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SQL解析器：数据库的"翻译官"
1. SQL解析器原理与流程
SQL解析器是数据库系统的核心组件，负责将文本形式的SQL语句转换为系统内部可执行的结构。整个解析过程可以通过下图来表示：
+---------------+ +---------------+ +---------------+ +---------------+
| | | 词法分析器 | | 语法分析器 | | |
| SQL文本输入 | --> | (Lexer) | --> | (Parser) | --> | 抽象语法树 |
| | | | | | | (AST) |
+---------------+ +---------------+ +---------------+ +---------------+| |v v+---------------+ +---------------+| Token序列 | | 解析表达式 || 识别关键字 | | 构建节点 || 识别标识符 | | 处理优先级 || 识别操作符 | | 错误处理 |+---------------+ +---------------+
实际解析流程示例
以一个简单的查询为例：SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;
第一步：词法分析（分词）
SQL文本首先经过词法分析器处理，被拆分成一系列Token：
Token序列:
SELECT → id → , → name → FROM → users → WHERE → age → > → 18 → ;
核心代码：词法分析器如何识别Token
// 创建词法分析器
lexer := lexer.NewLexer("SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;")// 词法分析器核心方法
func (l *Lexer) NextToken() Token {// 跳过空白字符l.skipWhitespace()// 根据当前字符判断Token类型switch l.ch {case '=':return Token{Type: EQUAL, Literal: "="}case ',':return Token{Type: COMMA, Literal: ","}case '>':return Token{Type: GREATER, Literal: ">"}// ... 其他特殊字符处理default:if isLetter(l.ch) {// 读取标识符或关键字literal := l.readIdentifier()tokenType := lookupKeyword(literal) // 判断是否是关键字return Token{Type: tokenType, Literal: literal}} else if isDigit(l.ch) {// 读取数字return Token{Type: NUMBER, Literal: l.readNumber()}}}
}
第二步：语法分析（构建语法树）
Token序列传递给语法分析器，根据SQL语法规则构建抽象语法树：
核心代码：语法分析器如何分派处理不同语句
// 解析入口
func (p *Parser) Parse() (ast.Statement, error) {// 根据第一个Token判断SQL语句类型switch p.currToken.Type {case lexer.SELECT:return p.parseSelectStatement()case lexer.INSERT:return p.parseInsertStatement()case lexer.UPDATE:return p.parseUpdateStatement()case lexer.CREATE:if p.peekTokenIs(lexer.TABLE) {return p.parseCreateTableStatement()}return nil, fmt.Errorf("不支持的CREATE语句")default:return nil, fmt.Errorf("不支持的SQL语句类型: %s", p.currToken.Literal)}
}
解析SELECT语句的关键代码：
func (p *Parser) parseSelectStatement() (*ast.SelectStatement, error) {stmt := &ast.SelectStatement{}p.nextToken() // 跳过SELECT关键字// 1. 解析列名列表columns, err := p.parseExpressionList(lexer.COMMA)if err != nil {return nil, err}stmt.Columns = columns// 2. 解析FROM子句和表名p.nextToken()if !p.currTokenIs(lexer.FROM) {return nil, fmt.Errorf("期望FROM，但得到%s", p.currToken.Literal)}p.nextToken() // 跳过FROMif !p.currTokenIs(lexer.IDENTIFIER) {return nil, fmt.Errorf("期望表名，但得到%s", p.currToken.Literal)}stmt.TableName = p.currToken.Literal// 3. 解析WHERE子句(可选)p.nextToken()if p.currTokenIs(lexer.WHERE) {p.nextToken() // 跳过WHEREexpr, err := p.parseExpression(LOWEST) // 解析条件表达式if err != nil {return nil, err}stmt.Where = expr}// 4. 解析其他可选子句(ORDER BY, LIMIT等)return stmt, nil
}
2. 抽象语法树(AST)详解
抽象语法树是SQL语句的树状结构表示，每个节点代表SQL语句的一个组成部分。
AST的基本节点类型
// 所有AST节点的基础接口
type Node interface {TokenLiteral() string // 返回节点对应的词法单元字面值String() string // 返回节点的字符串表示
}// SQL语句节点
