SpringBoot3集成Calcite多数据源查询的实战示例小结
前言:跨库查询的痛,谁懂?
凌晨两点被告警电话叫醒,订单查询接口超时,客服群炸开了锅。排查了一圈才发现问题的根源:订单数据在 MySQL,用户信息在 PostgreSQL,行为画像在 MongoDB,访问日志存在 Hive。四套 DAO 层相互牵制,改动任何一个字段就像推倒多米诺骨牌一样引发连锁反应。
企业项目一旦数据源增多,"多数据源管理"很快就演变成维护黑洞。每新增一个数据源,就要新建一套 DAO 配置、数据源连接池、事务管理。复用率低不说,还把业务逻辑和数据访问层死死绑在一起。最要命的是,不同数据源的字段命名规范不统一,user_level、customer_level、user_grade 混着用,改一个字段名,订单系统、用户系统、风控系统、报表系统全线报错,谁改谁背锅。
传统方案要么做全量数据同步到数仓,要么写一堆分布式事务代码,要么在内存里手动 JOIN。结果就是:延迟不可避免,查询结果拿到的往往是旧数据快照;性能是硬伤,MySQL 擅长点查和小范围索引扫描,MongoDB 天生文档检索,Hive 批量扫描效率高,Kafka 流式处理,一刀切的内存聚合方式很快就把 JVM 打爆了,查询延迟像筛子一样抖个不停。
一、重新认识 Apache Calcite:不只是数据库,更是查询大脑
很多人第一次听到 “Apache Calcite”,直觉反应是"又一个数据库"。这个理解完全错了。
Calcite 本质上是一个动态数据管理框架,专注于提供 SQL 解析、查询优化和跨数据源连接的基础能力,但不涉及数据的存储和处理。这种设计哲学让它具备了极其灵活的适配能力。
它主要做四件事:
1. SQL 解析与验证
将用户提交的 SQL 语句解析为抽象语法树(AST),并进行语义分析,验证表名、列名是否存在,数据类型是否匹配等。就像把一句自然语言翻译成结构化的指令树。
2. 查询优化
这是 Calcite 的核心杀手锏。它提供基于规则优化(RBO)和基于代价优化(CBO)两种策略:
- 规则优化:通过预设规则重写查询,比如谓词下推、投影裁剪、JOIN 重排
- 代价优化:根据统计信息估算不同执行计划的成本,选择最优方案
3. 数据源适配
Calcite 通过适配器(Adapter)机制连接各种数据源,包括:
- 关系型数据库:MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server
- NoSQL 数据库:MongoDB、Cassandra、Redis
- 文件系统:CSV、JSON、Parquet、Excel
- 大数据引擎:Hive、Spark、Kafka
甚至还可以自定义适配器,让任何数据源都能接入。
4. 跨数据源查询
能够连接不同类型的数据源,通过适配器统一抽象不同数据源的操作,将查询分解为各数据源可处理的子查询,然后合并结果。
一句话总结:Calcite 把"数据在哪"和"怎么查"彻底拆开了。你写一句标准 SQL,它负责解析、优化、拆分,最终把查询路由到各个数据源执行。
很多熟悉的系统都在用 Calcite:Flink SQL 用它做解析与优化,Hive 的 CBO 用它打底,Drill、Kylin、Druid 都接入了它的能力。
二、Spring Boot 3 集成 Calcite 实战指南
2.1 核心依赖引入
第一步是添加 Maven 依赖。在 pom.xml 中引入 Calcite 核心包、对应数据源的适配器,以及 MyBatis Plus 的核心依赖。
<!-- Calcite 核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-core</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MySQL 适配器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mysql</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MongoDB 适配器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.calcite</groupId>
<artifactId>calcite-mongodb</artifactId>
<version>1.36.0</version>
</dependency>
<!-- MyBatis Plus 核心依赖(需要适配 Spring Boot 3) -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.5</version>
</dependency>
<!-- 数据源连接池 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.20</version>
</dependency>三个避坑点必须强调:
- Calcite 所有组件版本必须统一。核心包和适配器版本要一致,否则容易出现类加载异常。
- MyBatis Plus 要选适配 Spring Boot 3 的版本。必须是 3.5.3 及以上版本,旧版本不支持。
- 一定要加连接池依赖。MyBatis Plus 需要连接池支持才能正常管理 Calcite 数据源。
2.2 编写 Calcite 模型文件
模型文件是 Calcite 识别数据源的关键,通常使用 JSON 格式,放在 resources 目录下,命名为 calcite-model.json。
下面是一个适配 MySQL 和 MongoDB 双数据源的示例:
{
"version": "1.0",
"defaultSchema": "ecommerce",
"schemas": [
{
"name": "ecommerce",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.jdbc.JdbcSchema$Factory",
