基于JDBC实现VPD：SQL解析篇

接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库（VPD）》的内容，今天我们重点来说一下SQL解析的问题。

从架构上我们可以看出来，如果要基于JDBC做VPD，不能绕开的一个问题，就是要解析SQL，那么如何解析SQL呢？其实可供选择的方案还是很多的，比如JSqlParser、Saprk的Catalyst，亦或是直接使用Antlr，不过这里我还是更推荐使用Apache的Calcite。

首先，我们需要构建一个解析器，这里为了方便，使用Mysql语法

SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder()
        .setLex(Lex.MYSQL) //使用mysql 语法
        .build();
String sql = "select id,name,age FROM orders";
SqlParser sqlParser = SqlParser
        .create(sql, config);

然后，构建一颗AST树

SqlNode sqlNode = sqlParser.parseStmt();

接下来，就需要各种分支判断，来对这个语法树进行遍历，举个简单的例子，我们将标示，以及select项打印出来。

if(SqlKind.SELECT.equals(sqlNode.getKind())){

    SqlSelect sqlSelect = (SqlSelect) sqlNode;
    SqlNode from=sqlSelect.getFrom();
    SqlNode where=sqlSelect.getWhere();
    SqlNodeList selectList=sqlSelect.getSelectList();
    if(SqlKind.IDENTIFIER.equals(from.getKind())){
        System.out.println(from.toString());
    }

    selectList.getList().forEach(x->{
        System.out.println("==> "+x);
    });
}

所有的SQL语法都会被转换，我们的demo使用select语句，类似的，还有SqlInsert，SqlUpdate，SqlJoin等，解析Sql是一个非常细致的工作，有兴趣的同学也可以读一下Antlr的Sql语法文件，也很有意思。

解析Sql只是整个VPD中的一环，我们还需要进行Sql的构建。举个简单，我们来构建一个简单的sql查询

        SqlParserPos sqlParserPos = new SqlParserPos(1, 1);
        SqlIdentifier all = new SqlIdentifier("*", null, sqlParserPos);
        SqlIdentifier o = new SqlIdentifier("o", null, sqlParserPos);
        SqlNodeList snl = new SqlNodeList(sqlParserPos);
        snl.add(all);
        SqlSelect sqls = new SqlSelect(sqlParserPos,null,snl,o,null,null,null,null,null,null,null);
        System.out.println(sqls);

完整代码如下：

package cn.flinkhub.bigdata;
import org.apache.calcite.config.Lex;
import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserPos;
public class VPDDemo {
    public static void main(String[] args) {
        SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder()
                .setLex(Lex.MYSQL) //使用mysql 语法
                .build();
        
        String sql = "select id,name,age FROM orders";
        
        SqlParser sqlParser = SqlParser
                .create(sql, config);
        SqlNode sqlNode = null;
        try {

            System.out.println("sql = "+ sql);
            sqlNode = sqlParser.parseStmt();
            if(SqlKind.SELECT.equals(sqlNode.getKind())){

                SqlSelect sqlSelect = (SqlSelect) sqlNode;
                SqlNode from=sqlSelect.getFrom();
                SqlNode where=sqlSelect.getWhere();
                SqlNodeList selectList=sqlSelect.getSelectList();
                if(SqlKind.IDENTIFIER.equals(from.getKind())){
                    System.out.println(from.toString());
                }
                
                selectList.getList().forEach(x->{
                    System.out.println("==> "+x);
                });
            }

        } catch (SqlParseException e) {
            throw new RuntimeException("", e);
        }
        
        SqlParserPos sqlParserPos = new SqlParserPos(1, 1);
        SqlIdentifier all = new SqlIdentifier("*", null, sqlParserPos);
        SqlIdentifier o = new SqlIdentifier("o", null, sqlParserPos);
        SqlNodeList snl = new SqlNodeList(sqlParserPos);
        snl.add(all);
        SqlSelect sqls = new SqlSelect(sqlParserPos,null,snl,o,null,null,null,null,null,null,null);
        System.out.println(sqls);
        
    }
}

好了，今天就写到这了，希望对大家能有所启发，如果你对Calcite有兴趣，可以与我讨论，接下来，也许会进一步说说构建Sql的事...

作为延伸阅读，推荐大家读读王蒙大神的BLOG。非常有帮助，我以前也转过他的文章

《Apache Calcite 处理流程详解（一）》

《Apache Calcite 优化器详解（二）》

《Apache Calcite 优化器详解（三）》