1.Cobar源码分析之AST
2.SQL抽象语法树及改写场景应用

Cobar源码分析之AST

       Cobar是源码一款阿里开源的数据库中间件，专注于分库分表的源码路由功能。SQL，源码作为一种领域语言，源码广泛用于关系型数据库的源码管理和操作，其执行流程一般包括词法分析、源码maven 下载源码语法分析、源码语义分析生成AST（抽象语法树），源码然后由优化器生成执行计划，源码最后由执行引擎执行。源码

       在Cobar中，源码SQL Parser负责将SQL语句解析为AST。源码开发SQL Parser通常有两种方式。源码Cobar的源码SQL Parser经历了三个版本迭代，主要目的源码是提升性能。本文将深入解析Cobar中的知速源码整站SQL Parser和AST，包括其结构、操作和应用。

       AST（抽象语法树）直观表示SQL语句的结构。以SQL语句“select id,type from goods as g where type in (select type from type_config where status = 0)”为例，Cobar SQL Parser将其解析为AST对象，其根节点为select语句，其他属性为叶子节点。

       AST的Node定义包括accept方法，用于遍历树结构。实现AST主要涉及几个类，如ComparisionEqualsExpression，其中1为比较的左右表达式，2为判断符，3为计算表达式。evaluationInternal方法实现比较逻辑，45的源码是将表达式结构化并穷举后，实现简单的数值比较。

       AST操作中，遍历是最基本的，利用ASTNode的accept方法和SQLASTVisitor接口实现。SQLParserDelegate.parse(sql)解析结果为DMLSelectStatement对象，其visit方法负责构建SQL输出格式。MySQLOutputASTVisitor实现遍历并输出SQL语句，如“SELECT id, type FROM goods AS G WHERE type IN (SELECT type FROM type_config WHERE status = 0)”。Cobar利用AST进行分库分表，获取表名、列名、比较的值。

       AST还可以生成SQL特征，如将原始SQL归一化为“select id,前期贷超源码 name, age from user as u where age >= ?”，在进行SQL慢查询统计、限流等操作时非常有用。Cobar利用AST对线上SQL进行安全检查，拦截无条件的update或delete语句。

       本文从SQL AST的来源、结构、遍历原理、应用等方面进行介绍，通过Cobar项目中的单元测试，读者可以实际感受AST的功能和应用。了解SQL AST有助于后端技术、架构设计、性能优化、源码阅读、问题排查等领域。辽源码布机

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SQL抽象语法树及改写场景应用

       我们日常编写SQL语句，提交后获取结果集。例如，"select * from t_user where user_id > ;"，目标是从t_user表中筛选出user_id大于的所有记录。这条SQL经历了什么才能生成结果集呢？

       不同数据库如MySQL、Oracle、TiDB、CK，乃至大数据计算引擎Hive、HBase、Spark，通过SQL引擎实现接受SQL并返回结果的功能。SQL引擎的核心执行逻辑大致为：词法分析、语法分析、查询优化、生成逻辑计划、物理计划，最后执行。

       词法分析和语法分析引出了抽象语法树（AST）的概念。AST是对源代码语法结构的抽象表示，以树状形式展现，每个节点代表源码中的一种结构。SQL提交给SQL引擎后，首先经过词法分析，然后利用语法解析器生成AST。

       以"select username,ismale from userInfo where age> and level>5 and 1=1"为例，抽象语法树简单理解为逻辑执行计划，经过查询优化器优化，得到逻辑计划树，实现谓词下推、剪枝等操作。逻辑计划进一步转换为物理计划，如数据扫描、聚合，最后执行。

       ANTLR4工具广泛应用于解析SQL，通过构建G4文件描述语法，实现SQL拆解、封装和内容提取。在Java中，利用ANTLR4解析SQL，获取AST并提取表名。AST解析过程复杂，但通过简单字符串解析理解ANTLR4逻辑，有助于深入理解SQL解析。

       在工业应用中，利用ANTLR4生成并解析AST，虽然提供了基础解析能力，但更深入处理通常需要进一步自定义操作。在Java生态中，Apache Sharding Sphere、Mycat等流行SQL解析工具实现了这一需求。

       获取AST后，可以实现SQL的改写。改写SQL通常涉及添加占位符、正则匹配关键字，这些方法存在局限性和安全风险。基于AST的改写更安全，通过遍历树结构，调整目标节点，实现语法符合的改写。

       利用Druid的SQL解析模块，通过SQLUtils类实现SQL改写，包括新增改写和查询改写。改写过程涉及识别SQL语法结构，如join、sub-query等。

       在数据库数据隔离上，实现动态SQL改写，开发人员无需感知，通过在数据表上增加字段和环境标识，CRUD SQL自动增加标识字段（如flag='预发'、flag='生产'），操作数据仅限于当前应用环境。