"operand": {
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce_order?useSSL=false&serverTimezone=UTC",
"username": "root",
"password": "123456",
"driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
}
},
{
"name": "user_mongo",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.mongodb.MongoSchema$Factory",
"operand": {
"host": "localhost",
"port": 27017,
"database": "user_db",
"collection": "user_info"
}
}
]
}关键配置说明:
defaultSchema:默认查询的 schema,可省略。如果省略,查询时需要指定 schema 名称(如ecommerce.order、user_mongo.user_info)。factory:对应数据源的适配器工厂类。Calcite 已为主流数据源提供现成工厂,自定义数据源需要实现自己的工厂类。operand:数据源连接参数,根据数据源类型不同配置不同参数(如 MySQL 的 jdbcUrl、MongoDB 的 host/port)。
2.3 Spring Boot 集成 Calcite + MyBatis Plus 核心配置
这一步是集成的核心,主要分两步走:
- 配置好 Calcite 数据源
- 让 MyBatis Plus 使用这个数据源,并配置 Mapper 扫描、分页插件等基础参数
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.Properties;
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.calcite.mapper")
public class CalciteMybatisPlusConfig {
// 1. 配置 Calcite 数据源
@Bean
public DataSource calciteDataSource() throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("model", "classpath:calcite-model.json");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:", props);
CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
return calciteConnection.getDataSource();
}
// 2. 配置 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory,指定使用 Calcite 数据源
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource calciteDataSource) throws Exception {
MybatisSqlSessionFactoryBean sessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
// 注入 Calcite 数据源
sessionFactory.setDataSource(calciteDataSource);
// 配置 Mapper.xml 文件路径
sessionFactory.setMapperLocations(
new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml")
);
// 配置 MyBatis Plus 全局参数
org.apache.ibatis.session.Configuration configuration =
new org.apache.ibatis.session.Configuration();
configuration.setMapUnderscoreToCamelCase(true); // 下划线转驼峰
sessionFactory.setConfiguration(configuration);
// 注入 MyBatis Plus 插件
sessionFactory.setPlugins(mybatisPlusInterceptor());
return sessionFactory.getObject();
}
// 3. MyBatis Plus 分页插件
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(
new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL) // 适配 Calcite 兼容的 MySQL 语法
);
return interceptor;
}
// 4. 配置事务管理器
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource calciteDataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(calciteDataSource);
}
}核心逻辑梳理:
先通过 Calcite 创建统一的数据源,再把它注入到 MyBatis Plus 的 SqlSessionFactory 里。这样一来,后续写代码完全是 MyBatis Plus 的熟悉风格,无论是 Mapper 接口还是 XML 映射文件,都能直接用,跨数据源查询的复杂逻辑全交给 Calcite 处理。
