导语：SQL作为现代计算机行业的数据处理事实标准，是目前最重要的数据处理接口之一，从传统的DBMS(如MySQL、Oracle)，到主流的计算框架（如spark，flink）都提供了SQL的解析引擎，因此想对sql进行精细化的操作，一定离不开SQL Parser。Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，需要对SQL进行精细化的操作，如改写，加密等，因此也实现了SQL Parser，并提供独立的Parser引擎。

先来认识一下传统数据库中一条SQL处理流程是怎样的，接受网络包-》数据库协议解析网络包的到sql-》SQL语法解析为抽象语法树-》把语法树转换成关系代数表达式树（逻辑执行计划）-》再转换成物理算子树（物理执行计划）-》遍历物理算子树执行相应算子的实现获取数据并返回。

一、工作原理

SQL Parser 的功能是把一条SQL解析为抽象语法树（AST），SQL Parser需要编译原理相关的知识，简单介绍一下。

SQL Parser 包含词法解析（Lexer）和语法解析(Parser)，词法解析的作用是把一个sql 分割成一个一个不可分割的单元，例子：

原始sql: select id,name from table1 where name=“xxx”;

词法解析器输入是原始sql，并且暴露一个接口nextToken(),每次调用nextToken()都会返回一个Token(表示上面所说的不可分割的元素)，伪代码如下：

String originSql = "select id,name from table1 where name='xxx'";Lexer lexer = new Lexer(originSql);while(!lexer._hitEOF){// 判断是否结束 System.out.printLn(lexer.nextToken())}// 输出如下：selectid,namefromtable1wherename='xxx'

语法分析器的作用是使用Lexer的输出（调用nextToken()）,构造出AST,以上面的sql为例，解析器得出的语法树如下：

1、Lexer（词法分析）原理

Lexer 也称为分词，从左向右扫描SQL，将其分割成一个个的toke(不可分割的，具有独立意义的单元，类似英语中的单词)。

Lexer的实现一般都是构造DFA(确定性有限状态自动机)来实现的，以一个例子说明。

状态转移图如下，这是一个能够识别标识符，数字和一般运算符的词法解析器。

代码实现可以使用传统的while case的模板实现，伪代码如下：

Class Token{...}Enum State { BEGIN,OPERATER,IDENTIFIER,NUMBER}Class Lexer{ String input = "..."; State state = BEGIN; int index = 0; Token nextToken() { while(index < input.length) { Char char = input.charAt(index); switch (state) { case BEGIN: switch (char){ case a-zA-Z_ : index++; state = IDENTIFIER; case +-*/ : state = BEGIN return Token(OPERATER) case 0-9: state = NUMBER; index++; default: return null; } case IDENTIFIER: switch (char){ case a-zA-Z_0-9 : index++; state = IDENTIFIER; default : state = BEGIN; index--; return Token(IDENTIFIER) } case NUMBER: switch (char){ case 0-9 : index++; state = NUMBER; default : state = BEGIN; index--; return Token(NUMBER) } default: return null; } } }}

2、Parser（语法解析） 原理

Parser阶段有两种类型方法来实现，一种是自顶向下分析法，另一种是自底向上分析法，简单介绍一下两种类型分析法的处理思路。

首先给出上下文无关语法和相关术语的定义：

终结符集合 T （terminal set）

一个有限集合，其元素称为 终结符（terminal）

非终结符集合 N （non-terminal set)

一个有限集合，与 T 无公共元素，其元素称为 非终结符（non-terminal）

符号集合 V （alphabet）

T 和 N 的并集，其元素称为符号（symbol） 。因此终结符和非终结符都是符号。符号可用字母：A, B, C, X, Y, Z, a, b, c 等表示。

符号串（a string of symbols）

一串符号，如 X1 X2 … Xn 。只有终结符的符号串称为 句子（sentence）。空串 （不含任何符号）也是一个符号串，用 ε 表示。符号串一般用小写字母 u, v, w 表示。

