SQL 语句解析是一个重要且复杂的技术，数据库流量相关的 SQL 审计、读写分离、分片等功能都依赖于 SQL 解析，而 Pisa-Proxy 作为 Database Mesh 理念的一个实践，对数据库流量的治理是其核心，因此实现 SQL 解析是一项很重要的工作。本文将以 Pisa-Proxy 实践为例，为大家展现 Pisa-Proxy 中的 SQL 解析实现，遇到的问题及优化。
一、背景
关于语法分析
语法分析一般通过词法分析器，如 Flex，生成相应的 token，语法分析器通过分析 token，来判断是否满足定义的语法规则。
语法分析器一般会通过解析生成器生成。
语法分析算法常用的有以下：
- LL（自上而下）
与上下文无关文法，从左到右扫描，从最左推导语法树，相比 LR 更容易理解，错误处理更友好。
- LR（自下而上）
与上下文无关文法，从左到右扫描，从最右节点推导语法树，相比 LL 速度快。
- LALR
与 LR 类似，在解析时比 LR 生成的状态更少，从而减少 Shift/Reduce 或者 Reduce/Reduce 冲突，被业界广泛使用的 bison/yacc 生成的就是基于 LALR 解析器。
关于调研
在开发 SQL 解析之初，我们从性能、维护性、开发效率、完成度四方面分别调研了 antlr_rust，sqlparser-rs，nom-sql 项目，但都存在一些问题。
ShardingSphere 实现了基于 Antlr 的不同的 SQL 方言解析，为了使用它的 Grammar，我们调研了 antlr_rust 项目，此项目不够活跃，成熟度不够高。
在 Rust 社区里，sqlparser-rs 项目是一个较为成熟的库，兼容各种 SQL 方言，Pisa-Proxy 在未来也会支持多种数据源，但是由于其词法和语法解析都是纯手工打造的，对我们来说会不易维护。
nom-sql 是基于 nom 库实现的 SQL 解析器，但是未实现完整，性能测试不如预期。
Grmtools 是在寻找 Rust 相关的 Yacc 实现时发现的库，该库实现了兼容绝大部分 Yacc 功能，这样就可以复用 MySQL 官方的语法文件，但是需要手写 Lex 词法解析，经过对开发效率及完成度权衡后，我们决定做难且正确的事，实现自己的 SQL 解析器，快速实现一个 Demo 进行测试。
编码完成后，测试效果还不错。
总结如下：
| 工具 | antlr_rust | sqlparser-rs | nom-sql | grmtools |
|---|---|---|---|---|
| 完成度 | ✅ | ✅ | ||
| 性能 | ✅ | ✅ | ||
| 维护性 | ✅ | |||
| 开发效率 | ✅ | ✅ |
最终我们选择了 Grmtools 来开发 Pisa-Proxy 中的 SQL 解析。
二、Grmtools 使用
使用 Grmtools 解析库大致分为两个步骤，下面以实现计算器为例。
- 编写 Lex 和 Yacc 文件
Lex：创建 calc.l，内容如下：
/%% [0-9]+ "INT" \+ "+" \* "*" \( "(" \) ")" [\t ]+ ;复制
Grammar：创建 calc.y 内容如下：
%start Expr
%avoid_insert "INT"
%%
Expr -> Result<u64, ()>:
Expr '+' Term { Ok($1? + $3?) }
| Term { $1 }
;
Term -> Result<u64, ()>:
Term '*' Factor { Ok($1? * $3?) }
| Factor { $1 }
;
Factor -> Result<u64, ()>:
'(' Expr ')' { $2 }
| 'INT'
{
let v = $1.map_err(|_| ())?;
parse_int($lexer.span_str(v.span()))
}
;
%%
复制- 构造词法和语法解析器
Grmtools 需要在编译时生成词法和语法解析器，因此需要创建 build.rs，其内容如下：
use cfgrammar::yacc::YaccKind;
use lrlex::CTLexerBuilder;
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
CTLexerBuilder::new()
.lrpar_config(|ctp| {
ctp.yacckind(YaccKind::Grmtools)
.grammar_in_src_dir("calc.y")
.unwrap()
})
.lexer_in_src_dir("calc.l")?
.build()?;
Ok(())
}
复制- 在应用中集成解析
use std::env;
use lrlex::lrlex_mod;
use lrpar::lrpar_mod;
// Using `lrlex_mod!` brings the lexer for `calc.l` into scope. By default the
// module name will be `calc_l` (i.e. the file name, minus any extensions,
// with a suffix of `_l`).
lrlex_mod!("calc.l");
// Using `lrpar_mod!` brings the parser for `calc.y` into scope. By default the
// module name will be `calc_y` (i.e. the file name, minus any extensions,
// with a suffix of `_y`).
lrpar_mod!("calc.y");
fn main() {
// Get the `LexerDef` for the `calc` language.
let lexerdef = calc_l::lexerdef();
let args: Vec<String> = env::args().collect();
// Now we create a lexer with the `lexer` method with which we can lex an
// input.
let lexer = lexerdef.lexer(&args[1]);
// Pass the lexer to the parser and lex and parse the input.
let (res, errs) = calc_y::parse(&lexer);
for e in errs {
println!("{}", e.pp(&lexer, &calc_y::token_epp));
}
match res {
Some(r) => println!("Result: {:?}", r),
_ => eprintln!("Unable to evaluate expression.")
