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1 背景
咱们平时会写各种各样或简略或简单的 sql 语句，提交后就会失去咱们想要的后果集。比方 sql 语句，”select * from t\_user where user\_id > 10;”，意在从表 t\_user 中筛选出 user\_id 大于 10 的所有记录。你有没有想过从一条 sql 到一个后果集，这两头经验了多少崎岖呢？
2 SQL 引擎
从 MySQL、Oracle、TiDB、CK，到 Hive、HBase、Spark，从关系型数据库到大数据计算引擎，他们大都能够借助 SQL 引擎，实现“承受一条 sql 语句而后返回查问后果”的性能。
他们外围的执行逻辑都是一样的，大抵能够通过上面的流程来概括：
两头蓝色局部则代表了 SQL 引擎的根本工作流程，其中的词法剖析和语法分析，则能够引申出“形象语法树”的概念。
3 形象语法树
3.1 概念
高级语言的解析过程都依赖于解析树（Parse Tree），形象语法树（AST，Abstract Syntax Tree）是疏忽了一些解析树蕴含的一些语法信息，剥离掉一些不重要的细节，它是源代码语法结构的一种形象示意。以树状的模式体现编程语言的构造，树的每个节点 ASTNode 都示意源码中的一个构造；AST 在不同语言中都有各自的实现。
解析的实现过程这里不去深刻分析，重点在于当 SQL 提交给 SQL 引擎后，首先会通过词法剖析进行“分词”操作，而后利用语法解析器进行语法分析并造成 AST。
下图对应的 SQL 则是“select username,ismale from userInfo where age>20 and level>5 and 1=1”;
这棵形象语法树其实就简略的能够了解为逻辑执行打算了，它会通过查问优化器利用一些规定进行逻辑打算的优化，失去一棵优化后的逻辑打算树，咱们所熟知的“谓词下推”、“剪枝”等操作其实就是在这个过程中实现的。失去逻辑打算后，会进一步转换成可能真正进行执行的物理打算，例如怎么扫描数据，怎么聚合各个节点的数据等。最初就是依照物理打算来一步一步的执行了。
3.2 ANTLR4
解析（词法和语法）这一步，很多 SQL 引擎采纳的是 ANTLR4 工具实现的。ANTLR4 采纳的是构建 G4 文件，外面通过正则表达式、特定语法结构，来形容指标语法，进而在应用时，依赖语法字典一样的构造，将 SQL 进行拆解、封装，进而提取须要的内容。下图是一个形容 SQL 构造的 G4 文件。
3.3 示例
3.2.1 SQL 解析
在 java 中的实现一次 SQL 解析，获取 AST 并从中提取出表名。
首先引入依赖：
<dependency>
<groupId>org.antlr</groupId>
<artifactId>antlr4-runtime</artifactId>
<version>4.7</version>
</dependency>在 IDEA 中装置 ANTLR4 插件；
示例 1，解析 SQL 表名。
应用插件将形容 MySQL 语法的 G4 文件，转换为 java 类（G4 文件疏忽）。
类的构造如下：
其中 SqlBase 是 G4 文件名转换而来，SqlBaseLexer 的作用是词法解析，SqlBaseParser 是语法解析，由它生成 AST 对象。HelloVisitor 和 HelloListener：进行形象语法树的遍历，个别都会提供这两种模式，Visitor 访问者模式和 Listener 监听器模式。如果想本人定义遍历的逻辑，能够继承这两个接口，实现对应的办法。
读取表名过程，是重写 SqlBaseBaseVisitor 的几个要害办法，其中 TableIdentifierContext 是表定义的内容；
SqlBaseParser 下还有 SQL 其余“词语”的定义，对应的就是 G4 文件中的各类形容。比方 TableIdentifierContext 对应的是 G4 中 TableIdentifier 的形容。
3.2.2 字符串解析
下面的 SQL 解析过程比较复杂，以一个简略字符串的解析为例，理解一下 ANTLR4 的逻辑。
1）定义一个字符串的语法：Hello.g4
2）应用 IDEA 插件，将 G4 文件解析为 java 类
3）语法解析类 HelloParser，内容就是咱们定义的 h 和 world 两个语法规定，外面具体本义了 G4 文件的内容。
