数据库管理提速：SQL解析的探索与应用-数据库

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数据库管理提速：SQL解析的探索与应用

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2018-8-13

编辑推荐:

本文来自于51cto，主要介绍了词法分析，语法分析，MySQL语法分析树生成过程，核心数据结构及其关系等。

现状与场景

SQL解析是一项复杂的技术，一般都是由数据库厂商来掌握，当然也有公司专门提供SQL解析的API（参考链接：http://sqlparser.com/）。

由于这几年MySQL数据库中间件的兴起，需要支持读写分离、分库分表等功能，就必须从SQL中抽出表名、库名以及相关字段的值。因此像Java语言编写的Druid，C语言编写的MaxScale，Go语言编写的Kingshard等，都会对SQL进行部分解析。而真正把SQL解析技术用于数据库维护的产品较少，主要有如下几个：

美团点评开源的SQLAdvisor。它基于MySQL原生态词法解析，结合分析SQL中的where条件、聚合条件、多表Join关系给出索引优化建议。

参考链接：https://github.com/Meituan-Dianping/SQLAdvisor

去哪儿开源的Inception。侧重于根据内置的规则，对SQL进行审核。

参考链接：http://mysql-inception.github.io/inception-document

阿里的Cloud DBA。根据官方文档介绍，其也是提供SQL优化建议和改写。

参考链接：https://yq.aliyun.com/articles/218442

上述产品都有非常合适的应用场景，在业界也被广泛使用。但是SQL解析的应用场景远远没有被充分发掘，比如：

基于表粒度的慢查询报表。比如，一个Schema中包含了属于不同业务线的数据表，那么从业务线的角度来说，其希望提供表粒度的慢查询报表。

生成SQL特征。将SQL语句中的值替换成问号，方便SQL归类。虽然可以使用正则表达式实现相同的功能，但是其Bug较多，可以参考pt-query-digest。比如pt-query-digest中，会把遇到的数字都替换成“？”，导致无法区别不同数字后缀的表。

高危操作确认与规避。比如，DBA不小心Drop数据表，而此类操作，目前还无有效的工具进行回滚，尤其是大表，其后果将是灾难性的。

SQL合法性判断。为了安全、审计、控制等方面的原因，美团点评不会让研发人员直接操作数据库，而是提供RDS服务。尤其是对于数据变更，需要研发人员的上级主管进行业务上的审批。如果研发人员，写了一条语法错误的SQL，而RDS无法判断该SQL是否合法，就会造成不必要的沟通成本。

因此为了让所有有需要的业务都能方便地使用SQL解析功能，我们认为应该具有如下特性：

直接暴露SQL解析接口，使用尽量简单。比如：输入SQL，则输出表名、特征和优化建议。

接口的使用不依赖于特定的语言，否则维护和使用的代价太高。比如：以HTTP等方式提供服务。

千里之行，始于足下，下面我先介绍下SQL的解析原理。

原理

SQL解析与优化是属于编译器范畴，和C语言等其他语言的解析没有本质的区别。其中分为词法分析、语法和语义分析、优化、执行代码生成。对应到MySQL的部分，如下图：

SQL解析原理

1、词法分析

SQL解析由词法分析和语法/语义分析两个部分组成。词法分析主要是把输入转化成一个个Token。其中Token中包含Keyword（也称symbol）和非Keyword。例如：SQL语句select username from userinfo，在分析之后，会得到4个Token，其中有2个Keyword，分别为select和from：

通常情况下，词法分析可以使用Flex来生成。

参考链接：https://www.gnu.org/software/flex

但是MySQL并未使用该工具，而是手写了词法分析部分（据说是为了效率和灵活性，可参考：https://yq.aliyun.com/articles/71979）。具体代码在sql/lex.h和sql/sql_lex.cc文件中。

MySQL中的Keyword定义在sql/lex.h中，如下为部分Keyword：

{ "&&", SYM(AND_AND_SYM)},
{ "<", SYM(LT)},
{ "<=", SYM(LE)},
{ "<>", SYM(NE)},
{ "!=", SYM(NE)},
{ "=", SYM(EQ)},
{ ">", SYM(GT_SYM)},
{ ">=", SYM(GE)},
{ "<<", SYM(SHIFT_LEFT)},
{ ">>", SYM(SHIFT_RIGHT)},
{ "<=>", SYM(EQUAL_SYM)},
{ "ACCESSIBLE", SYM(ACCESSIBLE_SYM)},
{ "ACTION", SYM(ACTION)},
{ "ADD", SYM(ADD)},
{ "AFTER", SYM(AFTER_SYM)},
{ "AGAINST", SYM(AGAINST)},
{ "AGGREGATE", SYM(AGGREGATE_SYM)},
{ "ALL", SYM(ALL)},

