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在微服务和云原生愈发风行的明天，数据的散布也愈发脱离单库单机而更加简单，应用的数据库类型也会更多，但业务的简单仍然会带来了大量的数据查问和导出需要，而很多时候咱们很难为数据量的大部分零碎创立残缺的 BI 数仓零碎，这时候你是不是感觉为这些需要查问和导出数据就会是一个十分困难且耗时的工作？Syncany-SQL 就是这样一个工具，来在不依赖数据库的状况下实现不同库表、不同机器和不同数据库类型间间接关联查问和聚合计算后间接导出到罕用文件的工具。
间接在本地运行 MySQL 语法结构的 SQL 的执行引擎，只应用查看查问从罕用 MySQL、MongoDB、PostgreSQL、sqlserver、elasticsearch、influxdb、clickhouse、sqlite 数据库加载数据及读取 execl、csv、json 和一般文本文件后，在内存中实现 join 和聚合运算，单条 SQL 的执行后果能够长期保留在内存中以便作为后续 SQL 的输出表持续解决，并且 INSERT INTO 语句执行指定”仅插入 I“、”存在更新否则插入 UI“、”存在更新否则插入其余删除 UDI“、”删除后插入 DI“四种合并数据模式，针对大数据量也能够分批执行。
整个程序共有两个我的项目组成，其中
https://github.com/snower/syncany-sql 负责解析 SQL
https://github.com/snower/syncany 负责执行
个性
- Join 关联查问，反对在不同库表、不同机器和不同数据库类型之间 Join 查问
- Having 在内存中执行，反对简单条件过滤，只蕴含聚合计算字段过滤时运行在聚合运算之前，否则在聚合计算之后执行
- 齐全在内存中实现 Group By 分组聚合计算和 distinct 去重聚合运算
- Order By 排序，如果排序齐全是主表字段则应用数据库实现，否则内存中实现排序
- 反对子查问
- Where 或 join on 条件反对简略子查问 (仅反对 and，比拟操作符仅反对 ==、!=、>、>=、<、<=、in)，其条件会被发送到数据库执行
- Insert Into 除反对失常写入数据库表外可间接写入到 execl、json 和 csv 中
- Insert Into 反对指定数据合并类型，共反对 4 中合并算法（插入 I，更新否则插入 UI，更新否则插入其余删除 UDI，先删除再插入 DI）
- 能够在设定每批数量后反对按批次执行
- WHere、Join on 和 Having 条件值都反对子查问返回
- 反对 set 设置变量值，反对 select info 给变量赋值，执行拜访变量
- 反对应用罕用 MySQL 函数
限度
- Where 和 Join on 条件仅可应用 ==、>、>=、<、<=、!=、in 简略条件且仅可用 and
- Join 仅反对 Left Join 模式，且关联条件中仅被关联表能增加常量条件，被关联表字段不能够是计算值，主表可是计算条件值
- Join 查问及子查问各表必须有别名
！！！特地留神：为何会有应用限度，来源于数据库加载数据的根本流程
- 为简化数据库拜访接口，每种数据库实现仅反对简略查问条件和排序来加载数据
- JOIN 关联查问应用 IN 查问从数据库加载数据后在内存中实现计算
装置
可应用 pip 间接装置
pip3 install syncanysql
# 执行胜利后，执行
echo "select now(),'hello world';" | syncany-sql
# 看到正确输入即为装置胜利 因大多数状况应用数据库 Driver 很少，所以默认不装置数据库 Driver，须要根据本人应用的数据库类型自行装置数据库 Driver
pip3 install pymongo>=3.6.1
pip3 install PyMySQL>=0.8.1
pip3 install openpyxl>=2.5.0
pip3 install psycopg2>=2.8.6
pip3 install elasticsearch>=6.3.1
pip3 install influxdb>=5.3.1
pip3 install clickhouse_driver>=0.1.5
pip3 install redis>=3.5.3
pip3 install pymssql>=2.2.7配置
配置文件反对 json 和 yaml 格局，默认加载当前目录的 ”config.[json|yaml]”和用户目录下 ”~/.syncany/config.[json|yaml]” 文件，当前目录配置文件优先级高于用户目录，合并配置项后为最终加载配置。
具体介绍可查问示例配置文件信息 https://github.com/snower/syncany-sql/blob/main/docs/configure.md
配置实现后，命令行启动时会主动加载配置文件，并且增加的数据库信息将会在真正应用到的时候才会发动连贯，并不会在程序启动就会尝试连贯配置的数据库。
！！！特地留神的是，SQL 中应用的数据库名称是配置文件中为每个数据库连贯指定的名称，而不是数据库中真正的名称。如：
# 咱们在配置文件中增加了以下数据库配置
databases:
- name: test_db
driver: mysql
host: '127.0.0.1'
port: 3306
user: 'root'
passwd: '123456'
db: 'test'
charset: 'utf8mb4'
# 编写 SQL 是，如果咱们须要查问 127.0.0.1 的 test 库，咱们应该这样编写 SQL
select * from test_db;示例
查问 Nginx 日志
-- 查问访问量最高的 3 个 IP
SELECT seg0 AS ip, COUNT(*) AS cnt FROM `file://data/access.log?sep= ` GROUP BY seg0 ORDER BY cnt DESC LIMIT 3;查问 JSON 文件
# 一个查问 json 文件的例子 https://github.com/snower/syncany-sql/tree/main/examples/demo
SELECT
a.site_id,
b.name AS site_name,
IF(c.site_amount > 0, c.site_amount, 0) AS site_amount,
MAX(a.timeout_at) AS timeout_at,
MAX(a.vip_timeout_at) AS vip_timeout_at,
now() as `created_at?`
FROM
(SELECT
YIELD_DATA(sites) AS site_id,
IF(vip_type = '2', GET_VALUE(rules, 0, 'timeout_time'), '') AS timeout_at,
IF(vip_type = '1', GET_VALUE(rules, 0, 'timeout_time'), '') AS vip_timeout_at
FROM
`data/demo.json`
WHERE
start_date >= '2021-01-01') a
JOIN
`data/sites.json` b ON a.site_id = b.site_id
JOIN
(SELECT
site_id, SUM(amount) AS site_amount
FROM
`data/orders.json`
WHERE
status <= 0
GROUP BY site_id) c ON a.site_id = c.site_id
GROUP BY a.site_id;更多罕用例子可查看 https://github.com/snower/syncany-sql/tree/main/examples
Python 调用接口
from syncanysql import ScriptEngine
with ScriptEngine() as engine:
# 执行 SQL
engine.execute('''
INSERT INTO `top_ips` SELECT
ip, cnt
FROM
(SELECT
seg0 AS ip, COUNT(*) AS cnt
FROM
`file:///var/log/nginx/access.log?sep= `
GROUP BY seg0) a
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 3;
''')
# 获取执行后果
print(engine.pop_memory_datas("top_ips"))罕用用处
数据导出
因为间接能够把查问后果通过 insert into 语句间接写入 csv 或 excel 文件，以及能够十分不便的间接在不同库表、不同机器和不同数据库类型间间接 join 和进行聚合运算，也能够不便的应用内存保留两头后果，所以能够大幅简化编写简单 SQL 和数据导出的效率。
ETL 工具
在指定 insert into 数据合并类型后能够十分不便的用于数据同步，在数据量级不高的零碎中，配合 superset 之类的图表零碎能够十分快的实现 BI 零碎搭建，命令行的执行模式也能够应用 Jenkins 或者云函数之类的零碎大幅提高稳定性或动静扩大能力。
