现有下面这段SQL语句
SELECT a.uid,b.name,SUM(clk_pv) AS clk_pv
FROM log a
JOIN user b ON a.uid = b.uid
WHERE a.fr = 'android'
GROUP BY a.uid,b.name
这段SQL是从日志表中拿出用户点击PV（clk_pv），再去和用户表关联，按照用户分组，再对点击pv求和，同时，还过滤了fr(平台)是android的数据
这样一条SQL在Spark中或者说在数据库引擎中如何运行？
首先，有几个基本点：
- 所有的编程语言，都是基于操作系统执行。都会被编译（如Java）或被解释（如Python）为操作系统能够按照一定次序执行的命令
- SQL不同于其他编程语言，它是构造在数据库引擎之上的，而数据库引擎又是构造在操作系统之上的，所以，SQL执行的过程是编译成数据库引擎能执行的最优的命令
- 对于用户输入的SQL文本，数据库引擎是通过一种交AST（抽象语法树）进行解析的，实际上是做语法分析
- AST分析目前有很多实现，一种典型的开源实现是ANLTR. Spark SQL 使用的是ANLTRV4 这个版本。
解析的流程
SQL 文本
---> ANLTRV4解析器-->未解析的逻辑计划
---> 分析器 -->解析后的逻辑计划
---> 优化器 -->优化后的逻辑计划
---> 转换器 -->可执行的物理计划
*** SQL解析的思路 ***
解析器的目的是将用户输入的文本，按照预置的关键词，语义等规则解析成一棵 AST。 后续，分析器、优化器，转化器，可对这棵树的节点按照规则遍历，并转换节点结构。
image.png
如上图，每个模块都可以理解为，对第一步产生的AST做节点变化操作。
对于最开始提出的SQL，第一步参数的未解析的逻辑计划如下：
image.png
这棵语法数的叶子节点是我们查的两张表，log,user,在往上一层，可看到，实际上是将我们的关联查询解析为两个子查询，再往上一次，是对这两个子查询做join,并按照匹配条件过滤，最后是按照我们所要的聚合条件做聚合投影（projection）
其他问题
- SparkSQL 执行DDL和DML由何区别
- DataFrameWriter执行流程和SQL（create table as select ）建表有和不同
