Apache Calcite 提供了一个强大的 SQL 查询优化框架，其中包括两种优化策略：基于成本的优化（CBO）和基于规则的优化（RBO）。在 RBO 中，查询计划的优化是通过应用一组规则而非评估每个可能计划的代价来实现的。

1. RBO 的基本原理

RBO 通过一组固定的规则对查询计划进行转换，这些规则通常根据数据库管理系统的经验和直觉设计。这种优化方式不依赖于查询的统计信息，而是通过对常见操作进行优化来减少查询执行的计算开销。

在 Calcite 中，RBO 的核心是 ​RelOptRule​，这是 Calcite 中规则定义的基础类。每个规则描述了如何将一个逻辑查询树（即 RelNode 树）的一部分转换为另一种等效的表示。

2. RBO 规则的应用流程

RBO 的工作方式可以总结为以下几个步骤：

• ​匹配规则​：Calcite 中定义了许多规则，每个规则通过匹配特定类型的 RelNode（例如过滤器、连接、投影等）来触发。
• ​规则转换​：一旦匹配成功，Calcite 会根据规则将匹配的查询节点转换为更优的形式。
• ​递归应用​：在 RBO 中，多个规则可以递归地应用于查询计划，直到无法进一步优化为止。

3. 常见 RBO 规则示例

Calcite 中有一些常见的 RBO 规则，如投影下推（ProjectPushDown）、过滤下推（FilterPushDown）等。

public static final RelOptRule FILTER_PROJECT_TRANSPOSE_RULE =
    new FilterProjectTransposeRule(Filter.class, Project.class, true, RelFactories.LOGICAL_BUILDER);

public class FilterProjectTransposeRule extends RelOptRule {
    public FilterProjectTransposeRule(Class<? extends Filter> filterClass,
                                      Class<? extends Project> projectClass,
                                      boolean allowNonDeterministic, RelBuilderFactory relBuilderFactory) {
        super(
            operand(filterClass,
                operand(projectClass, any())),
            relBuilderFactory, null);
        this.allowNonDeterministic = allowNonDeterministic;
    }

    @Override
    public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
        final Filter filter = call.rel(0);
        final Project project = call.rel(1);

        // 将 Filter 下推到 Project 之下
        call.transformTo(...); // 优化后的新的查询计划
    }
}

以上代码展示了过滤和投影操作转换的一个例子。FilterProjectTransposeRule 规则允许 Calcite 将一个过滤操作下推到投影操作之下，从而减少不必要的数据处理。

4. RBO 与 CBO 的对比

相比于 CBO，RBO 的优势在于它速度更快，因为它无需评估每个查询计划的代价。然而，RBO 的优化效果较为有限，因为它无法根据查询数据的实际分布选择最优执行计划。因此，RBO 通常适用于规则已知且相对简单的查询优化场景。

5. 实际使用场景

RBO 通常用于初期优化阶段，或者在数据规模较小、查询模式固定的应用场景下。当不需要复杂的代价计算时，RBO 是一种有效的优化策略。此外，RBO 也可与 CBO 结合使用，在不同阶段应用不同的优化策略。

结论

Calcite 的 RBO 通过应用一系列优化规则，对查询计划进行重写和优化，提升了查询的执行效率。尽管 RBO 不考虑数据分布和代价，但其简单高效的机制使其在很多场景下表现良好，尤其是在简单查询或固定查询模式下。