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

概览 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

https://segmentfault.com/a/1190000008120254?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 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

https://tech.meituan.com/SQL_parser_used_in_mtdp.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失.为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫.比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司,可以通过设

1.sqlparser http://www.sqlparser.com/ 优点:支持的数据库最多,除了传统数据库外还支持hive和greenplum一类比较新的数据库,调用比较方便,功能不错 缺点:收费,500$起 2.Apache Calcite 一个构建JDBC或者ODBC访问数据库的框架,通过自定义一些adapter通过sql访问任意类型的数据 优点:开源 缺点:sql解析只是一小部分功能,且只支持通用的文法树,无法对不同数据库提供本地化支持 3.druid 阿里的一个开源项目,其实是个

转载地址:http://www.elecfans.com/emb/20180618696111.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失. 为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫,比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司可以通过设定

官方参考: https://www.bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md 前置知识 什么是Druid? Druid是一个高效的数据查询系统,主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询.数据可以实时摄入,进入到Druid后立即可查,同时数据是几乎是不可变.通常是基于时序的事实事件,事实发生后进入Druid,外部系统就可以对该事实进行查询. 源码架构 这里解释一下druid从解析到判断sql语句的注入攻击性的代码检测流程: 1.词法解析(lex

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

最近,把各应用的jdbc连接池统一从dbcp2改成了druid,运行时druid报sql解析错误,如下: select * from test         where 1=1         <if test="info1!=null and info1!=''">            and info1 like "%"#{info1}"%"         </if> 23:28:59.112 [25591043

Reference:  https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html 前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分

一.前言 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识. 二.MySQL架构总览 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解. 从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage Engin

通过关联x$kglcursorx$kglcursor_child_sqlid视图: 通过使用Oracle10035Event事件可以找到解析失败的SQL: 通过oraclesystemdump也可以找到解析失败SQL: 以下我们来看看这个精彩的案例分享. 背景介绍客户的一套重要生产系统,出现了性能问题.这个问题涉及的信息如下: 月底时候数据库主机的CPU利用率长期在100%左右. 数据库中出现大量的latch:librarycache竞争 系统概况 该系统为OLAPOLTP混合系统,平时为交易型

对同一个sql语句,使用3种解析器解析出ast语法树(这是编译原理上的说法,在sql解析式可能就是解析器自己定义的statement类型).运行100万次的时间对照. package demo.test; import java.io.StringReader; import java.sql.SQLSyntaxErrorException; import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException; import net.sf.jsqlparser.parser

本系列主要分为三部分,前两部分主要分析mybatis的实现原理,最后一部分结合spring,来看看mybtais是如何与spring结合的就是就是mybatis-spring的源码. 相较于spring,mybatis源码算是比较容易理解的,因为很少用一层层的抽象,类所做的事一目了然,但是要说质量的话,我还是偏向与spring,只是个人意见,好了我们开始: 为了便于理解,我们分两部分介绍mybatis,本篇着重介绍mybtais是如何解析xml或者注解,并将其结构化为自己的类. 先看mybati

Oracle服务器 是一个数据库管理系统,它提供了一种全面.开放.集成的方法来管理信息. Oracle服务器由Oracle数据库和Oracle实例组成. oracle数据库软件和Oracle数据库软件可以分开存储.oracle数据库软件一般存放在oralce服务器的本地硬盘上,而Oracle数据库实例所对应的文件(.ctl..log..dbf)一般存放在存储服务器上. 一个常用的冗余结构如下图所示: ​ 体系结构图 ​ 存储服务器 实例和数据库的关系 一个Oracle数据库可以对应多个数据库实例

1.概述 最近,有同学留言关于SQL解析器方面的问题,今天笔者就为大家分享一下SQL解析器方便的一些内容. 2.内容 2.1 SQL解析器是什么? SQL解析与优化是属于编辑器方面的知识,与C语言这类编程语言的解析上是类似的.SQL解析主要包含:词法分析.语义语法分析.优化和执行代码生成.例如,我们非常熟悉的MySQL的一个SQL解析部分流程,如下图所以: 这里给大家介绍一下关于MySQL Lex和Bison生成的相关含义和具体负责的内容. 1.词法分析 SQL解析由词法分析和语法.语义分析两个

分享嘉宾:高大月@美团点评,Apache Kylin PMC成员,Druid Commiter 编辑整理:Druid中国用户组 6th MeetUp 出品平台:DataFunTalk -- 导读: 长久以来,对SQL和权限的支持一直是Druid的软肋.虽然社区早在0.9和0.12版本就分别添加了对SQL和Security的支持,但根据我们了解,考虑到功能的成熟度和稳定性,真正把SQL和Security用起来的用户是比较少的.本次分享将介绍社区SQL和Security方案的原理,以及美团点评在落地

​作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一.背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架.而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询.SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据. 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程. 二.为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做

    我在前一种解决方案SQL Server获取下一个编码字符实现和后一种解决方案SQL Server获取下一个编码字符实现继续重构与增强两篇博文中均提供了一种解决编码的方案,考虑良久对比以上两种方案的,后一种方案虽然解决了其中方案的缺点,但是依然存在的编码字符串长度的限制(最多满足8位长度),本博文提供的方案将编码字符串长度增加到19位,也可以足够项目中实现这些编码.          具体的编码规则可以参看以上两种解决方案博文中的描述,也可以进入SQL Server 大V潇湘隐者的获取下一