产生式（production）

一个描述符号串如何转换的规则。对于上下文本无关语法，其固定形式为：A -> u ，其中 A 为非终结符， u 为一个符号串。

产生式集合 P （production set）

一个由有限个产生式组成的集合

展开（expand）

一个动作：将一个产生式 A -> u 应用到一个含有 A 的符号串 vAw 上，用 u 代替该符号串中的 A ，得到一个新的符号串 vuw。

折叠（reduce）

一个动作：将一个产生式 A -> u 应用到一个含有 u 的符号串 vuw 上，用 A 代替该符号串中的 u ，得到一个新的符号串 vAw。

起始符号 S （start symbol）

N 中的一个特定的元素

推导（derivate）

一个过程：从一个符号串 u 开始，应用一系列的产生式，展开到另一个的符号串 v。若 v 可以由 u 推导得到，则可写成：u => v 。

上下文本无关语法 G （context-free grammar, CFG）

一个 4 元组：(T, N, P, S) ，其中 T 为终结符集合， N 为非终结符集合， P 为产生式集合， S 为起始符号。一个句子如果能从语法 G 的 S 推导得到，可以直接称此句子由语法 G 推导得到，也可称此句子符合这个语法，或者说此句子属于 G 语言。G 语言（ G language） 就是语法 G 推导出来的所有句子的集合，有时也用 G 代表这个集合。

解析（parse）

也称为分析，是一个过程：给定一个句子 s 和语法 G ，判断 s 是否属于 G ，如果是，则找出从起始符号推导得到 s 的全过程。推导过程中的任何符号串（包括起始符号和最终的句子）都称为 中间句子（working string）。

2.1 自顶向下分析法 LL(1)

LL(1) 是自顶向下分析法的一种，第一个L代表从左向右扫描待解析文本，第二个L代表从左向右展开，(1)代表每次读取一个Token。

以简单表达式为例子：

// 语法规则， 整个是一个产生式，左边expr为非终结符，NUM是一//个Token，为终结符expr: NUM | NUM expr// 待解析文本 1 2 23 4512345

解析过程如下：

我们的目标是将起始符号expr展开成句子 1 2 23 45

对比expr和NUM(1),只能选择expr -> NUM expr，才可以和NUM(1)匹配，展开后得NUM expr忽略已匹配的NUM(1), 再次读入NUM(2),只能选择expr -> NUM expr，展开后得NUM expr忽略已匹配的NUM(2),再次读入NUM(23),只能选择expr -> NUM expr，展开后得NUM expr忽略已匹配的NUM(23),再次读入NUM(45),只能选择expr -> NUM，展开后得NUM得到最终句子 NUM(1)NUM(2) NUM(23) NUM(45) 可接受，解析完成

注意点：为什么1,2,3只能选择expr -> NUM expr， Lexer中会有接口判断是否得到末尾，ShardingSphere中接口是lexer._hitEOF。

2.1 自底向上分析法 LR(1)

自底向上分析的顺序和自顶向下分析的顺序相反，从给定的句子开始，不断的挑选出合适的产生式，将中间句子中的子串折叠为非终结符，最终折叠到起始符号。

LR(1) 是自底向上分析法的一种，第一个L代表从左向右扫描待解析文本，第二个R代表从右向坐折叠，(1)代表每次读取一个Token。

以简单表达式为例：

// 语法规则， 整个是一个产生式，左边expr为非终结符，NUM是一//个Token，为终结符expr: NUM | expr NUM// 待解析文本 1 2 23 45

解析过程是如下：

我们的目标是把 1 2 23 45 折叠为expr

读入NUM(1),发现只能选择expr -> NUM, 折叠得expr读入NUM(2),只能选择expr -> expr NUM,折叠得expr读入NUM(23),只能选择expr -> expr NUM, 折叠得expr读入NUM(45),只能选择expr-> expr NUM, 折叠得expr 可接受，解析完成

二、ShardingSphere Parser 实现

实现Parser的方式一般分为两种，一种是写代码实现状态机来进行解析，另一种是通过解析器生成器根据定义的语法规则生成解析器，ShardingSphere使用第二种方式，这是由于衡量了性能，扩展性和容易维护因素最终决定的。

