語法解析器，根據(jù)不同類型的語句有不同的語法解析器去解析成成SQLStatement，SQL解析器的類圖我用腦圖畫出來如下:

SQLParser.png

可以看到，不同的sql有不同的處理解析器去解析，解析完成之后，會將SQL解析成SQLStatement,看一下SQLParser的定義:

public interface SQLParser {

SQLStatement parse();

}

方法名

說明

SQLType getType()

獲取SQL類型，有DDL，DML，DQL，DAL，TCL

Tables getTables();

獲取表集合

Conditions getConditions();

獲取條件

List getSqlTokens();

獲取所有的SQLToken

int getParametersIndex()

獲取參數(shù)位置

void setParametersIndex(int parametersIndex)

重置參數(shù)位置

int increaseParametersIndex()

增加參數(shù)位置

除了語法解析器SQLParser,還有SQL從句解析器SQLClauseParser,SQL別名解析器AliasExpressionParser，表達式解析器BasicExpressionParser。

如下圖：

SQLClauseParser.png

SQLStatement對象是個超類，具體實現(xiàn)類有很多。按照不同的語句，返回不同的SQLStatement。

SQLStatement.png

api如下：

方法名

說明

SQLType getType()

獲取SQL類型，有DDL，DML，DQL，DAL，TCL

Tables getTables();

獲取表集合

Conditions getConditions();

獲取條件

List getSqlTokens();

獲取所有的SQLToken

int getParametersIndex()

獲取參數(shù)位置

void setParametersIndex(int parametersIndex)

重置參數(shù)位置

int increaseParametersIndex()

增加參數(shù)位置

不同的語句，ddl，dml，tcl等，有不同的語法解析器SQLParser去解析，Sharding-sphere如何根據(jù)不同的SQL去選擇不同的SQLParser？

這里和詞法分析器一樣，同樣是使用工廠模式，按照不同類型的SQL選擇不同的語法解析器。根據(jù)數(shù)據(jù)庫類型，DB類型分詞解析器獲取語法解析器。

public final class SQLParserFactory {

public static SQLParser newInstance(final DatabaseType dbType, final TokenType tokenType, final ShardingRule shardingRule, final LexerEngine lexerEngine, final ShardingMetaData shardingMetaData) {

//如果是DQL語句 select語句

if (isDQL(tokenType)) {

return getDQLParser(dbType, shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

}

//DML語句 insert，update，delete語句

if (isDML(tokenType)) {

return getDMLParser(dbType, tokenType, shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

}

//DDL語句 create，alter，drop，TRUNCATE語句

if (isDDL(tokenType)) {

return getDDLParser(dbType, tokenType, shardingRule, lexerEngine);

}

//TCL語句 set,commit,rollBack,savePoint,begin語句

if (isTCL(tokenType)) {

return getTCLParser(dbType, shardingRule, lexerEngine);

}

//DAL語句，use，desc，describe，show語句

if (isDAL(tokenType)) {

return getDALParser(dbType, (Keyword) tokenType, shardingRule, lexerEngine);

}

throw new SQLParsingUnsupportedException(tokenType);

}

}

這里以insert語句為例，看一下如何通過數(shù)據(jù)庫類型選擇不同的SQLParser

private static SQLParser getDMLParser(

final DatabaseType dbType, final TokenType tokenType, final ShardingRule shardingRule, final LexerEngine lexerEngine, final ShardingMetaData shardingMetaData) {

switch ((DefaultKeyword) tokenType) {

case INSERT:

//如果Insert語句

return InsertParserFactory.newInstance(dbType, shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

case UPDATE:

return UpdateParserFactory.newInstance(dbType, shardingRule, lexerEngine);

case DELETE:

return DeleteParserFactory.newInstance(dbType, shardingRule, lexerEngine);

default:

throw new SQLParsingUnsupportedException(tokenType);

}

}

public final class InsertParserFactory {

public static AbstractInsertParser newInstance(final DatabaseType dbType, final ShardingRule shardingRule, final LexerEngine lexerEngine, final ShardingMetaData shardingMetaData) {

switch (dbType) {

case H2:

case MySQL:

return new MySQLInsertParser(shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

case Oracle:

return new OracleInsertParser(shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

case SQLServer:

return new SQLServerInsertParser(shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

case PostgreSQL:

return new PostgreSQLInsertParser(shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData);

default:

throw new UnsupportedOperationException(String.format("Cannot support database [%s].", dbType));

}

}

}

能夠看到,通過多個Factory,根據(jù)SQL語句類型(DML，DDL)等路由到不同的方法，根據(jù)具體類型(Insert，update)等找到對應的工廠模式，按照不同的數(shù)據(jù)庫類型返回具體的語法解析器SQLParser。

一條sql在執(zhí)行的時候，如何知道是什么類型的語句？？

詞法分析器Lexer在解析Sql的時候，第一個分詞就是SQL的具體類型(select,update)，所以在執(zhí)行sql的時候，首先調(diào)用詞法分析器解析第一個分詞，獲取語句類型，然后選擇具體的語法解析器解析。和分詞器引擎一樣，SQL語句解析器也有自己的解析引擎SQLParsingEngine

public final class SQLParsingEngine {

//數(shù)據(jù)庫類型

private final DatabaseType dbType;

//sql

private final String sql;

//分片規(guī)則

private final ShardingRule shardingRule;

private final ShardingMetaData shardingMetaData;

public SQLStatement parse(final boolean useCache) {

//是否從緩存中獲取

Optional cachedSQLStatement = getSQLStatementFromCache(useCache);

if (cachedSQLStatement.isPresent()) {

return cachedSQLStatement.get();

}

//詞法解析器，根據(jù)不同的sql，獲取不同的詞法解析引擎

LexerEngine lexerEngine = LexerEngineFactory.newInstance(dbType, sql);

//解析第一個分詞，第一個分詞能區(qū)分sql類型

lexerEngine.nextToken();

//不同的sql解析器去做解析，完成解析工作，返回SQLStatement

SQLStatement result = SQLParserFactory.newInstance(dbType, lexerEngine.getCurrentToken().getType(), shardingRule, lexerEngine, shardingMetaData).parse();

if (useCache) {

ParsingResultCache.getInstance().put(sql, result);

}

return result;

}

}

所以sql語句解析的過程如下圖：

語法解析器.png

終于把sql語法解析器的流程梳理清楚了。

下一篇，分析insert語句的流程。

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql ddl 语法解析工具_sharding-sphere之语法解析器的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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