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前言

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思维导图

📝 引言

Apache Flink 是当今最流行的开源流处理框架之一，其核心优势在于提供了统一的批流处理能力。Flink SQL 作为其高级 API，允许用户使用标准 SQL 语句来处理批数据和流数据。本文深入探讨 Flink SQL 的内部实现原理，帮助读者理解从 SQL 语句到最终执行的全过程。

🔍 Flink SQL 实现原理概述

Flink SQL 的处理流程可以分为以下几个关键阶段：

下面我们将逐一详细介绍每个阶段。

📊 1. SQL 解析与逻辑计划生成

解析与验证

Flink SQL 使用 Apache Calcite 作为 SQL 解析和优化的核心组件。这个阶段主要完成两项工作：

1. SQL 解析：将 SQL 文本转换为抽象语法树（AST）
2. 语法验证和语义分析：验证表名、字段名、函数名等元数据的正确性

逻辑计划生成

SQL 解析后，Flink 将 AST 转换为逻辑查询计划（Logical Plan），这是对查询的高级表示，与具体执行无关。例如：

• SELECT 子句 → Project 节点
• WHERE 子句 → Filter 节点
• JOIN 操作 → Join 节点
• GROUP BY → Aggregate 节点

🛠 2. 逻辑优化

Flink 通过 Calcite 的优化器（Optimizer）对逻辑计划应用一系列优化规则，进行逻辑层面的优化：

主要优化规则

• 谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤条件尽可能靠近数据源，减少处理的数据量
• 投影消除（Projection Pruning）：移除查询中不必要的字段
• 常量折叠（Con