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基于JDBC实现VPD:SQL解析篇

麒思妙想 2021-04-20
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接着之前的文章《谈基于JDBC实现虚拟专用数据库(VPD)》的内容,今天我们重点来说一下SQL解析的问题。



从架构上我们可以看出来,如果要基于JDBC做VPD,不能绕开的一个问题,就是要解析SQL,那么如何解析SQL呢?其实可供选择的方案还是很多的,比如JSqlParser、Saprk的Catalyst,亦或是直接使用Antlr,不过这里我还是更推荐使用Apache的Calcite。


首先,我们需要构建一个解析器,这里为了方便,使用Mysql语法

SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder()
.setLex(Lex.MYSQL) //使用mysql 语法
.build();
String sql = "select id,name,age FROM orders";
SqlParser sqlParser = SqlParser
.create(sql, config);
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然后,构建一颗AST树

SqlNode sqlNode = sqlParser.parseStmt();
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接下来,就需要各种分支判断,来对这个语法树进行遍历,举个简单的例子,我们将标示,以及select项打印出来。

if(SqlKind.SELECT.equals(sqlNode.getKind())){

SqlSelect sqlSelect = (SqlSelect) sqlNode;
SqlNode from=sqlSelect.getFrom();
SqlNode where=sqlSelect.getWhere();
SqlNodeList selectList=sqlSelect.getSelectList();
if(SqlKind.IDENTIFIER.equals(from.getKind())){
System.out.println(from.toString());
}

selectList.getList().forEach(x->{
System.out.println("==> "+x);
});
}
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所有的SQL语法都会被转换,我们的demo使用select语句,类似的,还有SqlInsert,SqlUpdate,SqlJoin等,解析Sql是一个非常细致的工作,有兴趣的同学也可以读一下Antlr的Sql语法文件,也很有意思。


解析Sql只是整个VPD中的一环,我们还需要进行Sql的构建。举个简单,我们来构建一个简单的sql查询

        SqlParserPos sqlParserPos = new SqlParserPos(1, 1);
SqlIdentifier all = new SqlIdentifier("*", null, sqlParserPos);
SqlIdentifier o = new SqlIdentifier("o", null, sqlParserPos);
SqlNodeList snl = new SqlNodeList(sqlParserPos);
snl.add(all);
SqlSelect sqls = new SqlSelect(sqlParserPos,null,snl,o,null,null,null,null,null,null,null);
System.out.println(sqls);
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完整代码如下:


package cn.flinkhub.bigdata;
import org.apache.calcite.config.Lex;
import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserPos;
public class VPDDemo {
public static void main(String[] args) {
SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder()
.setLex(Lex.MYSQL) //使用mysql 语法
.build();

String sql = "select id,name,age FROM orders";

SqlParser sqlParser = SqlParser
.create(sql, config);
SqlNode sqlNode = null;
try {

System.out.println("sql = "+ sql);
sqlNode = sqlParser.parseStmt();
if(SqlKind.SELECT.equals(sqlNode.getKind())){

SqlSelect sqlSelect = (SqlSelect) sqlNode;
SqlNode from=sqlSelect.getFrom();
SqlNode where=sqlSelect.getWhere();
SqlNodeList selectList=sqlSelect.getSelectList();
if(SqlKind.IDENTIFIER.equals(from.getKind())){
System.out.println(from.toString());
}

selectList.getList().forEach(x->{
System.out.println("==> "+x);
});
}

} catch (SqlParseException e) {
throw new RuntimeException("", e);
}

SqlParserPos sqlParserPos = new SqlParserPos(1, 1);
SqlIdentifier all = new SqlIdentifier("*", null, sqlParserPos);
SqlIdentifier o = new SqlIdentifier("o", null, sqlParserPos);
SqlNodeList snl = new SqlNodeList(sqlParserPos);
snl.add(all);
SqlSelect sqls = new SqlSelect(sqlParserPos,null,snl,o,null,null,null,null,null,null,null);
System.out.println(sqls);

}
}
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好了,今天就写到这了,希望对大家能有所启发,如果你对Calcite有兴趣,可以与我讨论,接下来,也许会进一步说说构建Sql的事...


作为延伸阅读,推荐大家读读王蒙大神的BLOG。非常有帮助,我以前也转过他的文章

Apache Calcite 处理流程详解(一)

Apache Calcite 优化器详解(二)

Apache Calcite 优化器详解(三)

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