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

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

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

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

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

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

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

Question: 为何sql解析和高大上有关系?Answer:因为数据库永远都是系统的核心,CRUD如此深入码农的内心...如果能把CRUD改造成高大上技术,如此不是造福嘛... CRUD就是Create, Read, Update, Delete,转换成sql语句就是insert, select, update, delete 普通场景下,insert也就是一个insert了,没什么高深...高并发场景下,insert就不是一个insert了,而是千千万万个insert...可以用到的技术有

sql 解析字符串添加到临时表中  sql存储过程in 参数输入 解决方法 把字符串解析 添加到 临时表中 SELECT * into #临时表   FROM dbo.Func_SplitOneColumnTabel('001,gf', ',') select * from 表 where ID in (select id from 临时表) Create function [dbo].[Func_SplitOneColumnTabel] (@str nvarchar(max),@split v

1.sql解析的过程 oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符,然后根据hash函数计算其对应的hash值(hash_value).根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket,然后比较bucket里是否存在该SQL语句. 如果不存在,获得shared pool latch,然后在shared pool中的可用chunk链表(也就是bucket)上找到一个可用的chunk,然后释放shared pool latch.在获得了chunk以后,这块chunk就可

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

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

http://blog.chinaunix.net/uid-25909722-id-3363789.html 当客户端进程,将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析叫做软解析:如果不存

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies      本本文翻译了如下章节, 介绍数据库的SQL解析器组件: Query parser–SQL解析器 每条SQL语句都会被送到解析器中检查SQL语句的合法性.如果你的SQL写得有问题,解析器将拒绝执行.例如,将"

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

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