type Statement interface {NodestatementNode()
}// 表达式节点
type Expression interface {NodeexpressionNode()
}
直观理解AST结构
对于查询语句 SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;，最终构建的AST如下：
SelectStatement
├── Columns: [
│ ├── Identifier{Value: "id"}
│ └── Identifier{Value: "name"}
│ ]
├── TableName: "users"
└── Where: BinaryExpression{├── Left: Identifier{Value: "age"}├── Operator: GREATER└── Right: LiteralExpression{Value: "18", Type: NUMBER}}
这个树状结构直观地展示了SQL语句的各个组成部分和它们之间的关系。
AST构建的渐进过程
AST不是一次性构建完成的，而是随着解析过程逐步构建：
1. 初始化空的SelectStatement节点SelectStatement{} → 空结构2. 解析列名列表SelectStatement{Columns: [Identifier{Value: "id"},Identifier{Value: "name"}]}3. 添加表名SelectStatement{Columns: [...],TableName: "users"}4. 添加WHERE条件SelectStatement{Columns: [...],TableName: "users",Where: BinaryExpression{...}}
3. 表达式解析的关键技术
表达式解析是SQL解析器最复杂的部分，尤其是处理运算符优先级和嵌套表达式。我们使用Pratt解析技术来高效处理这些问题。
Pratt解析的核心代码
// 表达式解析的核心函数
func (p *Parser) parseExpression(precedence int) (ast.Expression, error) {// 1. 获取前缀解析函数(处理标识符、字面量等)prefix := p.prefixParseFns[p.currToken.Type]if prefix == nil {return nil, fmt.Errorf("找不到%s的前缀解析函数", p.currToken.Literal)}// 2. 解析最左侧表达式leftExp, err := prefix()if err != nil {return nil, err}// 3. 根据优先级处理中缀表达式(处理运算符如>、=、AND等)for !p.peekTokenIs(lexer.SEMICOLON) && precedence < p.peekPrecedence() {infix := p.infixParseFns[p.peekToken.Type]if infix == nil {return leftExp, nil}p.nextToken() // 移动到运算符// 构建二元表达式，保证运算符优先级正确leftExp, err = infix(leftExp)if err != nil {return nil, err}}return leftExp, nil
}
运算符优先级处理
定义清晰的优先级确保表达式按照预期顺序解析：
// 优先级常量
const (LOWEST = 1 // 最低优先级AND_OR = 2 // AND OREQUALS = 3 // == !=LESSGREATER = 4 // > < >= <=SUM = 5 // + -PRODUCT = 6 // * /PREFIX = 7 // -X 或 !X
)// 运算符优先级映射
var precedences = map[TokenType]int{EQUAL: EQUALS,NOT_EQUAL: EQUALS,LESS: LESSGREATER,GREATER: LESSGREATER,AND: AND_OR,OR: AND_OR,// ...其他运算符
}
4. 实际案例解析
让我们通过一个完整示例，来展示SQL语句从文本到AST的完整转换过程：
输入SQL：
SELECT id, name FROM users WHERE age > 18 AND role = 'admin';
转换过程：
- 词法分析：将SQL文本拆分为Token序列
- 语法分析：识别SELECT语句的基本结构
- 解析列列表：识别
id和name两个列 - 解析表名：识别表名
users - 解析WHERE子句：
- 解析
age > 18为一个二元表达式 - 遇到
AND运算符，创建新的二元表达式 - 解析
role = 'admin'作为右侧表达式 - 最终WHERE子句表示为嵌套的二元表达式
- 解析
最终AST结构：
SelectStatement
├── Columns: [
│ ├── Identifier{Value: "id"}
│ └── Identifier{Value: "name"}
│ ]
├── TableName: "users"
└── Where: BinaryExpression{├── Left: BinaryExpression{│ ├── Left: Identifier{Value: "age"}│ ├── Operator: GREATER│ └── Right: LiteralExpression{Value: "18", Type: NUMBER}│ }├── Operator: AND└── Right: BinaryExpression{├── Left: Identifier{Value: "role"}├── Operator: EQUAL└── Right: LiteralExpression{Value: "admin", Type: STRING}}}
小结
通过以上解析过程，我们实现了从SQL文本到内部数据结构的转换，这个结构可以被数据库引擎进一步处理。SQL解析器的质量直接影响数据库系统的稳定性和性能，一个好的解析器应当：
- 能够正确识别各种SQL语法
- 提供清晰的错误信息
- 构建结构良好的AST
- 为后续的查询计划和优化提供基础
在接下来的章节中，我们将完善这个解析器实现SQL语句更为全面的解析，包括drop关键字，xxx join，delete，还有嵌套查询这些功能的解析。