我注意到Apache Flink并没有优化表的连接顺序。目前，它保持用户指定的联接顺序(基本上，它从字面上接受查询(。我认为ApacheCalcite可以优化连接的顺序，但由于某些原因，这些规则在ApacheFlink中没有使用。
例如，如果我们有两个表">R"one_answers">S’
private val tableEnv: BatchTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
private val fileNumber = 1
tableEnv.registerTableSource("R", getDataSourceR(fileNumber))
tableEnv.registerTableSource("S", getDataSourceS(fileNumber))
private val r = tableEnv.scan("R")
private val s = tableEnv.scan("S")
我们假设">S"是空的，我们想用两种方式连接这些表：
val tableOne = r.as("x1, x2").join(r.as("x3, x4")).where("x2 === x3").select("x1, x4")
.join(s.as("x5, x6")).where("x4 === x5 ").select("x1, x6")
val tableTwo = s.as("x1, x2").join(r.as("x3, x4")).where("x2 === x3").select("x1, x4")
.join(r.as("x5, x6")).where("x4 === x5 ").select("x1, x6")
如果我们想计算tableOne和tableTwo中的行数，在这两种情况下的结果都将为零。问题是评估tableOne将比评估tableTwo花费更长的时间。
有没有什么方法可以让我们自动优化连接的执行顺序，甚至通过添加一些统计数据来实现可能的计划成本操作？如何添加这些统计数据？
在这个链接的文档中，可能有必要更改表环境CalciteConfig，但我不清楚如何做到这一点。
请帮忙。
由于Flink不能很好地处理统计信息，所以未启用Join重新排序。在没有精确基数估计的情况下重新排序联接基本上是在赌博。因此，将禁用联接重新排序，并按照用户提供的顺序联接表。这提供了一种确定性和可控性的行为。
但是，在创建TableEnvironment(即TableEnvironment.getTableEnvironment(env，yourTableConfig((时，可以通过将TableConfig和CalciteConfig传递给优化器来将优化规则传递给优化器。在CalciteConfig中，您可以将优化规则添加到不同的优化阶段。您可能希望将JoinCommuteRule和JoinAssociateRule添加到逻辑优化阶段。您可能还需要深入研究代码，以检查如何将统计信息传递给优化器。