引言
在商業智慧（BI）領域，關係型資料庫與SQL已長期作為資料存儲與查詢的核心技術，然而BI工具（如Looker、Power BI、Tableau）仍需語義層來抽象資料查詢邏輯。語義層的目標在於將自然語言或圖形查詢轉換為SQL，並管理資料格式、治理與可重用計算。Calcite作為Apache Foundation旗下的開源項目，提供了一套靈活的SQL擴展框架，使開發者能在不改變SQL標準的前提下，實現語義層的高階功能。本文探討Calcite在語義/度量層建構中的角色與技術實現。
技術定義與核心概念
語義層的定位
語義層作為用戶與資料的抽象層，需實現以下功能：
- 自然語言/圖形查詢轉換為SQL
- 管理資料呈現格式（如貨幣格式、顏色標籤）
- 支持資料治理（訪問控制、資料載入時間）
- 提供可重用計算定義（如利潤率、銷售增長）
其核心目標在於擴展SQL的表達能力，而不改變其基礎語義。
Calcite的角色
Calcite提供資料庫系統開發工具包，支援嵌入於Hive、Drill等系統，並具備以下特性：
- 支援SQL語義擴展，實現語義層功能
- 提供閉包性質（表格可從表格生成）
- 支援動態度量定義（如引用外部資料源）
關鍵特性與功能
關係模型與維度模型的對比
- 關係模型：需明確指定連接與聚合邏輯，查詢重複性高（如比較1994與1995年銷售需重複查詢）
- 維度模型：聲明式查詢，引擎自動處理資料掃描與聚合（如指定時間點即可）
- 差異關鍵：關係模型需底層重複計算，維度模型透過座標系統抽象查詢
度量定義與上下文敏感計算
- 度量特性：包含聚合函數（如SUM）與複雜公式（如利潤率 = (收入 - 成本)/收入），支援上下文依賴（如特定地區、時間段）
- 實現方式：
- 使用窗口聚合（OVER子句）處理時間序列比較
- 透過自定義公式實現複雜計算（如銷售預測）
- 示例：定義「去年銷售」作為新度量，避免重複查詢
聚合粒度控制與LOD概念
- 粒度控制：度量需在正確粒度計算，例如收入需先計算每筆訂單再總和，利潤率需先計算各聚合層總和
- LOD語言：類似Tableau的LOD語法，確保聚合順序正確
時間序列擴展與預測模型
- 未來數據處理：使用
extend操作符生成虛擬數據點（如預測銷售），處理尚未存在的時間點
- 預測模型集成：透過SQL視圖實現不同預測模型（如線性回歸、機器學習算法），用戶無需關心計算細節
聚類算法與度量擴展
- 聚類度量：應用K-means等算法生成聚類ID作為度量，例如根據數據點分配到不同中心點
- 材料化視圖：複雜計算（如聚類）存儲於材料化視圖，避免重複計算
技術實現與應用案例
語義模型的核心組成
- 業務M視圖：以表格形式儲存度量（measures），作為語義層的基礎結構
- Doms：包含業務日曆等維度模型，用於定義時間、業務週期等上下文
- 實體連結：透過客戶、地理、產品等實體建立資料間的關聯性
- 共享度量定義：中央化管理度量（如利潤），確保不同查詢中使用統一的計算邏輯
查詢語言設計考量
- 是否需要新語言：傾向於使用現有SQL的擴展形式，避免重複發明語義
- 查詢特性：支援簡潔查詢，避免自我連接（self-joins），採用自上而下的評估模型
技術實現細節
- 度量功能：定義度量時整合共享定義（如利潤的統一計算方式），儲存計算邏輯於資料模型
- 關係模型兼容性：在可控範圍內擴展SQL語義，不破壞原有關係模型
優勢與挑戰
優勢
- 標準化擴展：透過標準化SQL擴展，避免專屬語言（如DAX）的封閉性
- 閉包性質：資料模型具備閉包性（如視圖生成新表），支持嵌套查詢與子查詢
- 自動化與語義搜尋：提出類似搜尋引擎的語義推測機制（如模糊匹配），依賴機器學習為結果排序
挑戰
- 性能平衡：需平衡SQL標準化與功能擴展，避免重複計算與資料孤島
- 實現複雜度：度量需支援上下文依賴、閉包性質與複雜公式，技術實現需精細設計
總結
語義層的核心在於抽象資料查詢邏輯，提升可重用性與效率。Calcite透過SQL擴展與資料模型設計，實現語義層功能，支援度量定義、上下文敏感計算、聚合粒度控制與時間序列擴展。其關鍵在於保持與SQL的兼容性，同時提供靈活的語義抽象能力。開發者可透過Calcite建構語義模型，整合業務視圖與維度模型，實現高效且一致的資料查詢與分析。