从零实现一个 Flux 查询引擎：项目目标与整体能力

Sat, 23 May 2026 00:00:00 +0000

这几年我一直在写一个 C++20 实现的 Flux 查询语言实验项目：cpp/pl/flux。它不是为了完整复刻 InfluxData 官方 Flux，也不是为了立刻做成生产级数据库，而是为了回答一个更工程化的问题：如果从零实现一个可运行、可调试、可测试的 Flux 子集，需要哪些模块，它们之间应该如何分层？

目前这个项目已经不只是一个 parser。它包含 scanner、parser、AST dump、表达式解释器、运行时值模型、标准库 package、表流执行、SQLite/MySQL connector、查询计划、Page-based physical executor、CLI、REPL、LSP 和 conformance examples。换句话说，它已经有了一个小型语言运行时和单机查询引擎的骨架。

为什么选择 Flux

Flux 的语法很适合拿来做查询引擎实验。它既有脚本语言的表达能力，也有面向数据流的 pipeline 模型：

import "array"

array.from(rows: [
    {_time: 2024-01-01T00:00:00Z, host: "edge-1", region: "east", usage: 91},
    {_time: 2024-01-01T00:01:00Z, host: "edge-2", region: "west", usage: 42},
])
    |> filter(fn: (r) => r.usage > 80)
    |> keep(columns: ["host", "usage"])
    |> yield(name: "hot_hosts")

这段代码同时覆盖了几个关键点：导入 package、构造内存表、使用 record、使用 lambda、高阶函数、pipe-forward、表变换和结果输出。为了让它真正跑起来，项目至少需要完成词法分析、语法分析、AST 表达、作用域、函数调用、运行时值、表模型、builtin 注册和输出格式化。

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