flink sql解析流程

flink sql解析流程
Flink SQL解析流程
Flink SQL是Apache Flink的一个重要组件，它提供了一种使用SQL语言进行流式计算的方式。

Flink SQL的解析流程是将SQL语句解析成逻辑计划，然后再将逻辑计划转换成物理计划，最终生成可执行的代码。

一、SQL语句解析
1. 词法分析：将SQL语句分解成一个个的词法单元，比如关键字、标识符、运算符等。

2. 语法分析：根据SQL语法规则，将词法单元组合成语法树。

语法分析会检查语句的语法是否正确，并构建相应的语法树。

二、逻辑计划生成
1. 解析器：将语法树转换成内部的逻辑计划。

解析器会根据SQL语句的语义，将语法树转换成逻辑计划的各个节点，比如选择节点、投影节点、连接节点等。

2. 优化器：对逻辑计划进行优化，以提高计算的性能和效率。

优化器会根据规则库中的优化规则，对逻辑计划进行重写和优化，以生成更高效的计划。

三、物理计划生成
1. 转换器：将逻辑计划转换成物理计划。

转换器会将逻辑计划的各
个节点转换成物理计划的各个节点，比如物理选择节点、物理投影节点、物理连接节点等。

2. 优化器：对物理计划进行优化，以提高执行的性能和效率。

优化器会根据规则库中的优化规则，对物理计划进行重写和优化，以生成更高效的计划。

四、代码生成
1. 代码生成器：根据物理计划生成可执行的代码。

代码生成器会根据物理计划的各个节点，生成相应的执行代码，比如函数调用、算子的调用等。

2. 编译器：将生成的代码编译成可执行的二进制文件。

编译器会将生成的代码进行编译和优化，以生成最终的可执行文件。

五、执行计划
1. 执行器：执行生成的代码，进行计算。

执行器会根据生成的可执行文件，执行相应的计算操作，比如数据的读取、转换、聚合等。

2. 任务调度器：将计算任务分配给集群中的计算资源进行执行。

任务调度器会根据计算任务的需求，将任务分配给空闲的计算资源进行执行。

Flink SQL的解析流程是将SQL语句经过词法分析和语法分析转换成语法树，然后通过解析器和优化器生成逻辑计划，再通过转换器和优化器生成物理计划，最后通过代码生成器和编译器生成可执行
的代码，最终通过执行器和任务调度器执行计算任务。

这一系列的流程保证了Flink SQL的高效性和灵活性，使得用户可以通过简单的SQL语句进行复杂的流式计算。