JDBC 入口开始分析
jdbc 数据查询接口依次按如下步骤完成 kylin 的查询内容(这里省略了函数实现内容，以减少篇幅)：
1. KylinClient.executeQuery() --- 从这里开始是在 jdbc 包中
2. KylinClient.executeKylinQuery()
3. QueryController.query() --- 从这里开始是在 server-base 包中
4. QueryService.doQueryWithCache()
5. QueryService.queryAndUpdateCache()
6. QueryService.query()
7. QueryService.queryWithSqlMassage()
8. QueryService.executeRequest()
9. QueryConnection.getConnection().executeQuery()
查询引擎分析
进入到 QueryConnection 中时，其实已经进入到了 kylin-query 模块(kylin query engine based on Calcite), 其主要是以 Calcite 为基础，自定义SchemaFactory来定义 Schema, 及表结构，如下先简单介绍 Calcite 实现 SQL 查询引擎的基础流程：
1. 通过实现SchemaFactory接口的插件类, 执行create方法, 完成schema的实例化
- 具体的插件类在schema文件中的factory字段指定了
- create方法中的参数通过schema文件中的operand字段指定
- create方法会实例化一个具体的实现了Schema接口的Schema类（用户自己的Schema类）
2. 一个Schema类的作用在于管理和自己相关的表和函数
- 用户自定义的Schema类Override了Map<String, Table> getTableMap()方法
3. Schema类产生的表均实现了Calcite的Table接口
- 官方提供的几种实现该Table接口的抽象类，用户可以继承
- 用户的每一种Table类均可以给出自己的数据读写方法
4. Calcite supports query optimization by adding planner rules.
5. Table scans are the leaves of a query operator tree. The usual implementation is `EnumerableTableScan`
6. 用户自己实现的`TableScan`类中会注册用户自行添加的规则Rule类
7. 用户自己实现的`TableScanRule`类(需要继承`RelOptRule`抽象类)负责具体的实现
因此，在 kylin 中主要是在 OLAPSchemaFactory 类中完成 OLAPSchema 实例化，然后在 OLAPSchema 中对 OLAPTable 进行实例化。
1. OLAPSchema ---- 元数据
2. OLAPTable ---- 基础表
3. OLAPTableScan ---- 自定义的查询规则
其中 OLAPQuery 中定义了 四 种不同类型的查询方式。
通过上述内容可得，kylin 系统中的查询过程通过对 Calcite 的自定义查询规则的方式来加速查询过程，对关键的查询语句进行缓存，从而达到快速查询的过程。
