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SQL Parser

温绍 edited this page 2017-11-02 23:47:59 -05:00

Table of Contents

• 1. 简介
• 1.1. 和Antlr生成Parser的区别
• 1.2. Druid SQL Parser的使用场景
• 2. 各种语法支持
• 3. 性能
• 3.1. 测试代码看这里
• 4. Druid SQL Parser的代码结构
• 4.1. parser
• 4.2. AST
• 4.3. Visitor
• 4.4. 自定义Visitor
• 4.5. 方言
• 5. SchemaRepository
• 6. SQL翻译

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1. 简介

SQL Parser是Druid的一个重要组成部分，Druid内置使用SQL Parser来实现防御SQL注入（WallFilter）、合并统计没有参数化的SQL(StatFilter的mergeSql)、SQL格式化、分库分表。

1.1. 和Antlr生成Parser的区别

和Antlr生成的SQL有很大不同的是，Druid SQL Parser性能非常好，可以用于生产环境直接对SQL进行分析处理。

1.2. Druid SQL Parser的使用场景

• MySql SQL全量统计
• Hive/ODPS SQL执行安全审计
• 分库分表SQL解析引擎
• 数据库引擎的SQL Parser

2. 各种语法支持

Druid的sql parser是目前支持各种数据语法最完备的SQL Parser。目前对各种数据库的支持如下：

数据库	DML	DDL
odps	完全支持	完全支持
mysql	完全支持	完全支持
postgresql	完全支持	完全支持
oracle	支持大部分	支持大部分
sql server	支持常用的	支持常用的ddl
db2	支持常用的	支持常用的ddl
hive	支持常用的	支持常用的ddl

druid还缺省支持sql-92标准的语法，所以也部分支持其他数据库的sql语法。

3. 性能

Druid的SQL Parser是手工编写，性能非常好，目标就是在生产环境运行时使用的SQL Parser，性能比antlr、javacc之类工具生成的Parser快10倍甚至100倍以上。

SELECT ID, NAME, AGE FROM USER WHERE ID = ?

这样的SQL，druid parser处理大约是600纳秒，也就是说单线程每秒可以处理1500万次以上。在1.1.3~1.1.4版本中，SQL Parser的性能有极大提升，完全可以适用于生产环境中对SQL进行处理。

3.1. 测试代码看这里

MySqlPerfTest.java

4. Druid SQL Parser的代码结构

Druid SQL Parser分三个模块：

• Parser
• AST
• Visitor

4.1. 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。

4.2. 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。下面是获得抽象语法树的一个例子：

final String dbType = JdbcConstants.MYSQL; // 可以是ORACLE、POSTGRESQL、SQLSERVER、ODPS等
String sql = "select * from t";
List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);

• Druid SQL AST介绍 https://github.com/alibaba/druid/wiki/Druid_SQL_AST

4.3. 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格式化 Druid内置了基于语义的SQL格式化功能

4.4. 自定义Visitor

每种方言的Visitor都有一个缺省的VisitorAdapter，使得编写自定义的Visitor更方便。 https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL_Parser_Demo_visitor

4.5. 方言

SQL-92、SQL-99等都是标准SQL，mysql/oracle/pg/sqlserver/odps等都是方言，也就是dialect。parser/ast/visitor都需要针对不同的方言进行特别处理。

5. SchemaRepository

Druid SQL Parser内置了一个SchemaRepository，在内存中缓存SQL Schema信息，用于SQL语义解析中的ColumnResolve等操作。 https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL_Schema_Repository

6. SQL翻译

可以基于Druid SQL Parser之上构造Oracle SQL到其他数据的SQL翻译。比如Aliyun提供的Oracle到MySql的SQL翻译功能，就是基于Druid基础上实现的。https://rainbow-expert.aliyun.com/sqltransform.htm