维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑，常常用于字段补齐、规则过滤等，一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面，对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中，然后通过sql方式关联查询即可，但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表，那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成，使用Map或者AsyncIO方式完成，但是这种硬编码方式开发效率很低，特别是在实时数仓里面，我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
在Flink1.9中提供了使用sql化方式完成维表关联，只需要实现LookupableTableSource接口即可，可以实现同步或者异步关联。在1.9之前就需要自己实现sql语法解析，然后在转换为API方式，对上层提供sql语法。看一个sql语句：
代码语言：javascript复制select * from orders o join gdsInfo g on o.gdsId=g.gdsIdorders表示流表，gdsInfo 表示维表。根据sql解析顺序先 from 部分、然后where 部分、最后select，那么对于join 方式，相当于join生成了一张临时表，然后去select 这张临时表，因此可以确认
sql解析流程：
1. 识别出流表与维表 2. 解析join部分，生成临时表
3. select 临时表
现在使用calcite解析这条语句
代码语言：javascript复制public class ParseDemo {
public static void main(String[] args) {
//假设gdsInfo就是维表
String sql = "select * from orders o join gdsInfo g on o.gdsId=g.gdsId";
SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder().setLex(Lex.MYSQL).build();
SqlParser sqlParser = SqlParser.create(sql, config);
SqlSelect sqlSelect = null;
try {
sqlSelect = (SqlSelect) sqlParser.parseStmt();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
SqlNode sqlFrom = sqlSelect.getFrom();
boolean isSideJoin = false;
String leftTable = "";
String rightTable = "";
String newName = ""; //临时表
SqlJoin sqlJoin = null;
//解析join
if (sqlFrom.getKind() == SqlKind.JOIN) {
sqlJoin = (SqlJoin) sqlFrom;
SqlNode left = sqlJoin.getLeft();
SqlNode right = sqlJoin.getRight();
isSideJoin = true;
leftTable = paserTableName(left);
rightTable = paserTableName(right);
}
//生成新的select
if (isSideJoin) {
newName = leftTable "_" rightTable;
SqlParserPos pos = new SqlParserPos(0, 0);
SqlIdentifier sqlIdentifier = new SqlIdentifier(newName, pos);
sqlSelect.setFrom(sqlIdentifier);
}
}
//解析表
private static String paserTableName(SqlNode tbl) {
if (tbl.getKind() == SqlKind.AS) {
SqlBasicCall sqlBasicCall = (SqlBasicCall) tbl;
return sqlBasicCall.operands[1].toString();
}
return ((SqlIdentifier) tbl).toString();
}
}那么我们需要的就是生成新的select节点与SqlJoin节点，执行逻辑就是根据SqlJoin节点做维表关联之后生成新的表，然后去select这样新的表。
sql解析部分已经完成，既然使用sql化方式，因此也需要定义源表与维表，数据源一般是kafka, 定义源表需要：表名称、字段名称、字段类型、数据格式、topic；维表假设为mysql，需要定义：表名称、字段类型、字段名称、关联方式(同步/异步)、缓存方式(LRU/全部缓存、无缓存)。
源表定义：
代码语言：javascript复制CREATE TABLE orders(
orderId varchar,
gdsId varchar,
orderTime varchar
)WITH(
type = 'kafka',
kafka.bootstrap.servers = 'localhost:9092',
kafka.topic = 'topic1',
kafka.group.id = 'gId1',
sourcedatatype ='json'
);维表定义：
代码语言：javascript复制CREATE TABLE gdsInfo(
gdsId varchar,
gdsName varchar,
price double
)WITH(
type='mysql',
url='jdbc:mysql://localhost:3306/paul',
userName='root',
password='123456',
tableName='gdsInfo',
cache = 'LRU',
isSideTable='true'
);现在就是要如何解析这些语句，正则表达式是首选，需要解析出表名称、字段、属性三个部分：creat table xxx (xxx) with(xxx);正则表达式可为：
代码语言：javascript复制(?i)creates tables (S )s*((. ))s*withs*((. ))?i表示后面的匹配忽略大小写，s 表示匹配多个空格，S 表示匹配多个字符，. 表示匹配任意字符。
定义一个table类：
代码语言：javascript复制class TableInfo{
private String tableName; // 表名称
private Map<String,String> fieldsInfo; //字段名称->类型
private Properties props; //表属性
private boolean isSideTable; //是否为维表
}解析：
代码语言：javascript复制public class ParseCreate {
public static final String REG_CREATE="(?i)create\s table\s (\S )\s*\((. )\)\s*with\s*\((. )\)";
public static void main(String[] args) {
String createSql="CREATE TABLE orders(" " orderId varchar," " gdsId varchar,"
" orderTime varchar" " )WITH(" " type = 'kafka',"
" kafka.bootstrap.servers = 'localhost:9092'," " kafka.topic = 'topic1',"
" kafka.group.id = 'gId1'," " sourcedatatype ='json'" " );";
Pattern pattern=Pattern.compile(REG_CREATE);
TableInfo tableInfo=new TableInfo();
Matcher matcher=pattern.matcher(createSql);
if(matcher.find()){
tableInfo.setTableName(matcher.group(1));
String fieldsStr=matcher.group(2);
String propsStr=matcher.group(3);
tableInfo.setFieldsInfo(parseFiles(fieldsStr));
tableInfo.setProps(parseProps(propsStr));
if(Boolean.valueOf(tableInfo.getProps().getProperty("isSideTable","false"))){
tableInfo.setSideTable(true);
}
}
}
public static Map<String,String> parseFiles(String fieldsStr){
Map<String,String> fieldsInfo=new HashMap<>();
String[] fieldsArray=fieldsStr.split(",");
for(String field: fieldsArray){
String[] fieldInfo=field.trim().split(" ");
fieldsInfo.put(fieldInfo[0],fieldInfo[1]);
}
return fieldsInfo;
}
public static Properties parseProps(String propsStr){
Properties props=new Properties();
String[] propsArray=propsStr.split(",");
for(String prop: propsArray){
String[] propInfo=prop.trim().split("=");
props.setProperty(propInfo[0],propInfo[1]);
}
return props;
}
}至此完成了简易的create语句解析，下一篇将介绍如何将解析后的create与维表关联转换为可执行代码。
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