4）HelloBaseVisitor 是采纳访问者模式，凋谢进去的接口，须要自行实现，能够获取 xxxParser 中的规定信息。
5）编写测试类，应用解析器，辨认字符串“hi abc”：
6）调试后发现命中规定 h，解析为 Hi 和 abc 两局部。
7）如果是 SQL 的解析，则会一层层的获取到 SQL 中的各类要害 key。
4 SqlParser
利用 ANTLR4 进行语法解析，是比拟底层的实现，因为 Antlr4 的后果，只是简略的文法解析，如果要进行更加深刻的解决，就须要对 Antlr4 的后果进行更进一步的解决，以更合乎咱们的应用习惯。
利用 ANTLR4 去生成并解析 AST 的过程，相当于咱们在写 rpc 框架前，先去实现一个 netty。因而在工业生产中，会间接采纳已有工具来实现解析。
Java 生态中较为风行的 SQL Parser 有以下几种（此处摘自网络）：
- fdb-sql-parser 是 FoundationDB 在被 Apple 收买前开源的 SQL Parser，目前已无人保护。
- jsqlparser 是基于 JavaCC 的开源 SQL Parser，是 General SQL Parser 的 Java 实现版本。
- Apache calcite 是一款开源的动态数据治理框架，它具备 SQL 解析、SQL 校验、查问优化、SQL 生成以及数据连贯查问等性能，罕用于为大数据工具提供 SQL 能力，例如 Hive、Flink 等。calcite 对规范 SQL 反对良好，然而对传统的关系型数据方言反对度较差。
- alibaba druid 是阿里巴巴开源的一款 JDBC 数据库连接池，但其为监控而生的理念让其人造具备了 SQL Parser 的能力。其自带的 Wall Filer、StatFiler 等都是基于 SQL Parser 解析的 AST。并且反对多种数据库方言。
Apache Sharding Sphere(原当当 Sharding-JDBC，在 1.5.x 版本后自行实现)、Mycat 都是国内目前大量应用的开源数据库中间件，这两者都应用了 alibaba druid 的 SQL Parser 模块，并且 Mycat 还开源了他们在选型时的比照剖析 Mycat 路由新解析器选型剖析与后果.
4.1 利用场景
当咱们拿到 AST 后，能够做什么？
- 语法审核：依据内置规定，对 SQL 进行审核、合法性判断。
- 查问优化：依据 where 条件、聚合条件、多表 Join 关系，给出索引优化倡议。
- 改写 SQL：对 AST 的节点进行增减。
- 生成 SQL 特色：参考 JIRA 的慢 SQL 工单中，生成的指纹（不肯定是 AST 形式，但 AST 能够实现）。
4.2 改写 SQL
提到改写 SQL，可能第一个思路就是在 SQL 中增加占位符，再进行替换；再或者利用正则匹配关键字，这种形式局限性比拟大，而且从平安角度不可取。
基于 AST 改写 SQL，是用 SQL 字符串生成 AST，再对 AST 的节点进行调整；通过遍历 Tree，拿到指标节点，减少或批改节点的子节点，再将 AST 转换为 SQL 字符串，实现改写。这是在满足 SQL 语法的前提下实现的平安改写。
以 Druid 的 SQL Parser 模块为例，利用其中的 SQLUtils 类，实现 SQL 改写。
4.2.1 新增改写
1）原始 SQL
2）理论执行 SQL
4.2.2 查问改写
后面省略了 Tree 的遍历过程，须要辨认诸如 join、sub-query 等语法
1）简略 join 查问
- 原始 SQL
- 理论执行 SQL
2）join 查问 + 隐式 where 条件
- 原始 SQL
- 理论执行 SQL
3）union 查问 +join 查问 + 子查问 + 显示 where 条件
- 原始 SQL
（unionQuality\_Union\_Join\_SubQuery\_ExplicitCondition）
- 理论执行 SQL
5 总结
本文是基于环境隔离的技术预研过程产生的，其中改写 SQL 的实现，是数据库在数据隔离上的一种尝试。
能够让开发人员无感知的状况下，以插件模式，在 SQL 提交到 MySQL 前实现动静改写，只须要在数据表上减少字段、标识环境差别，后续 CRUD 的 SQL 都会主动减少标识字段（flag=’预发’、flag=’生产’），所操作的数据只能是以后利用所在环境的数据。
作者：耿宏宇
