SQL抽象语法树及改写场景应用

1 背景

我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句，提交后就会得到我们想要的结果集。比如sql语句，”select * from t_user where user_id > 10;”，意在从表t_user中筛选出user_id大于10的所有记录。你有没有想过从一条sql到一个结果集，这中间经历了多少坎坷呢？

2 SQL引擎

从MySQL、Oracle、TiDB、CK，到Hive、HBase、Spark，从关系型数据库到大数据计算引擎，他们大都可以借助SQL引擎，实现“接受一条sql语句然后返回查询结果”的功能。

他们核心的执行逻辑都是一样的，大致可以通过下面的流程来概括：

中间蓝色部分则代表了SQL引擎的基本工作流程，其中的词法分析和语法分析，则可以引申出“抽象语法树”的概念。

3 抽象语法树

3.1 概念

高级语言的解析过程都依赖于解析树（Parse Tree），抽象语法树（AST，Abstract Syntax Tree）是忽略了一些解析树包含的一些语法信息，剥离掉一些不重要的细节，它是源代码语法结构的一种抽象表示。以树状的形式表现编程语言的结构，树的每个节点ASTNode都表示源码中的一个结构；AST在不同语言中都有各自的实现。

解析的实现过程这里不去深入剖析，重点在于当SQL提交给SQL引擎后，首先会经过词法分析进行“分词”操作，然后利用语法解析器进行语法分析并形成AST。

下图对应的SQL则是“select username,ismale from userInfo where age>20 and level>5 and 1=1”;

这棵抽象语法树其实就简单的可以理解为逻辑执行计划了，它会经过查询优化器利用一些规则进行逻辑计划的优化，得到一棵优化后的逻辑计划树，我们所熟知的“谓词下推”、“剪枝”等操作其实就是在这个过程中实现的。得到逻辑计划后，会进一步转换成能够真正进行执行的物理计划，例如怎么扫描数据，怎么聚合各个节点的数据等。最后就是按照物理计划来一步一步的执行了。

3.2 ANTLR4

解析（词法和语法）这一步，很多SQL引擎采用的是ANTLR4工具实现的。ANTLR4采用的是构建G4文件，里面通过正则表达式、特定语法结构，来描述目标语法，进而在使用时，依赖语法字典一样的结构，将SQL进行拆解、封装，进而提取需要的内容。下图是一个描述SQL结构的G4文件。

3.3 示例

3.2.1 SQL解析

在java中的实现一次SQL解析，获取AST并从中提取出表名。

首先引入依赖：

<dependency>

    <groupId>org.antlr</groupId>

    <artifactId>antlr4-runtime</artifactId>

    <version>4.7</version>

</dependency>

在IDEA中安装ANTLR4插件；

示例1，解析SQL表名。

使用插件将描述MySQL语法的G4文件，转换为java类（G4文件忽略）。

类的结构如下：

其中SqlBase是G4文件名转换而来，SqlBaseLexer的作用是词法解析，SqlBaseParser是语法解析，由它生成AST对象。HelloVisitor和HelloListener：进行抽象语法树的遍历，一般都会提供这两种模式，Visitor访问者模式和Listener监听器模式。如果想自己定义遍历的逻辑，可以继承这两个接口，实现对应的方法。

读取表名过程，是重写SqlBaseBaseVisitor的几个关键方法，其中TableIdentifierContext是表定义的内容；

SqlBaseParser下还有SQL其他“词语”的定义，对应的就是G4文件中的各类描述。比如TableIdentifierContext对应的是G4中TableIdentifier的描述。