2.4 核心查询实现
定义实体类
使用 Lombok 注解定义 VO 类,包含订单和用户信息:
import lombok.Data;
@Data
public class UserOrderVO {
// 订单信息
private String orderId;
private String orderTime;
private Double amount;
// 用户信息
private String userName;
private String phone;
private String userId;
}定义 Mapper 接口
继承 BaseMapper 获得 MyBatis Plus 基础 CRUD 能力,使用 @Select 注解编写跨数据源关联 SQL:
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
@Mapper
public interface UserOrderMapper extends BaseMapper<UserOrderVO> {
// 注解方式编写跨数据源关联 SQL
@Select("SELECT " +
" o.order_id AS orderId, " +
" o.order_time AS orderTime, " +
" o.amount, " +
" u.user_name AS userName, " +
" u.phone " +
"FROM ecommerce.orders o " +
"JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id " +
"WHERE o.user_id = #{userId}")
List<UserOrderVO> queryUserOrderByUserId(String userId);
}如果使用 XML 方式:
在 resources/mapper/UserOrderMapper.xml 中编写:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.calcite.mapper.UserOrderMapper">
<select id="queryUserOrderByUserIdWithXml" resultType="com.example.calcite.entity.UserOrderVO">
SELECT
o.order_id AS orderId,
o.order_time AS orderTime,
o.amount,
u.user_name AS userName,
u.phone
FROM ecommerce.orders o
JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id
WHERE o.user_id = #{userId}
</select>
</mapper>编写 Service 层
继承 ServiceImpl 实现业务逻辑:
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserOrderService extends ServiceImpl<UserOrderMapper, UserOrderVO> {
public List<UserOrderVO> getUserOrderByUserId(String userId) {
// 直接调用 Mapper 接口方法
return this.baseMapper.queryUserOrderByUserId(userId);
}
// 如果使用 XML 方式:
public List<UserOrderVO> getUserOrderByUserIdWithXml(String userId) {
return this.baseMapper.queryUserOrderByUserIdWithXml(userId);
}
}编写 Controller 层
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@RestController
public class CrossDataSourceQueryController {
@Autowired
private UserOrderService userOrderService;
@GetMapping("/user/order/{userId}")
public List<UserOrderVO> queryUserOrder(@PathVariable String userId) {
// 调用 Service 方法,返回跨数据源查询结果
return userOrderService.getUserOrderByUserId(userId);
}
}三个关键点:
- 实体类字段要和查询结果列名对应。使用别名适配下划线转驼峰更省心(如
o.order_id AS orderId)。 - Mapper 接口继承 BaseMapper 后,MyBatis Plus 的分页、条件构造器这些功能都能正常使用。
- SQL 查询要带 schema 前缀。比如
ecommerce.orders、user_mongo.user_info,明确指定数据源。
三、经典使用场景深度解析
3.1 多系统数据融合查询
场景痛点:
大型企业里数据分散在不同系统,订单系统用 MySQL,用户系统用 MongoDB 存行为数据,库存系统用 PostgreSQL。传统做法需要分别调用三个系统接口,在内存中手动整合数据,效率低且容易出错。一旦某个系统字段变更,所有调用方都要改。
Calcite 解决方案:
用 Calcite 分别适配三个数据源后,只要写一套标准 SQL 就能实现跨数据源关联查询。业务层完全不用管数据存在哪,专注核心业务逻辑。
