最近参与一个开源项目,一个功能的实现,用到了 druid 解析器来解析SQL,记录下如果使用 druid 来解析SQL,实现对SQL的拦截改写. 1. 对 insert 语句进行解析: private static String convertInsertSQL(String sql){ try{ MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseSt

druid 是阿里开源在 github 上面的数据库连接池,里面有一个专门解析 sql 语句的模块   源码位置: https://github.com/alibaba/druid SQL Parser 模块的介绍: https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL-Parser 相关 API: http://tool.oschina.net/apidocs/apidoc?api=druid0.26   支持的数据库类型: 理论上说,支持所有有jdbc驱动的数据

背景 工作中偶尔会碰到需要统一修改SQL的情况,例如有以下表结构: CREATE TABLE `test_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `account` varchar(70) NOT NULL COMMENT '账号', `user_name` varchar(60) NOT NULL COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄', `sex` bit(1) NOT NULL

以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化.  本系列主要是针对T-SQL的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础]06.透视.逆透视.分组集 [T-SQL基础]07.数据修改 [T-SQL基础]08.事务和并发 [T-SQL基础]09

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

atitit.java解析sql语言解析器解释器的实现 1. 解析sql的本质:实现一个4gl dsl编程语言的编译器 1 2. 解析sql的主要的流程,词法分析,而后进行语法分析,语义分析,构建sql的AST 1 3. 词法分析器 2 4. 语法分析器--ANTLR 2 5. Eclipse插件,,ANTLR Studio 3 6. 一个基于javacc实现的解析器JSqlParser0.7(yr2011), 3 7. 例子代码-----解析sql表格列的名称and类型 3 8. }Sql的历

最近的项目需求中需要解析sql得表名,由于只需要表名我觉得应该用相对粗暴一点的方式来解析 初步思路: 1.转义字符:去除两个引号连在一起的 2.字符串: 去除所有被引号包裹的 3.括号:识别括号处理 4.关键字: 用关键字切割语句,去除与表名 无关的 5.解析与表名有关的切割分段得表名 先是粗暴的括号处理 def get_str(s): you = 0 st = [] re = '' max_you = 0 for ii in s: st.append(ii) while st: tmp = s

前言:通过阅读源码对实现机制进行了解有利于陶冶情操,承接前文Spring mybatis源码篇章-MybatisDAO文件解析(二) 首先了解下sql mapper的动态sql语法 具体的动态sql的使用可在官网查看Mybatis 3 | Dynamic SQL if,条件判断 <select id="findActiveBlogWithTitleLike" resultType="Blog"> SELECT * FROM BLOG WHERE stat

1. String sql = null;if(null == renderType || renderType.equals(ConstantRender.sql_renderType_beetl)){ if(log.isDebugEnabled()) log.debug("beetl解析sql"); sql = BeetlKit.render(sqlTemplete, param); } else if(renderType.equals(ConstantRender.sql_re

Druid.io的SQL功能虽然在试验阶段,但是也支持了大部分的功能,而且还可以通过 Avatica JDBC查看请求的json,有助于我们理解Druid.io的语法.Druid.io有个比较坑的是,如果没有启用SQL功能,你怎么访问也是没有data返回的,但也不会提示你错误. 1.修改配置文件 为了支持Druid SQL,需要修改common.runtime.properties或者 runtime.properties的druid.sql.enable为true就行. To enable D

30分钟全面解析-SQL事务+隔离级别+阻塞+死锁 转自:https://blog.csdn.net/slowlifes/article/details/52752735 2016年10月07日 23:17:46 阅读数:1097 阅读目录 概述: 一.事务 二.锁 三.阻塞 四.隔离级别 五.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化. 本系列[T-SQL基础]主要是针对T-SQL基础的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询

30分钟全面解析-SQL事务+隔离级别+阻塞+死锁 阅读目录 概述: 一.事务 二.锁 三.阻塞 四.隔离级别 五.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化.  本系列主要是针对T-SQL的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础

OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作. 在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储.包含收藏夹.直通车报表.天猫评价等. 截止到2013年4月份.OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看起来挺厉害的,今天我们来研究下它的源码. 关于OceanBase的架构描写叙述有非常多文档.这篇笔记也不打算涉及这些东西,仅仅讨论OceanBase的SQL编译部分的代码. O

淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树   曾经的学渣 2014-06-05 18:38:00 浏览1455 云数据库Oceanbase   OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作.在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储,包括收藏夹.直通车报表.天猫评价等.截止到2013年4月份,OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看

报错信息: Description: Failed to bind properties under 'spring.datasource.druid' to javax.sql.DataSource: Property: spring.datasource.druid.filters Value: stat,log4j Origin: class path resource [application.yml]:47:16 Reason: org.apache.log4j.Logger Acti

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

SQL SERVER数据库的三种常用连接解析: 这里先给出一个官方的解释: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 USE [BI] GO DROP TABLE BI.dbo.TABLE_ONE; GO DROP TABLE BI.dbo.TABLE_TWO; GO CREATE TABLE BI.dbo.

使用durid连接池组件,执行sql时发现异常如下: Caused by: java.sql.SQLException: sql injection violation, part alway true condition not allow : select t.id,t.name ,from sys_testt where (t.tid = 'sys' or ''='sys') and (t.tname like '%%' or ''='') at com.alibaba.druid.wal

在数据库审计中,常常用到SQL模板,这样提取一次模板,下一次就不用对相同的模板的SQL进行相关操作.对此Druid提供相应的工具类进行SQL模板提取: package com.dbappsecurity; import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils; import com.alibaba.druid.sql.visitor.ParameterizedOutputVisitorUtils; import com.alibaba.druid.util.JdbcCons

在前面两篇文章中( 浅谈SQL Server内部运行机制 and 浅谈SQL Server数据内部表现形式 ),我们交流了一些关于SQL Server的一些术语,SQL Sever引擎 与SSMS抽象模型,SQL Server内部存储机制和SQL Server内部体系结构等.讨论的这些问题,均可以归为一个问题,即"SQL Server是怎么执行客户端输入的SQL 语句的?”,其中,重点讨论了下图(SQL Server 体系结构) 然而,如果我们仅仅了解如上技术,是不具备一个资深DBA或数据库优化