Apache 顶级项目 ShardingSphere — SQL Parser 的设计与实现
导语：SQL作为现代计算机行业的数据处理事实标准，是目前最重要的数据处理接口之一，从传统的DBMS(如MySQL，Oracle)到主流的计算框架(如spark，flink)都提供了SQL的解析引擎，因此想对SQL进行精细化的操作，一定离不开SQL Parser。Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，需要对SQL进行精细化的操作，如改写，加密等，因此也实现了SQL Parser，并提供独立的Parser引擎。
一、工作原理
SQL Parser 的功能是把一条SQL解析为抽象语法树(AST)，SQL Parser需要编译原理相关的知识，简单介绍一下。
SQL Parser 包含词法解析(Lexer)和语法解析(Parser)，词法解析的作用是把一个SQL 分割成一个一个不可分割的单元，例子：
原始SQL：select id,name from table1 where name="xxx";
词法解析器输入是原始SQL，并且暴露一个接口nextToken()，每次调用nextToken()都会返回一个Token，伪代码如下：
语法分析器的作用是使用Lexer的输出(调用nextToken())，构造出AST,以上面的SQL为例，解析器得出的语法树如下：
1、Lexer 原理
Lexer 也称为分词，从左向右扫描SQL，将其分割成一个个的toke(不可分割的，具有独立意义的单元，类似英语中的单词)。
Lexer的实现一般都是构造DFA(确定性有限状态自动机)来实现的，以一个例子说明。
状态转移图如下，这是一个能够识别标识符，数字和一般运算符的词法解析器。
2、Parser 原理
首先给出上下文无关语法和相关术语的定义：
终结符集合 T（terminal set）
一个有限集合，其元素称为 终结符(terminal)。
非终结符集合 N（non-terminal set)
一个有限集合，与 T 无公共元素，其元素称为 非终结符(non-terminal)。
符号集合 V（alphabet）
T 和 N 的并集，其元素称为 符号(symbol)。因此终结符和非终结符都是符号。符号可用字母：A，B，C，a，b，c 等表示。
符号串（a string of symbols）
一串符号，如 X1 X2 ... Xn 。只有终结符的符号串称为句子(sentence)。空串 (不含任何符号)也是一个符号串，用 ε 表示。符号串一般用小写字母 u, v, w 表示。
产生式（production）
一个描述符号串如何转换的规则。对于上下文本无关语法，其固定形式为：A -> u ，其中 A 为非终结符， u 为一个符号串。
产生式集合 P（production）
一个由有限个产生式组成的集合。
展开 (expand)
一个动作：将一个产生式 A -> u 应用到一个含有 A 的符号串 vAw 上，用 u 代替该符号串中的 A ，得到一个新的符号串 vuw 。
折叠 (reduce)
一个动作：将一个产生式 A -> u 应用到一个含有 u 的符号串 vuw 上，用 A 代替该符号串中的 u ，得到一个新的符号串 vAw。
起始符号 S（start symbol）
N 中的一个特定的元素。
推导（derivate）
一个过程：从一个符号串 u 开始，应用一系列的产生式，展开到另一个的符号串 v，若 v 可以由 u 推导得到，则可写成：u => v。
上下文本无关语法 G (context-free grammar, CFG)
一个 4 元组：(T，N，P，S) ，其中 T 为终结符集合， N 为非终结符集合， P 为产生式集合， S 为起始符号。一个句子如果能从语法 G 的 S 推导得到，可以直接称此句子由语法 G 推导得到，也可称此句子符合这个语法，或者说此句子属于 G 语言。G 语言 (G language) 就是语法 G 推导出来的所有句子的集合，有时也用 G 代表这个集合。
解析（parse）
也称为分析，是一个过程：给定一个句子 s 和语法 G ，判断 s 是否属于 G ，如果是，则找出从起始符号推导得到 s 的全过程。推导过程中的任何符号串（包括起始符号和最终的句子）都称为 中间句子（working string）。
2.1 自顶向下分析法 LL(1)
LL(1) 是自顶向下分析法的一种，第一个L代表从左向右扫描待解析文本，第二个L代表从左向右展开，(1)代表每次读取一个Token。
以简单表达式为例子：
我们的目标是将起始符号expr展开成句子 1 2 23 45
对比expr和NUM(1),只能选择expr -> NUM expr，才可以和NUM(1)匹配，展开后得NUM expr
忽略已匹配的NUM(1), 再次读入NUM(2),只能选择expr -> NUM expr，展开后得NUM expr
忽略已匹配的NUM(2),再次读入NUM(23),只能选择expr -> NUM expr，展开后得NUM expr
忽略已匹配的NUM(23),再次读入NUM(45),只能选择expr -> NUM，展开后得NUM
得到最终句子 NUM(1) NUM(2) NUM(23) NUM(45) 可接受，解析完成