价值收益:
- 开发效率提升 50% 以上。不用写重复的接口调用和数据整合代码。
- Calcite 的查询优化器会自动优化关联逻辑。先把时间过滤推给 MySQL 做索引扫描,再把用户 ID 集合下推给 MongoDB 做 IN 查询,最后在本地完成 JOIN 和聚合。
- 查询效率也能跟上。谓词下推、投影裁剪、JOIN 重排这些优化都是自动的,不用手动抠。
3.2 实时数据与离线数据联动查询
场景需求:
运营需要实时查看今日订单加近 30 天历史订单的汇总数据。实时订单数据存在 Kafka 里,历史订单数据存在 Hive 里。
传统方案:
需要开发两套查询逻辑,分别从 Kafka 和 Hive 拉数据,再在内存中合并。开发成本高,而且数据同步有延迟,合并后的结果未必是实时的。
Calcite 解决方案:
用 Calcite 的 Kafka 适配器和 Hive 适配器,把实时流数据和离线数据放到同一个查询体系里。写一条 SQL 就能实现实时加离线数据的联合查询:
SELECT product_id, SUM(amount) AS total_amount FROM ( -- 实时数据(Kafka) SELECT product_id, amount FROM realtime.orders WHERE dt = CURRENT_DATE UNION ALL -- 离线数据(Hive) SELECT product_id, amount FROM hive.orders WHERE dt >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30' DAY ) combined GROUP BY product_id
价值收益:
- 省去了数据同步成本。不用把 Kafka 数据实时同步到 Hive,也不用把 Hive 数据预聚合出来。
- 兼顾实时性和准确性。Kafka 的实时数据 + Hive 的历史数据,联合查询结果既有实时性又有完整性。
3.3 自定义数据源适配
场景需求:
企业里有很多 CSV、Excel、Parquet 格式的文件数据,需要集成到业务系统中查询。
传统方案:
先把这些文件导入数据库(如 MySQL),然后再提供查询接口。数据迁移成本高,而且数据更新后需要重新导入。
Calcite 解决方案:
Calcite 内置了文件适配器,支持直接查询这些文件数据,根本不用导入数据库。结合 Spring Boot 3 的文件上传功能,还能实现文件上传后直接用 SQL 查询的需求。
模型配置示例:
{
"name": "files",
"type": "custom",
"factory": "org.apache.calcite.adapter.csv.CsvSchemaFactory",
"operand": {
"directory": "/data/files",
"flavor": "mysql"
}
}查询示例:
-- 直接查询 CSV 文件 SELECT * FROM files.sales_data WHERE region = 'East' -- 与其他数据源关联 SELECT f.product_id, p.product_name, f.sales_amount FROM files.sales_data f JOIN ecommerce.products p ON f.product_id = p.id
四、避坑指南:集成注意事项
4.1 版本一致性
问题:
Calcite 核心依赖和各数据源适配器的版本必须一致,不然很容易出现类加载异常。
避坑技巧:
- 推荐使用 Calcite 1.36.0 版本。这个版本稳定性好,适配器齐全。
- 不要混用不同版本。比如
calcite-core 1.36.0+calcite-mysql 1.35.0,这种组合极易出问题。 - 用
mvn dependency:tree检查依赖冲突。
4.2 模型文件配置规范
问题:
Schema 名称、表名要清晰,别重复。数据源的地址、端口、账号密码这些连接参数一定要准确。
避坑技巧:
- 按业务域划分 Schema。比如
retail.orders、crm.users,一眼能看懂归属。 - 表名使用有意义的名称。避免用
table1、table2这种模糊命名。 - 连接参数做好环境隔离。开发、测试、生产环境用不同的配置文件。
4.3 数据源性能考虑
问题:
跨数据源查询的性能取决于最慢的那个数据源。如果 MySQL 查询很快,但 MongoDB 慢,整体查询还是会被拖慢。
避坑技巧:
- 确保每个数据源自身性能没问题。定期检查慢查询,优化索引。
- 合理使用谓词下推。Calcite 会自动把过滤条件推到数据源执行,但要检查执行计划,确保推下去了。
- 对小表考虑广播到内存,避免大表大表硬碰硬。
4.4 SQL 方言差异
问题:
不同数据源支持的 SQL 语法有差异。比如 grouping sets、窗口函数、子查询某些源不完全支持。
避坑技巧:
- 查询前先测试。开发阶段用 Calcite 的 EXPLAIN 功能看执行计划。
- 不支持的语法要降级实现。比如某个源不支持窗口函数,就改用子查询。
- 定期查看 Calcite 和各数据源的官方文档,了解语法支持情况。
五、优化小技巧:让查询更快更稳
5.1 启用 Calcite 缓存
元数据缓存:
避免每次查询都重新加载 Schema 结构,减少重复解析和元数据查询的时间。
props.setProperty("calcite.metadataCacheSize", "1000");查询计划缓存:
对相同 SQL 查询,缓存执行计划,提升重复查询效率。
props.setProperty("calcite.parser.factory",
"org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl#FACTORY");
5.2 优化 SQL 写法
