SQL解析调研

标签：SQL parser 开源 sql 解析 com 调研

概述

在做大数据产品时，经常遇到的一个需求，页面上有一个输入框，可以输入SQL语句，然后获得执行结果。

如adhoc。

注：本文局限于Java语言。

调研

Druid

阿里的Druid，开源作者推广时，称其为最强大的，性能最佳的数据库连接池。但是benchmark实验下来，好像不如HikariCP，可参考JDBC与数据库连接池。

但是这并不妨碍国产的开源产品被广泛使用，Druid的数据库监控功能，SQL解析就很有应用场景。

解析代码片段：

public List<String> getAllQuery(String sql, String dbType) {
    List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
    SQLASTOutputVisitor.defaultPrintStatementAfterSemi = false;
    List<String> result = stmtList.stream().map(SQLStatement::toString).collect(Collectors.toList());
    SQLASTOutputVisitor.defaultPrintStatementAfterSemi = null;
    return result;
}

对于Sql Server如下语句：

exec bi..sp_iData_user_role;
select 1 as a;

解析报错：
java.lang.ClassCastException: com.alibaba.druid.sql.visitor.SQLASTOutputVisitor cannot be cast to com.alibaba.druid.sql.dialect.sqlserver.visitor.SQLServerASTVisitor

解决方法：

List<String> result = stmtList.stream().map(x -> SQLUtils.toSQLString(x, dbType)).collect(Collectors.toList());

缺点：支持对Hive SQL的解析，但是不支持Impala SQL的解析。

有人针对Impala SQL解析这一潜在功能支持问题，提过pull request，但是未被采纳。

antlr

很底层的技术，Sharding Sphere就用到此技术。不仅仅可以用于SQL解析。

<dependency>
  <groupId>org.antlr</groupId>
  <artifactId>antlr4</artifactId>
</dependency>

gsqlparser

https://www.sqlparser.com/download.php https://github.com/sqlparser/gsp_demo_java
Maven仓库找不到这个jar，需要自己上传

impala-frontend

使用Impala parser解析SQL https://github.com/apache/impala https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.impala/impala-frontend
但是根据上面的文章使用Impala parser解析SQL，程序运行失败，报错信息：
java.lang.RuntimeException: Failed to load libfesupport.so from any candidate location: 缺失一个libfesupport.so文件。

Apache Calcite

SQL Parser

官网：SQL Parser

SQL Advisor

GitHub，美团点评开源。

Sharding Sphere

国产开源数据库中间件。Sharding Sphere前身是Sharding-JDBC，后进入Apache孵化项目，并孵化成功。开源维护者已开始创业，基于此在做一个庞大的数据库生态系统。组件可插拔，包括SQL解析模块。
部分参考资料，详见：sql-parser

dt-sql-parser

node js包
https://www.npmjs.com/package/dt-sql-parser/v/2.0.11

实现

判断是否为查询语句

/**
 * 判断是否为查询语句
 */
public static boolean isSelect(String sql, String jdbcType) {
    SQLStatementParser parser = SQLParserUtils.createSQLStatementParser(sql, jdbcType);
    Token token = parser.getExprParser().getLexer().token();
    return token.equals(Token.SELECT);
}

作为一个SQL new boy。以为只有select查询查询语句。

直到遇到下面这种SQL（经过简化）：

with mingxi as
         (select *
          from (select a.call_system
                     , row_number()
                      over (partition by a.asp_tn_seqnum order by (unix_timestamp(b.createtime) - unix_timestamp(a.call_start_time))) rnd
                from edw.d_cs_cdr_dly a
                where a.call_system = "aspect_tieniu") x1
          where rnd = 1)
select call_system
from mingxi;

SQL解析调研_sql

关于With As查询语句，可参考WITH AS查询

获取查询字段

内容较多，另起一篇，参考SQL自动生成字段功能实现

概述

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