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SQL 解析原理和使用场景

2022-01-09 16:33:45 作者：互联网

SQL解析是一项复杂的技术，一般都是由数据库厂商来掌握，由于这几年MySQL数据库中间件的兴起，需要支持读写分离、分库分表等功能，就必须从SQL中抽出表名、库名以及相关字段的值。因此像Java语言编写的Druid，Go语言编写的Kingshard等，都会对SQL进行部分解析

我们部门最近做的星云平台，内部有一个功能就是根据各种复杂的配置然后解析成可执行 SQL，这套解析框架是内部自己开发的，在配置相当复杂的时候生成的 SQL 也是非常的复杂，这个就可能出现 SQL 性能比较低下的问题，由于是异步全自动的取数过程，那么就考虑引入 SQL 解析优化引擎来内部动态优化生成的可执行 SQL

SQL解析与优化是属于编译器范畴，和C等其他语言的解析没有本质的区别。其中分为，词法分析、语法和语义分析、优化、执行代码生成。对应到MySQL的部分，如下图

词法分析

SQL解析由词法分析和语法/语义分析两个部分组成。词法分析主要是把输入转化成一个个Token。其中Token中包含Keyword（也称symbol）和非Keyword。例如，SQL语句 select username from userinfo，在分析之后，会得到4个Token，其中有2个Keyword，分别为select和from：

关键字	非关键字	关键字	非关键字
select	username	from	userinfo

语法分析

语法分析就是生成语法树的过程。这是整个解析过程中最精华，最复杂的部分，不过这部分MySQL使用了Bison来完成。即使如此，如何设计合适的数据结构以及相关算法，去存储和遍历所有的信息，也是值得在这里研究的。

sql 语句：

select username from user where age > 20 and level > 5;

语法分析树：

上面的语法分析是 mysql 内部的 lexer 通过 c 语言完成的，其实也有很多语法编译框架用 java 写的语法解析框架，Druid 就是其中一个

Druid SQL Parser分三个模块：

- Parser

- AST

- Visitor

Parser

parser是将输入文本转换为ast（抽象语法树），parser有包括两个部分，Parser和Lexer，其中Lexer实现词法分析，Parser实现语法分析。

AST

AST是Abstract Syntax Tree的缩写，也就是抽象语法树。AST是parser输出的结果。这也是语法树的精髓了，sql解析，本质上就是把sql转为 ast语法树，拿到这个语法树后，我们就能做很多事了，遍历也好，加点，修改也好，都可以在ast上完成。

那么 ast 到底是什么东西？怎么去理解这个抽象语法树呢？

案例：4/(1+1)*2 这样一个数学公式

通过多个condition，以及左右叶子节点，就能构建足够复杂的语法树。那么为什么需要这么构建呢，当我们语法很简单时，那么无所谓，直接匹配字符串，或者正则也行，但是当语法足够复杂时，简单的匹配字符串，正则就不够用了，你很难检测语法是否正确，而且想要在此基础上增加语法，也几乎很难做到。而ast则把这些字符串变成结构化的数据了，你可以精确地知道一段代码里面有哪些变量名，函数名，组合条件，参数等，你可以非常精准地处理，相对于字符串处理来说，遍历数据大大降低的处理难度。而ast也常常用在如IDE中错误提示、自动补全、编译器、语法翻译、重构、代码混淆压缩转换等。

visitor

Visitor是遍历AST的手段，是处理AST最方便的模式，Visitor是一个接口，有缺省什么都没做的实现VistorAdapter。

我们可以实现不同的Visitor来满足不同的需求，Druid内置提供了如下Visitor:

- OutputVisitor用来把AST输出为字符串

- WallVisitor 来分析SQL语意来防御SQL注入攻击

- ParameterizedOutputVisitor用来合并未参数化的SQL进行统计

- EvalVisitor 用来对SQL表达式求值

- ExportParameterVisitor用来提取SQL中的变量参数

- SchemaStatVisitor 用来统计SQL中使用的表、字段、过滤条件、排序表达式、分组表达式

SQL解析使用场景

整个 SQL 解析的精髓就是理解 AST 树，那么我们拿到解析后的 SQL 可以做哪些事情呢？业界目前常用的是慢 SQL 优化、SQL 特征分析

优化分析案例（where 条件如下）：

a）1=1 and (m > 3 and n > 4)
b）1=2 and (m > 3 and n > 4)
c）1=1 or (m > 3 and n > 4)

特征分析案例：

select username from user where age > 20 and level > 5;

-- sql 的特征
select username from user where age > ? and level > ?;

业界著名的慢查询分析工具pt-query-digest，通过正则表达式实现这个功能但是这类处理办法Bug较多。接下来就介绍如何使用SQL解析，完成SQL特征的生成。

原始SQL	pt-query-digest生成的特征	SQL解析器生成的特征
select * from email_template2 where id = 1	select * from mail_template？ where id = ？	select * from email_template2 where id = ？
REPLACE INTO a VALUES(‘INSERT INTO foo VALUES (1),(2)’)	replace into a values(\‘insert into foo values(?+)	replace into a values （?）

标签：场景,AST,语法,SQL,解析,where,select
来源： https://blog.csdn.net/wmq880204/article/details/122338118