原文链接：https://calcite.apache.org/docs/cassandra_adapter.html

有关下载和构建 Calcite 的说明，请从教程开始。

一旦你成功编译了项目，就可以返回到这里，并开始使用 Calcite 查询 Cassandra。首先，我们需要一个模型定义，模型为 Calcite 创建 Cassandra 适配器实例，提供了必要的参数。需要注意，虽然模型可以包含物化视图的定义，但适配器将尝试自动填充 Cassandra 中定义的任何物化视图。

下面是模型文件的基本示例：

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{
  "version": "1.0",
  "defaultSchema": "twissandra",
  "schemas": [
    {
      "name": "twissandra",
      "type": "custom",
      "factory": "org.apache.calcite.adapter.cassandra.CassandraSchemaFactory",
      "operand": {
        "host": "localhost",
        "keyspace": "twissandra"
      }
    }
  ]
}

需要注意，如果你的服务器需要身份验证，你可以和 host 和 keyspace 一起，再指定 username 和 password 属性。假设此文件存储为 model.json，你可以通过 sqlline 连接到 Cassandra，如下所示：

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$ ./sqlline
sqlline> !connect jdbc:calcite:model=model.json admin admin

现在 sqlline 将会接收你执行的 CQL 表相关的 SQL 查询，你不仅能执行 CQL 表相关的查询，Calcite 也允许你执行复杂的操作，例如聚合或连接。适配器将尽可能尝试在 Cassandra 中直接利用过滤和排序，将查询编译为最有效的 CQL。

例如，在示例数据集中有一个名为 timeline 的 CQL 表，其中 username 是分区键，time 是聚类键。

我们可以通过编写标准 SQL，发出简单查询来获取用户最新的推文 ID：

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sqlline> SELECT "tweet_id"
         FROM "timeline"
         WHERE "username" = 'JmuhsAaMdw'
         ORDER BY "time" DESC LIMIT 1;
+--------------------------------------+
| tweet_id                             |
+--------------------------------------+
| f3d3d4dc-d05b-11e5-b58b-90e2ba530b12 |
+--------------------------------------+

在执行此查询时，Cassandra 适配器能够识别 username 是分区键，可以被 Cassandra 过滤。它还识别聚类键 time，并将排序下推到 Cassandra。下面是下发到 Cassandra 的最终 CQL 查询：

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SELECT username, time, tweet_id
FROM "timeline"
WHERE username = 'JmuhsAaMdw'
ORDER BY time DESC ALLOW FILTERING;

在提高适配器的灵活性和性能方面，目前仍有大量工作要做，但如果你正在寻找一种快速方法，来获得对存储在 Cassandra 中的数据的额外查询，Calcite 应该会证明自己是有价值的。

写在最后

笔者因为工作原因接触到 Calcite，前期学习过程中，深感 Calcite 学习资料之匮乏，因此创建了 Calcite 从入门到精通知识星球，希望能够将学习过程中的资料和经验沉淀下来，为更多想要学习 Calcite 的朋友提供一些帮助。

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