能下推就下推:
尽量避免复杂的多表关联在 Calcite 层执行,把过滤条件下推到数据源。
示例:
-- 不好的写法:先全量扫描再过滤 SELECT * FROM ecommerce.orders o JOIN user_mongo.users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.create_time >= '2025-01-01' -- 好的写法:时间过滤下推到 MySQL SELECT * FROM ( SELECT * FROM ecommerce.orders WHERE create_time >= '2025-01-01' ) o JOIN user_mongo.users u ON o.user_id = u.user_id
选择必要字段:
避免 SELECT *,只查询需要的字段,减少数据传输量。
5.3 自定义优化规则
如果是特别复杂的业务场景,可以自己实现 RelOptRule 接口,写自定义的查询优化规则。
示例场景:
强制某些过滤条件先执行,或者把某个维表标成可广播。
代码示例:
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.rules.RelOptRule;
public class CustomRule extends RelOptRule {
public CustomRule() {
super(operand(FilterRel.class, any()));
}
@Override
public boolean matches(RelOptRuleCall call) {
// 自定义匹配逻辑
return true;
}
@Override
public void onMatch(RelOptRuleCall call) {
// 自定义优化逻辑
FilterRel filter = call.rel(0);
// ... 重写查询计划
}
}5.4 开启 EXPLAIN 分析
定期分析慢查询的执行计划,找出性能瓶颈:
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM ecommerce.orders o JOIN user_mongo.user_info u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.user_id = '123456'
重点关注:
- 拉回来的行数
- 下推的过滤条件
- JOIN 顺序
- 是否使用了索引
六、边界与选型:什么时候不该用 Calcite
6.1 不适合的场景
强事务 OLTP 场景:
Calcite 不适合替代 OLTP 数据库的核心业务场景。对于强事务需求,如转账扣减、库存冻结,仍需使用传统数据库,跨库分布式事务别硬凑。
大规模分布式计算:
如果要的是超大规模分布式计算,直接开 Trino、Presto 集群。Calcite 更像"查询大脑",把解析和优化做好,执行靠接出来的源,或者你自己写执行器。
高频点查场景:
对于高频单表点查,直接用数据源自身的驱动可能更高效,没必要经过 Calcite 这一层。
6.2 适合的场景
- 数据中台:作为统一查询层
- 多系统整合:跨部门、跨系统的数据融合
- 实时分析:流批一体化分析
- 数据虚拟化:免 ETL,直接查询原始数据源
6.3 与其他方案的对比
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Calcite | 嵌入式、自定义规则强、轻量级 | 分布式能力弱 | Spring Boot 应用内集成、规则定制化需求强 |
| Trino/Presto | 分布式、大规模计算 | 学习曲线陡、集群运维成本高 | 数据仓库、大规模分析 |
| ETL | 稳定、数据一致性好 | 实时性差、开发量大 | 离线数仓、数据同步为主 |
| BI 平台 | 易用、可视化强 | 依赖工具、定制化受限 | 业务分析、报表展示 |
七、团队协作与治理
7.1 统一 SQL 编码规范
- 强制使用 Schema.table 格式访问表,避免歧义。
- 禁用
SELECT *,只查询必要字段。 - 统一字段命名规范,下划线和驼峰明确约定。
7.2 建立查询评审机制
- 复杂查询需经过架构评审。
- 评审重点关注:查询逻辑、执行计划、数据量预估。
- 评审通过才能上线。
7.3 监控与告警
- 查询性能监控:对慢查询(超过 1 秒)进行告警。
- 跨源查询数据量监控:记录每次查询涉及的行数,及时发现异常。
- 连接池监控:监控各数据源连接池使用情况,避免连接耗尽。
7.4 定期清理与维护
- 跨域配置按季度清理:没用的数据源配置就摘掉,避免"历史债务"不断叠加。
- 元数据定期更新:数据源表结构变更后,及时更新模型文件。
- 规则库维护:自定义优化规则要定期review,避免规则过时。
八、总结
Spring Boot 3 集成 Apache Calcite,最大的变化是:
- 业务写 SQL,不用管数据在哪
- 适配器管"去哪儿查",自动路由到对应数据源
- 优化器管"怎么查得更省",自动下推、自动优化
- 工程师把精力放回业务规则,而不是堆 DAO、抠连接
它不是万能钥匙,但在多源并存的公司里,它确实把"跨库地狱"挪走了一大半。
用对地方,别把它硬拽去当分布式 OLTP,剩下的,交给监控、规范、演练和一点点耐心。
技术选型的本质,不是找最先进的工具,而是找最合适的工具。
参考资料:
- Apache Calcite 官方文档:https://calcite.apache.org/
- Spring Boot 3 官方文档
- MyBatis Plus 官方文档
- Apache Flink、Hive 等大数据系统的 Calcite 集成案例
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