注意点：为什么1,2,3只能选择expr -> NUM expr， Lexer中会有接口判断是否得到末尾，ShardingSphere中接口是lexer._hitEOF。
自底向上分析的顺序和自顶向下分析的顺序相反，从给定的句子开始，不断的挑选出合适的产生式，将中间句子中的子串折叠为非终结符，最终折叠到起始符号。
LR(1) 是自底向上分析法的一种，第一个L代表从左向右扫描待解析文本，第二个R代表从右向坐折叠，(1)代表每次读取一个Token。
以简单表达式为例：
解析过程是如下：
我们的目标是把 1 2 23 45 折叠为expr
读入NUM(1)，发现只能选择expr -> NUM， 折叠得expr
读入NUM(2)，只能选择expr -> expr NUM，折叠得expr
读入NUM(23)，只能选择expr -> expr NUM，折叠得expr
读入NUM(45)，只能选择expr -> expr NUM，折叠得expr 可接受，解析完成
二、ShardingSphere Parser 实现
实现Parser的方式一般分为两种，一种是写代码实现状态机来进行解析，另一种是通过解析器生成器根据定义的语法规则生成解析器，ShardingSphere使用第二种方式，这是由于衡量了性能，扩展性和容易维护因素最终决定的。
以ShardingSphere中的MySQL解析引擎为例，模块shardingsphere-sql-parser-mysql，语法定义路径src/main/antlr
功能点：
提供独立的SQL解析引擎
可以方便的对语法规则进行扩充和修改
提供SQL 变量参数化功能
提供SQL 格式化功能
支持多种方言
MySQL支持，完善PostgreSQL支持，完善SQLServer支持Oracle支持SQL92支持
使用方法：
三、常见解析器
1. MySQL Parser
词法解析通过手写代码的方式实现，语法解析通过定义语法规则，使用bison生成语法解析代码。
2. PostgreSQL Parser
通过定义语法规则，使用flex/bison生成词法，语法解析代码。
3. TIDB Parser(能够单独使用，golang)
词法解析通过手写代码的方式实现，语法解析通过定义语法规则，使用goyacc生成语法解析代码。
4. ShardingSphere Parser(能够单独使用, 多种目标语言c,c++,java, golang,python）
通过定义语法规则，使用ANTLR生成词法，语法解析代码
可以方便自定义语法
提供缓存机制
SQL格式化，SQL参数化
支持多种DB：Mysql, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, SQL92
支持自定义visitor
5. alibaba druid(能够单独使用，java)
通过代码的方式实现词法解析器和语法解析器
支持多种DB: Mysql, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, odps, db2, hive, SQL92
SQL格式化，SQL参数化
支持自定义visitor
6. Jsqlparser(能够单独使用，java)
通过javacc定义语法解析规则实现
不局限于某一个DB
注意：
基本都是通过定义语法来实现的，词法解析都是通过定义正则语言，构造有限状态自动机实现，区别是LL(自顶向下)语法和LR(自底向上)语法。
antlr使用的是LL(自顶向下)的语法规则 改进的LL(*)算法，Bison和goyacc使用LR(自底向上)的语法规则，LALR算法，Jsqlparser是LL(k), druid目测类似LL(k)。
LR相比LL表达能力更强，典型的例子是antlr不支持相互左递归，bison支持。
四、AST(语法树)应用
转化为逻辑执行计划，逻辑执行计划再转换为物理执行计划，物理执行计划用于存储引擎具体执行。
eg: select * from table1, table2 where table1.id=1 转化为逻辑执行计划为
通过遍历语法树，对SQL进行格式化，参数化等
参考文献
[1] LL(*)：https://www.antlr.org/papers/LL-star-PLDI11.pdf
[2] LALR：https://suif.stanford.edu/dragonbook/lecture-notes/Stanford-CS143/11-LALR-Parsing.pdf；http://www.cs.ecu.edu/karl/5220/spr16/Notes/Bottom-up/lalr.html
[3] TiDB优化器设计：https://pingcap.com/blog-cn/tidb-cascades-planner
[4] MySQL优化器设计：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/cost-model.html
作者介绍：
陆敬尚，京东数科软件工程师，Apache ShardingSphere Committer，热爱开源，现专注于ShardingSphere 的开源建设和开发工作。
原文链接：Apache顶级项目ShardingSphere — SQL Parser的设计与实现
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