【druid 】数据库连接池-sql解析

 

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sql解析

Druid 的官方 wiki 对 SQL 解析器部分的讲解内容并不多，但虽然不多，也有利于完全没接触过 Druid 的人对 SQL 解析器有个初步的印象。

说到解析器，脑海里便很容易浮现 parser 这个单词，然后便很容易联想到计算机科学中理论性比较强的学科------编译原理。想必很多人都知道（即使不知道，应该也耳濡目染）能够手写编译器的人并不多，并且这类人呢，理论知识和工程能力都比较强。在缺乏人力的条件下，大多数时候实现一个编译器，往往是选择采用一些工具，比如说 ANTLR，只需要描述好语法规则，这个工具就能生成对应的编译器。

不过，Druid 的 SQL 解析器是手写的，官方宣称性能是 ANTLR 这类工具的10倍以上。

 

解析器组成部分

在 Druid 的 SQL 解析器中，有三个重要的组成部分，它们分别是：

• Parser
  • 词法分析
  • 语法分析
• AST(Abstract Syntax Tree，抽象语法树)
• Visitor

这三者的关系如下图所示：

Parser 由两部分组成，词法分析和语法分析。
当拿到一条形如 select id, name from user 的 SQL 语句后，首先需要解析出每个独立的单词，select，id，name，from，user。这一部分，称为词法分析，也叫作 Lexer。
通过词法分析后，便要进行语法分析了。
经常能听到很多人在调侃自己英文水平很一般时会说：26个字母我都知道，但是一组合在一起我就不知道是什么意思了。这说明他掌握了词法分析的技能，却没有掌握语法分析的技能。
那么对于 SQL 解析器来说呢，它不仅需要知道每个单词，而且要知道这些单词组合在一起后，表达了什么含义。语法分析的职责就是明确一个语句的语义，表达的是什意思。
自然语言和形式语言的一个重要区别是，自然语言的一个语句，可能有多重含义，而形式语言的一个语句，只能有一个语义;形式语言的语法是人为规定的，有了一定的语法规则，语法解析器就能根据语法规则，解析出一个语句的一个唯一含义。

AST 是 Parser 的产物，语句经过词法分析，语法分析后，它的结构需要以一种计算机能读懂的方式表达出来，最常用的就是抽象语法树。
树的概念很接近于一个语句结构的表示，一个语句，我们经常会对它这样看待：它由哪些部分组成？其中一个组成部分又有哪些部分组成？例如一条 select 语句，它由 select 列表、where 子句、排序字段、分组字段等组成，而 select 列表则由一个或多个 select 项组成，where 子句又由一个或者多个 where条件组成。
在我们人类的思维中，这种组成结构就是一个总分的逻辑结构，用树来表达，最合适不过。并且对于计算机来说，它显然比人类更擅长处理“树”。

AST 仅仅是语义的表示，但如何对这个语义进行表达，便需要去访问这棵 AST，看它到底表达什么含义。通常遍历语法树，使用 VISITOR 模式去遍历，从根节点开始遍历，一直到最后一个叶子节点，在遍历的过程中，便不断地收集信息到一个上下文中，整个遍历过程完成后，对这棵树所表达的语法含义，已经被保存到上下文了。有时候一次遍历还不够，需要二次遍历。遍历的方式，广度优先的遍历方式是最常见的。