcat 查询 sql 格式
+
+```sql
+SELECT LOCATION as LOCATION,MERGE2(VALUE2) as VALUE2
+FROM transaction
+WHERE REPORTTIME >=1594887720000 AND REPORTTIME <=1594891320000 AND APPID = 'base-center-outlet-api' AND GROUP2 IN ('DubboService','URL') AND METRICKEY IN ('$$TOTAL') GROUP BY LOCATION
+```
+
+一条 sql 在 zcat 中的流转：
+
+
+
+
+
+#### LocalEnumerator 初始化
+
+1. 通过 filter 方法对 sql 的 RexNode 进行解析：appId、startAt/endAt、sqlConditions；
+2. 通过 doInit 方法对解析出来的值进行加工处理：按分钟聚合还是按消息聚合、跨天查询、根据条件获取 ReportIndex。
+
+#### moveNext
+
+根据初始化获取的 ReportIndex 循环读取数据，每读取一条数据就按照表结构进行封装。
+
+
+
+#### 查询优化
+
+1、优化 Enumerable 创建
+
+2、优化 calcite 连接的创建
+
+3、增加 Bindable 缓存
+
+
+
+### 关于 Bindable 对象
+
+**在 EnumerableRel（RelNode，我们可以通过 TranslatableTable自定义 FilterRel、JoinRel、AggregateRel）的每个算子的 implement 方法中会将一些算子（Group、join、sort、function）要实现的算法写成 Linq4j 的表达式，然后通过这些 Linq4j 表达式生成 Java Class。**（通过 JavaRowFormat 格式化）
+
+calcite 会将 sql 生成的 linq4j 表达式生成可执行的 Java 代码（ Bindable 类）： org.apache.calcite.adapter.enumerable.EnumerableInterpretable#getBindable
+
+Calcite 会调用 Janino 编译器动态编译这个 java 类，并且实例化这个类的一个对象，然后将其封装到 CalciteSignature 对象中。
+
+调用 executorQuery 查询方法并创建 CalciteResultSet 的时候会调用 Bindable 对象的 `bind` 方法,这个方法返回一个`Eumerable`对象：
+
+org.apache.calcite.avatica.AvaticaResultSet#execute
+
+
+
+org.apache.calcite.jdbc.CalcitePrepare.CalciteSignature#enumerable
+
+
+
+将 Enumerable 赋值给 CalciteResultSet 的 cursor 成员变量。
+
+在执行真正的数据库查询时，获得实际的 CalciteResultSet，最终会调用：
+
+org.apache.calcite.avatica.AvaticaResultSet#next
+
+
+
+
+
+以下是根据 SQL 动态生成的 linq4j 表达式：
+
+```java
+public static class Record2_0 implements java.io.Serializable {
+ public Object f0;
+ public boolean f1;
+ public Record2_0() {}
+ public boolean equals(Object o) {
+ if (this == o) {
+ return true;
+ }
+ if (!(o instanceof Record2_0)) {
+ return false;
+ }
+ return java.util.Objects.equals(this.f0, ((Record2_0) o).f0) && this.f1 == ((Record2_0) o).f1;
+ }
+
+ public int hashCode() {
+ int h = 0;
+ h = org.apache.calcite.runtime.Utilities.hash(h, this.f0);
+ h = org.apache.calcite.runtime.Utilities.hash(h, this.f1);
+ return h;
+ }
+
+ public int compareTo(Record2_0 that) {
+ int c;
+ c = org.apache.calcite.runtime.Utilities.compare(this.f1, that.f1);
+ if (c != 0) {
+ return c;
+ }
+ return 0;
+ }
+
+ public String toString() {
+ return "{f0=" + this.f0 + ", f1=" + this.f1 + "}";
+ }
+
+}
+
+public org.apache.calcite.linq4j.Enumerable bind(final org.apache.calcite.DataContext root) {
+ final org.apache.calcite.rel.RelNode v1stashed = (org.apache.calcite.rel.RelNode) root.get("v1stashed");
+ final org.apache.calcite.interpreter.Interpreter interpreter = new org.apache.calcite.interpreter.Interpreter(
+ root,
+ v1stashed);
+ java.util.List accumulatorAdders = new java.util.LinkedList();
+ accumulatorAdders.add(new org.apache.calcite.linq4j.function.Function2() {
+ public Record2_0 apply(Record2_0 acc, Object[] in) {
+ final Object inp9_ = in[9];
+ if (inp9_ != null) {
+ acc.f1 = true;
+ acc.f0 = com.zto.zcat.store.api.query.Merge2Fun.add(acc.f0, inp9_);
+ }
+ return acc;
+ }
+ public Record2_0 apply(Object acc, Object in) {
+ return apply(
+ (Record2_0) acc,
+ (Object[]) in);
+ }
+ }
+ );
+ org.apache.calcite.adapter.enumerable.AggregateLambdaFactory lambdaFactory = new org.apache.calcite.adapter.enumerable.BasicAggregateLambdaFactory(
+ new org.apache.calcite.linq4j.function.Function0() {
+ public Object apply() {
+ Object a0s0;
+ boolean a0s1;
+ a0s1 = false;
+ a0s0 = com.zto.zcat.store.api.query.Merge2Fun.init();
+ Record2_0 record0;
+ record0 = new Record2_0();
+ record0.f0 = a0s0;
+ record0.f1 = a0s1;
+ return record0;
+ }
+ }
+,
+ accumulatorAdders);
+ return org.apache.calcite.linq4j.Linq4j.singletonEnumerable(interpreter.aggregate(lambdaFactory.accumulatorInitializer().apply(), lambdaFactory.accumulatorAdder(), lambdaFactory.singleGroupResultSelector(new org.apache.calcite.linq4j.function.Function1() {
+ public Object apply(Record2_0 acc) {
+ return acc.f1 ? com.zto.zcat.store.api.query.Merge2Fun.result(acc.f0) : (Object) null;
+ }
+ public Object apply(Object acc) {
+ return apply(
+ (Record2_0) acc);
+ }
+ }
+ )));
+}
+
+
+public Class getElementType() {
+ return java.lang.Object.class;
+}
+```
+
+
+
+总结执行顺序：
+
+1、executeQuery 方法：
+
+ 1.1 根据算子 linq4j 表达式子生成 Bindable 执行对象，如果有设置缓存，则会将对像存储到缓存中；
+
+ 1.2 生成 CalciteResultSet 时会调用 Bindable#bind 方法返回一个 Enumerable 对象；
+
+2、getData 方法：
+
+ 2.1 调用 ResultSet#next 方法最终会嗲用 Enumerable#moveNext
+
+
+
+一图理解 Bindable 在 calcite 中的地位：
+
+// TODO
+
+
+
+发现 Bindable 缓存会持续增加，说明 Bindable 类内容不一致：
+
+
+
+也说明了 calcite 会根据不同的 SQL 动态生成 linq4j 表达式。
+
+
+
+### 对后续查询优化
+
+1. 动态管理url，心跳检查请求剔除
+2. zcat-admin 对查询进行缓存
+3.
+
diff --git a/pom.xml b/pom.xml
index 6f8e2d0..74c5174 100644
--- a/pom.xml
+++ b/pom.xml
@@ -31,7 +31,7 @@
com.google.guava
guava
- 24.1.1
+ 16.0.1