}
}
复制上文已经提到，我们需要手写词法解析，是因为在原生的 Grmtools 中，词法解析是用正则匹配的，对于灵活复杂的 SQL 语句来说，不足以满足，因此需要手工打造词法解析，在 Grmtools 中实现自定义词法解析需要我们实现以下 Trait：
lrpar::NonStreamingLexer复制
另外也提供了一个方便的方法去实例化：
lrlex::LRNonStreamingLexer::new()复制
三、遇到的问题
基于以上，我们开发了 SQL 词法解析，复用了 MySQL 官方的 sql_yacc 文件，在开发过程中，也遇到了以下问题。
- Shift/Reduce 错误
Shift/Reduce conflicts: State 619: Shift("TEXT_STRING") / Reduce(literal: "text_literal")复制
这是使用 LALR 算法经常出现的错误，错误成因一般通过分析相关规则解决，例如常见的 If-Else 语句，规则如下：
%nonassoc LOWER_THEN_ELSE %nonassoc ELSE stmt: IF expr stmt %prec LOWER_THEN_ELSE | IF expr stmt ELSE stmt复制
当 ELSE 被扫描入栈时，此时会有两种情况。
1）按第二条规则继续 Shift
2）按第一条规则进行 Reduce
这就是经典的 Shift/Reduce 错误。
回到我们的问题，有如以下规则：
literal -> String: text_literal { } | NUM_literal { } ... text_literal -> String: 'TEXT_STRING' {} | 'NCHAR_STRING' {} | text_literal 'TEXT_STRING' {} ...复制
分析：
| stack | Input token | action |
|---|---|---|
| test | Shift test | |
| test | $ | Reduce: text_literal/Shift: TEXT_STRING |
方案：
需要设置优先级解决，给 text_literal 设置更低的优先级，如以下：
%nonassoc 'LOWER_THEN_TEXT_STRING'
%nonassoc 'TEXT_STRING'
literal -> String:
text_literal %prec 'LOWER_THEN_TEXT_STRING'
{ }
| NUM_literal
{ }
...
text_literal -> String:
'TEXT_STRING' {}
| 'NCHAR_STRING' {}
| text_literal 'TEXT_STRING' {}
...
复制- SQL 包含中文问题
在使用词法解析时，.chars() 生成字符串数组会出现数组长度和字符长度不一致的情况，导致解析出错，要更改为 .as_bytes() 方法。
四、优化
- 在空跑解析（测试代码见附录），不执行 action 的情况下，性能如下：
[mworks@fedora examples]$ time ./parser real 0m4.788s user 0m4.781s sys 0m0.002s复制
尝试优化，以下是火焰图：
通过火焰图发现，大部分 CPU 耗时在序列化和反序列化，以下是定位到的代码：
可以看出在每次解析的时候都需要反序列化数据，在编译完之后，__GRM_DATA 和 __STABLE_DATA 是固定不变的, 因此 grm，stable 这两个参数可以作为函数参数传递，更改为如下：
- 再分析，每次解析的时候，都会初始化一个 actions 的数组，随着 grammar 中语法规则的增多，actions 的数组也会随之增大，且数组元素类型是 dyn trait 的引用，在运行时是有开销的。
再看代码，发现 actions 数组是有规律的，如以下：
::std::vec![&__gt_wrapper_0,
&__gt_wrapper_1,
&__gt_wrapper_2,
...
]
复制因此我们可以手动构造函数，以下是伪代码：
match idx {
0 => __gt_wrapper_0(),
1 => __gt_wrapper_1(),
2 => __gt_wrapper_2(),
....
}
复制通过 gobolt 查看汇编，发现差异还是很大，省去了数组的相关开销，也能极大地减少内存使用。
详见：https://rust.godbolt.org/z/zTjW479f6
但是随着 actions 数组的不断增大，会有大量的 je，jmp 指令，不清楚是否会影响 CPU 的分支预测，如影响是否可以通过 likely/unlikely 方式优化，目前还没有进行测试。
最终火焰图对比
最终测试结果
[mworks@fedora examples]$ time ./parser real 0m2.677s user 0m2.667s sys 0m0.007s复制
五、总结
本文为 Pisa-Proxy SQL 解析解读系列第一篇，介绍了在 Pisa-Proxy 中开发 SQL 解析背后的故事，后续我们会陆续为大家详细介绍 Yacc 语法规则的编写，Grmtools 中组件及实用工具等内容，敬请期待。
附录
Pisa-Proxy 的 SQL 解析代码：
pisanix/pisa-proxy/parser/mysql at master · database-mesh/pisan
测试代码
let input = "select id, name from t where id = ?;"
let p = parser::Parser::new();
for _ in 0..1_000_000
{
let _ = p.parse(input);
}
复制Pisanix
项目地址：https://github.com/database-mesh/pisanix
Database Mesh：https://www.database-mesh.io/
SphereEx 官网：https://www.sphere-ex.com
