几种基于Java的SQL解析工具的比较与调用

1、sqlparser

http://www.sqlparser.com/

优点：支持的数据库最多，除了传统数据库外还支持hive和greenplum一类比较新的数据库，调用比较方便，功能不错

缺点：收费，500$起

2、Apache Calcite

一个构建JDBC或者ODBC访问数据库的框架，通过自定义一些adapter通过sql访问任意类型的数据

优点：开源

缺点：sql解析只是一小部分功能，且只支持通用的文法树，无法对不同数据库提供本地化支持

3、druid

阿里的一个开源项目，其实是个JDBC，但是可以通过这个JDBC统计通过它提交的各种sql执行情况等信息，对提交sql进行监控统计

主页：https://github.com/alibaba/druid

我们用到的SQL-Parser是它的一个组件：

https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL-Parser

支持数据库不算少：

db2
mysql
odps
oracle
phoenix
postgresql
sqlserver
transact

不过部分语法支持还处于开发中，比如，不支持解析postgresql的begin/commit语法，不支持group by 1, 2这种指定字段的语法。。。-_||

编译：

一开始懒得安装maven使用javac编译，结果出了一堆代码中包含的中文编码问题，花时间研究编码不如乖乖下载安装maven……-_-

在源码根目录下直接执行mvn：

mvn install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true

编译后代码目录多出target子目录，里面有class和代码文件的jar包

调用很简单

package parse;

import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.visitor.PGSchemaStatVisitor;
import com.alibaba.druid.stat.TableStat.*;
import com.alibaba.druid.stat.*;
import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;
 

public class testparse {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        String sql= ""
                + "insert into tar select * from boss_table bo, ("
                    + "select a.f1, ff from emp_table a "
                    + "inner join log_table b "
                    + "on a.f2 = b.f3"
                    + ") f "
                    + "where bo.f4 = f.f5 "
                    + "group by bo.f6 , f.f7 having count(bo.f8) > 0 "
                    + "order by bo.f9, f.f10;"
                    + "select func(f) from test1; "
                    + "";
        String dbType = JdbcConstants.POSTGRESQL;
 
        //格式化输出
        String result = SQLUtils.format(sql, dbType);
        System.out.println(result); // 缺省大写格式
        List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
 
        //解析出的独立语句的个数
        System.out.println("size is:" + stmtList.size());
        for (int i = 0; i < stmtList.size(); i++) {
 
            SQLStatement stmt = stmtList.get(i);
            
            PGSchemaStatVisitor visitor = new PGSchemaStatVisitor();
            stmt.accept(visitor);
            Map<String, String> aliasmap = visitor.getAliasMap();
            for (Iterator iterator = aliasmap.keySet().iterator(); iterator.hasNext();) {
                String key = iterator.next().toString();
                System.out.println("[ALIAS]" + key + " - " + aliasmap.get(key));
            }
            Set<Column> groupby_col = visitor.getGroupByColumns();
            //
            for (Iterator iterator = groupby_col.iterator(); iterator.hasNext();) {
                Column column = (Column) iterator.next();
                System.out.println("[GROUP]" + column.toString());
            }
            //获取表名称
            System.out.println("table names:");
            Map<Name, TableStat> tabmap = visitor.getTables();
            for (Iterator iterator = tabmap.keySet().iterator(); iterator.hasNext();) {
                Name name = (Name) iterator.next();
                System.out.println(name.toString() + " - " + tabmap.get(name).toString());
            }
            //System.out.println("Tables : " + visitor.getCurrentTable());
            //获取操作方法名称,依赖于表名称
            System.out.println("Manipulation : " + visitor.getTables());
            //获取字段名称
            System.out.println("fields : " + visitor.getColumns());
        }
 
    }
 
}