以ShardingSphere中的MySQL 解析引擎为例，模块shardingsphere-sql-parser-mysql，语法定义路径src/main/antlr。

功能点：

提供独立的SQL解析引擎可以方便的对语法规则进行扩充和修改提供SQL 变量参数化功能提供SQL 格式化功能支持多种方言

数据库支持状态MySQL支持，完善PostgreSQL支持，完善SQLServer支持Oracle支持SQL92支持

使用方法：

//maven 依赖<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-sql-parser-engine</artifactId> <version>${project.version}</version></dependency>// 根据需要引入指定方言的解析模块（以MySQL为例）,可以添加所有支持的方言，也可以只添加使用到的<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-sql-parser-mysql</artifactId> <version>${project.version}</version></dependency>//获取语法树/** * databaseType type:String 可能值 MySQL,Oracle，PostgreSQL，SQL92，SQLServer * sql type:String 解析的SQL * useCache type:boolean 是否使用缓存 * @return parse tree */ParseTree tree = new SQLParserEngine(databaseType).parse(sql, useCache); // 获取SQLStatement/** * databaseType type:String 可能值 MySQL,Oracle，PostgreSQL，SQL92，SQLServer * useCache type:boolean 是否使用缓存 * @return SQLStatement */ParseTree tree = new SQLParserEngine(databaseType).parse(sql, useCache); SQLVisitorEngine sqlVisitorEngine = new SQLVisitorEngine(databaseType, "STATEMENT");SQLStatement sqlStatement = sqlVisitorEngine.visit(tree);

三、常见解析器

1、MySQL Parser

词法解析通过手写代码的方式实现，语法解析通过定义语法规则，使用bison生成语法解析代码。

2、PostgreSQL Parser

通过定义语法规则，使用flex/bison生成词法，语法解析代码。

3、TIDB Parser（能够单独使用, golang）

词法解析通过手写代码的方式实现，语法解析通过定义语法规则，使用goyacc生成语法解析代码。

4、ShardingSphere Parser(能够单独使用, 多种目标语言c,c++,java, golang,python）通过定义语法规则，使用ANTLR生成词法，语法解析代码可以方便自定义语法提供缓存机制SQL 格式化，SQL参数化支持多种DB: Mysql, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, SQL92支持自定义visitor

5、alibaba druid（能够单独使用，java）通过代码的方式实现词法解析器和语法解析器支持多种DB: Mysql, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, odps, db2, hive, SQL92SQL 格式化，SQL参数化支持自定义visitor

6、Jsqlparser（能够单独使用, java）通过javacc定义语法解析规则实现不局限于某一个DB

注意：

基本都是通过定义语法来实现的，词法解析都是通过定义正则语言，构造有限状态自动机实现，区别是LL(自顶向下)语法和LR(自底向上)语法。antlr使用的是LL(自顶向下)的语法规则 改进的LL(*)算法，Bison和goyacc使用LR(自底向上)的语法规则，LALR算法，Jsqlparser是LL(k), druid目测类似LL(k)。LR相比LL表达能力更强，典型的例子是antlr不支持相互左递归，bison支持。

四、AST(语法树)应用转化为逻辑执行计划，逻辑执行计划再转换为物理执行计划，物理执行计划用于存储引擎具体执行。

eg: select * from table1, table2 where table1.id=1 转化为逻辑执行计划为：

通过遍历语法树，对SQL进行格式化，参数化等

参考文献

[1] LL(*)：https://www.antlr.org/papers/LL-star-PLDI11.pdf

[2] LALR：https://suif.stanford.edu/dragonbook/lecture-notes/Stanford-CS143/11-LALR-Parsing.pdf；http://www.cs.ecu.edu/karl/5220/spr16/Notes/Bottom-up/lalr.html

[3] TiDB优化器设计：https://pingcap.com/blog-cn/tidb-cascades-planner

[4] MySQL优化器设计：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/cost-model.html