3.2.2 字符串解析

上面的SQL解析过程比较复杂，以一个简单字符串的解析为例，了解一下ANTLR4的逻辑。

1）定义一个字符串的语法：Hello.g4

2）使用IDEA插件，将G4文件解析为java类

3）语法解析类HelloParser，内容就是我们定义的h和world两个语法规则，里面详细转义了G4文件的内容。

4）HelloBaseVisitor是采用访问者模式，开放出来的接口，需要自行实现，可以获取xxxParser中的规则信息。

5）编写测试类，使用解析器，识别字符串“hi abc”：

6）调试后发现命中规则h，解析为Hi和abc两部分。

7）如果是SQL的解析，则会一层层的获取到SQL中的各类关键key。

4 SqlParser

利用ANTLR4进行语法解析，是比较底层的实现，因为Antlr4的结果，只是简单的文法解析，如果要进行更加深入的处理，就需要对Antlr4的结果进行更进一步的处理，以更符合我们的使用习惯。

利用ANTLR4去生成并解析AST的过程，相当于我们在写rpc框架前，先去实现一个netty。因此在工业生产中，会直接采用已有工具来实现解析。

Java生态中较为流行的SQL Parser有以下几种（此处摘自网络）：

fdb-sql-parser 是FoundationDB在被Apple收购前开源的SQL Parser，目前已无人维护。
jsqlparser 是基于JavaCC的开源SQL Parser，是General SQL Parser的Java实现版本。
Apache calcite 是一款开源的动态数据管理框架，它具备SQL解析、SQL校验、查询优化、SQL生成以及数据连接查询等功能，常用于为大数据工具提供SQL能力，例如Hive、Flink等。calcite对标准SQL支持良好，但是对传统的关系型数据方言支持度较差。
alibaba druid 是阿里巴巴开源的一款JDBC数据库连接池，但其为监控而生的理念让其天然具有了SQL Parser的能力。其自带的Wall Filer、StatFiler等都是基于SQL Parser解析的AST。并且支持多种数据库方言。

Apache Sharding Sphere(原当当Sharding-JDBC，在1.5.x版本后自行实现)、Mycat都是国内目前大量使用的开源数据库中间件，这两者都使用了alibaba druid的SQL Parser模块，并且Mycat还开源了他们在选型时的对比分析Mycat路由新解析器选型分析与结果.

4.1 应用场景

当我们拿到AST后，可以做什么？

语法审核：根据内置规则，对SQL进行审核、合法性判断。
查询优化：根据where条件、聚合条件、多表Join关系，给出索引优化建议。
改写SQL：对AST的节点进行增减。
生成SQL特征：参考JIRA的慢SQL工单中，生成的指纹（不一定是AST方式，但AST可以实现）。

4.2 改写SQL

提到改写SQL，可能第一个思路就是在SQL中添加占位符，再进行替换；再或者利用正则匹配关键字，这种方式局限性比较大，而且从安全角度不可取。

基于AST改写SQL，是用SQL字符串生成AST，再对AST的节点进行调整；通过遍历Tree，拿到目标节点，增加或修改节点的子节点，再将AST转换为SQL字符串，完成改写。这是在满足SQL语法的前提下实现的安全改写。

以Druid的SQL Parser模块为例，利用其中的SQLUtils类，实现SQL改写。

4.2.1 新增改写

1）原始SQL

2）实际执行SQL

4.2.2 查询改写

前面省略了Tree的遍历过程，需要识别诸如join、sub-query等语法

1）简单join查询

原始SQL

实际执行SQL

2）join查询+隐式where条件

原始SQL

实际执行SQL

3）union查询+join查询+子查询+显示where条件

原始SQL

（unionQuality_Union_Join_SubQuery_ExplicitCondition）

实际执行SQL

5 总结

本文是基于环境隔离的技术预研过程产生的，其中改写SQL的实现，是数据库在数据隔离上的一种尝试。

可以让开发人员无感知的情况下，以插件形式，在SQL提交到MySQL前实现动态改写，只需要在数据表上增加字段、标识环境差异，后续CRUD的SQL都会自动增加标识字段（flag=’预发’、flag=’生产’），所操作的数据只能是当前应用所在环境的数据。

作者：耿宏宇