词法分析的核心代码在sql/sql_lex.c文件中的MySQLLex→lex_one_Token，有兴趣的同学可以下载源码研究。

2、语法分析

语法分析就是生成语法树的过程。这是整个解析过程中最精华、最复杂的部分，不过这部分MySQL使用了Bison来完成。即使如此，如何设计合适的数据结构以及相关算法，去存储和遍历所有的信息，也是值得在这里研究的。

语法分析树

SQL语句：

select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5 and 1 = 1

会生成如下语法树：

语法树

对于未接触过编译器实现的同学，肯定会好奇如何才能生成这样的语法树，不过其背后的原理都是编译器的范畴，大家可以参考维基百科的一篇文章，以及该链接中的参考书籍。本人也是在学习MySQL源码过程中，阅读了部分内容。

参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/LR_parser

由于编译器涉及的内容过多，本人经历和时间有限，不做过多探究。从工程的角度来说，学会如何使用Bison去构建语法树，来解决实际问题，对我们的工作也许有更大帮助。下面我就以Bison为基础，探讨该过程。

MySQL语法分析树生成过程

全部的源码在sql/sql_yacc.yy中，在MySQL5.6中有17K行左右代码。这里列出涉及到SQL：

select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5 and 1 = 1

解析过程的部分代码摘录出来。其实有了Bison之后，SQL解析的难度也没有想象的那么大。特别是这里给出了解析的脉络之后。

代码示下：

select /*select语句入口*/:
select_init
{
LEX *lex= Lex;
lex->sql_command= SQLCOM_SELECT;
}
;
select_init:
SELECT_SYM /*select 关键字*/ select_init2
| '(' select_paren ')' union_opt
;
select_init2:
select_part2
SELECT_LEX * sel= lex->current_select;
if (lex-> current_select-> set_braces(0))
{
my_parse_error (ER(ER_SYNTAX_ERROR));
MYSQL_YYABORT;
}
if (sel->linkage == UNION_TYPE &&
sel->master_unit-> first_select-> braces)
union_clause
;
select_part2:
SELECT_LEX *sel= lex->current_select;
if (sel->linkage != UNION_TYPE)
mysql_init_select(lex);
lex->current_select->parsing_place= SELECT_LIST;
}
select_options select_item_list /*解析列名*/
{
Select->parsing_place= NO_MATTER;
}
select_into select_lock_type
;

select_into:
opt_order_clause opt_limit_clause {}
| into
| select_from /*from 字句*/
| into select_from
| select_from into
;
select_from:
FROM join_table_list /*解析表名*/ where_clause /*where字句 */ group_clause having_clause
opt_ order_ clause opt_limit_clause procedure_ analyse_ clause
{
Select->context.table_list=
Select-> context.first_name_resolution_table=
Select ->table_list.first;
}
| FROM DUAL_SYM where_clause opt_limit_clause
/* oracle compatibility: oracle always requires FROM clause,
and DUAL is system table without fields.
Is "SELECT 1 FROM DUAL" any better than "SELECT 1" ?
Hmmm :) */
;
where_clause:
/* empty */ { Select->where= 0; }
| WHERE
{
Select->parsing_place= IN_WHERE;
}
expr /*各种表达式*/
{
SELECT_LEX *select= Select;
select-> where= $3;
select-> parsing_place= NO_MATTER;
if ($3)
$3->top_level_item;
/* all possible expressions */
expr:
| expr and expr %prec AND_SYM
{
/* See comments in rule expr: expr or expr */
Item_cond_and *item1;
Item_cond_and *item3;
if (is_cond_and($1))
{
item1= (Item_cond_and*) $1;
if (is_cond_and($3))
{
item3= (Item_cond_and*) $3;
/*
(X1 AND X2) AND (Y1 AND Y2) ==> AND (X1, X2, Y1, Y2)
*/
item3->add_at_head(item1->argument_list);
$$ = $3;
}
else
(X1 AND X2) AND Y ==> AND (X1, X2, Y)
*/
item1->add($3);
$$ = $1;
else if (is_cond_and($3))
X AND (Y1 AND Y2) ==> AND (X, Y1, Y2)
*/ item3->add_at_head($1);
/* X AND Y */
$$ = new (YYTHD->mem_root) Item_cond_and($1, $3);
if ($$ == )

在大家浏览上述代码的过程，会发现Bison中嵌入了C++的代码。通过C++代码，把解析到的信息存储到相关对象中。例如表信息会存储到TABLE_LIST中，order_list存储order by子句里的信息，where字句存储在Item中。有了这些信息，再辅助以相应的算法就可以对SQL进行更进一步的处理了。

核心数据结构及其关系

在SQL解析中，最核心的结构是SELECT_LEX，其定义在sql/sql_lex.h中。下面仅列出与上述例子相关的部分。