SparkSQL之Optimized LogicalPlan生成过程

在Spark SQL中，优化的逻辑计划（Optimized LogicalPlan）是在逻辑计划阶段之后进行的。这个阶段包括一系列的优化器规则应用，以改进查询的执行效率。以下是生成优化逻辑计划的核心步骤的伪代码示例：

// 假设已经有了未优化的逻辑计划 logicalPlan
val optimizedLogicalPlan = OptimizedLogicalPlan(logicalPlan)
 
// 优化逻辑计划的函数
def OptimizedLogicalPlan(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = {
  // 使用一系列的优化器规则进行优化
  val batches = Seq(
    Batch("SubstituteUnresolvedOrdinals", fixedPoint),
    Batch("ResolveReferences", fixedPoint),
    Batch("NormalizePredicates", fixedPoint),
    Batch("ColumnPruning", fixedPoint),
    Batch("ProjectionPushdown", fixedPoint),
    Batch("FoldConstants", fixedPoint),
    Batch("BooleanExpressionSimplification", fixedPoint)
    // 更多优化器规则...
  )
 
  batches.foldLeft(plan) { case (currentPlan, batch) =>
    batch.rules.foldLeft(currentPlan) { case (plan, rule) =>
      rule(plan) match {
        case Some(newPlan) => newPlan
        case None => plan
      }
    }
  }
}

这个伪代码展示了如何应用一系列的优化器规则来优化逻辑计划。每个优化器规则都会尝试重写逻辑计划的一部分，如果有更改，则返回新的逻辑计划，否则返回None。这个过程是迭代应用的，直到没有规则可以应用为止。

请注意，这个伪代码并不是实际的Spark SQL源代码，而是用来说明优化过程的一个简化示例。在Spark SQL中，优化器规则和它们的应用是在Spark的源代码中定义和实现的。