Trino 是一种旨在使用分布式查询高效查询大量数据的工具。通常用在数据仓储、数据分析、海量数据聚合和报表生成等任务上，这些任务通常被归类为联机分析处理(online analytical processing，OLAP)。

Apache Calcite是一个动态的数据管理框架，从功能上看它有很多数据库管理系统的典型功能，比如 SQL 解析、SQL 校验、SQL 查询优化、SQL 生成、数据连接查询等等，但省略了一些关键功能：数据存储，处理数据的算法以及用于存储元数据的存储库。从另一方面看，正因为 Calcite 这种与数据处理和存储的无关的设计，才使它成为在多个数据源和数据处理引擎之间进行协调的绝佳选择。它也是构建数据库的完美基础：只需添加数据即可。

Calcite 的主要功能是 SQL 语法解析(parse)和优化(optimazation)。首先它会把 SQL 语句解析成抽象语法树（AST Abstract Syntax Tree），并基于一定规则或成本对 AST 的算法与关系进行优化，最后推给各个数据处理引擎进行执行。

一般来说 Calcite 解析 SQL 有下面几步:

1. 解析（Parser），Calcite 通过Java CC 将 SQL 解析成未经校验的的 AST
2. 验证（Validate），该步主要作用是校验上一步中的 AST 是否合法，比如如验证 SQL scheme、字段、函数等是否存在，SQL 语句是否合法等等，此步完成之后就生成了 RelNode 树。
3. 优化（Optimize），该步主要作用是优化 RelNode 树，把它转化成物理执行计划。涉及的 SQL 规则优化一般有两种：基于规则的优化（RBO）、基于成本的优化（CBO）这一步原则上说是可选的，经过 Validate 后的 RelNode 树实际就可以直接转化物理执行计划，但现代的 SQL 解析器基本上都有这一步，目的是优化 SQL 执行计划。该步骤得到的结果是物理执行计划。
4. 执行（Execute），这一步主要做的是把物理执行计划转换成可在特定平台执行的程序。如 Hive 、Flink 都在此阶段将物理执行计划 CodeGen 生成相应的可执行代码。

本文是数据结构的相关简介。

什么是算法？从一个步骤开始，按照既定的顺序执行完所有的步骤，最终结束得到结果的一个过程。

• 确定性，算法的每个步骤都是明确的，对结果的预期也是确定的
• 有穷性，算法必须是由有限个步骤组成的过程，步骤的数量可以是几个，也可以是几百万个，但是必须有一个确定的结束条件
• 可行性，一般来说我们期望算法得出的是正确的结果，这意味着算法的每个步骤都是可行的，只要有一个步骤不可行，算法就是失败的，或者不能被称为某种算法。
• 输入和输出，算法总是要解决特定的问题，问题的来源就是算法的输入，期望的结果就是算法的输出。

程序 = 算法+ 数据结构.

将问题抽象为数学模型，输入输出方法和算法步骤是编写计算机算法程序的三大关键要素。对于非常复杂的问题，建立数学模型是很困难的事情，但是对简单的计算机算法而言，建立数学模型实际上就是设计合适的数据结构的问题，同时，输入输出方式和算法步骤的设计都是基于相应的数据结构设计的。