作者：朱志平 编辑：毕小烦

在业务逻辑相同的情况下，如果要让业务系统运行在不同的数据库环境中，如 Oracle、MySQL、TDSQL 等，这不仅对开发来说是一个挑战，对于测试造数来说也同样是一个挑战，这要我们熟悉不同的数据库方言，同样的逻辑要用不同的 SQL 重复写。

怎么解决这个痛点呢？

可以试试 Apache Calcite。

Apache Calcite

Apache Calcite 是一个用于构建数据库和数据管理系统的开源框架。它包括一个 SQL 解析器，一个用于建立关系代数表达式的 API，以及一个查询规划引擎。作为一个框架，Calcite 并不存储自己的数据或元数据，而是允许通过插件的方式访问外部数据和元数据。

Calcite 的主要功能：SQL 解析、校验、查询优化、SQL 生成器和数据连接。

使用 Calcite 可以将各种 SQL 语句解析成抽象语法树 AST（Abstract Syntax Tree），之后通过操作 AST 就可以把 SQL 中所要表达的算法与关系体现在具体代码之中。

Calcite 架构图：
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Calcite 的优点是：

  1. 一个解析计划适合所有数据库。
  2. 支持多数据模型，支持流式数据处理和传统数据处理的查询优化与查询语句。
  3. 灵活的查询优化器，每个组件属于插拔式，可扩展。适用于规则优化与成本优化模式。
  4. 跨系统支持。
  5. 支持 ANSI 的标准 SQL 及相应数据库方言。

我们使用 Calcite，通过对不同的数据库进行方言匹配，达到统一入口转成数据库特有的 SQL 模式。

例如：

当我们想生成类似 select 语句查出来的目标数据时，select 语句要针对不同数据库写多条，insert 或 update 语句也要写多条。可如果使用 calcite sql 增加一层 SQL 适配处理，则只需要写一条 selelct 语句，会匹配出多条 insert 不同数据库方言的 SQL。

方言匹配的逻辑可以用如下代码实现：

  1. public ResultVo parseSql(SqlTextVo sqlVo) {
  3.     if (sqlVo == null) {
  4.         resultVo.setParseSuccess(false);
  5.         resultVo.setMessage("传入sql为空");
  6.         return resultVo;
  7.     }
  8.     String dbType = sqlVo.getDbType().toUpperCase();
  9.     SqlParser.Config config = SqlParser.config();
  10.     //  config.withParserFactory(SqlDdlParserImpl.FACTORY);
  11.     config.withCaseSensitive(false);
  14.     switch (dbType) {
  15.         case "MYSQL":
  16.             config.withLex(Lex.MYSQL);
  17.             config.withConformance(SqlConformanceEnum.MYSQL_5);
  18.             break;
  19.         case "ORACLE":
  20.             config.withLex(Lex.ORACLE);
  21.             config.withConformance(SqlConformanceEnum.ORACLE_10);
  22.             break;
  23.         default: break;
  24.     }
  25. ...
  26. }

小结

Calcite 提供了非常丰富的可扩展接口，帮我们实现了扩展数据源、扩展 SQL 查询语法、扩展数据处理引擎等功能，如果你也要准备测试数据，也有类似的痛点，不妨试一试。

（完）

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