【技术解析】sql解析框架对比与apache calcite实践-爱代码爱编程

SQL解析框架比较分析

什么是SQL解析

SQL解析功能是数据库管理系统（DBMS）中的一个关键组件，它负责解释和分析用户提交的SQL（Structured Query Language）查询语句。
SQL是一种用于与关系型数据库通信的标准化语言，通过SQL解析，DBMS能够理解用户的请求并执行相应的操作，如查询、插入、更新或删除数据。
SQL解析的主要任务包括以下方面：

• 语法检查： 确保用户输入的SQL语句符合SQL语法规范，否则将产生错误。
• 语义检查： 确保SQL语句的语义是合理的，例如检查表和列是否存在，检查数据类型是否匹配等。
• 查询优化： 对SQL查询进行优化，以提高查询性能。这可能涉及选择最优的执行计划，索引的使用 等。
• 访问控制： 验证用户是否有执行特定操作的权限，确保用户只能访问其被授权的数据。
• 执行计划生成： 生成一个执行计划，该计划描述了如何执行用户查询，包括选择何种算法和索引等。

SQL 解析框架

在Java生态中，有一些流行的SQL解析框架，用于解析和处理SQL语句。以下是其中一些：
1. ANTLR (ANother Tool for Language Recognition):

• 描述： ANTLR 是一个强大的语法分析器生成器，可用于构建语法分析器以解析各种语言，包括SQL。
• 特点： ANTLR 使用语法规则定义语言的结构，生成的解析器可以用于解析输入的SQL语句，并生成相应的抽象语法树（AST）。

2. jOOQ (Java Object Oriented Querying):

• 描述： jOOQ 是一个数据库查询库，提供了一种以面向对象的方式构建和执行SQL查询的方式。
• 特点： jOOQ 允许你使用Java代码来构建类型安全的SQL查询，同时还提供了一些内置的SQL解析功能。

3. SQLParser:

• 描述： SQLParser 是一个轻量级的Java SQL解析库，用于解析和处理SQL语句。
• 特点： SQLParser 支持常见的SQL语法，并且可以将SQL语句解析成数据结构，方便进一步的处理和分析。

4. H2 Database Engine:

• 描述： H2 是一个嵌入式的关系型数据库引擎，同时也包含了一个SQL解析器。
• 特点： H2 的SQL解析器可以用于解析SQL语句，并支持将SQL语句转换成其他形式，如AST。

5. Calcite:

• 描述： Apache Calcite 是一个动态数据管理框架，也包括一个SQL解析器。
• 特点： Calcite 提供了用于解析和处理SQL语句的工具，同时还支持将SQL语句转换成内部表示形式。

简要比较

jOOQ VS Apache Calcite

考虑到目前开发产品中要支持多个数据库MySQL、PostgreSql、Impala SQL等，且支持各种数据库SQL语法，选择使用Apache Calcite，现有社区有很大技术支持和相关技术文档可以有效减少开发风险。

Apache Calcite 框架

为什么选择 apache calcite
Apache Calcite 是一个开源的 SQL 解析器和查询优化框架，被广泛应用于大数据领域。选择 Apache Calcite 的原因有很多，选择 Apache Calcite 作为大数据开发中的 SQL 解析和查询优化工具，可以实现在项目中构建灵活、可扩展且性能优越的数据处理系统。
以下是一些可能的考虑因素：

1. 灵活性和可扩展性： Apache Calcite 提供了一个灵活的架构，可以轻松地集成到各种大数据生态系统中。它的模块化设计允许你选择性地使用其中的组件，同时也支持自定义的扩展。
2. 多语言支持： Calcite 不仅支持标准的 SQL，还支持多种其他查询语言，包括类似于 LINQ 的查询语言。这使得它在不同场景下都能够提供丰富的查询支持。
3. 优化器： Calcite 包含一个强大的查询优化器，可以对查询进行优化以提高性能。这对于大数据处理非常重要，因为效率通常是关键问题。
4. 数据源适配器： Calcite 提供了各种数据源适配器，使其能够与多种数据存储系统（包括关系型数据库、NoSQL 数据库等）集成，这对于大数据开发中的数据多样性非常有帮助。
5. 社区支持： Apache Calcite 是一个开源项目，拥有活跃的社区。这意味着你可以从社区中获取支持、解决问题，并且还能从其他开发者的经验中学到很多。
6. 标准兼容性： Calcite 的 SQL 解析器遵循 SQL 标准，这有助于确保你的应用程序在不同的数据库系统中能够正确运行。
7. 大数据生态系统整合： Calcite 可以与大数据处理框架（如 Apache Hadoop、Apache Flink、Apache Spark 等）无缝集成，支持大规模数据的处理和分析。

Apache Calcite 示例

存在引用同一个变量

import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;

public class DynamicSqlExample {

    public static String buildDynamicSql(String name) {
        // 构建 SQL 解析器
        SqlParser.Config parserConfig = SqlParser.configBuilder().setCaseSensitive(false).build();
        SqlParser sqlParser = SqlParser.create("SELECT name FROM t t1 WHERE t1.name = ? or t1.address LIKE ?", parserConfig);

        // 解析 SQL 查询
        SqlNode sqlNode = sqlParser.parseQuery();

        // 构建动态 SQL
        SqlDynamicParam param1 = new SqlDynamicParam(0);
        SqlDynamicParam param2 = new SqlDynamicParam(1);

        // 如果 name 不为空，添加 WHERE 子句
        if (name != null && !name.isEmpty()) {
            SqlNode condition = SqlStdOperatorTable.OR.createCall(
                    SqlStdOperatorTable.EQUALS.createCall(SqlParserPos.ZERO, new SqlIdentifier("t1", SqlParserPos.ZERO), new SqlIdentifier("name", SqlParserPos.ZERO), param1),
                    SqlStdOperatorTable.LIKE.createCall(SqlParserPos.ZERO, new SqlIdentifier("t1", SqlParserPos.ZERO), new SqlIdentifier("address", SqlParserPos.ZERO), param2)
            );
            ((SqlSelect) sqlNode).setWhere(condition);
        }

        // 将 SqlNode 转换为 SQL 字符串
        String dynamicSql = sqlNode.toSqlString(SqlDialect.DEFAULT.getDialect()).getSql();

        return dynamicSql;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例调用
        String name = "John";
        String dynamicSql = buildDynamicSql(name);
        System.out.println("Dynamic SQL: " + dynamicSql);
    }
}

带case…when

import org.apache.calcite.sql.*;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;

public class DynamicSqlExample {

    public static String buildDynamicSql(String name) {
        // 构建 SQL 解析器
        SqlParser.Config parserConfig = SqlParser.configBuilder().setCaseSensitive(false).build();
        SqlParser sqlParser = SqlParser.create("SELECT CASE WHEN t1.level = 1 THEN 1 ELSE 2 END AS col1 FROM t t1 WHERE t1.name = ?", parserConfig);

        // 解析 SQL 查询
        SqlNode sqlNode = sqlParser.parseQuery();

        // 构建动态 SQL
        SqlDynamicParam param1 = new SqlDynamicParam(0);

        // 如果 name 不为空，添加 WHERE 子句
        if (name != null && !name.isEmpty()) {
            ((SqlSelect) sqlNode).setWhere(
                SqlStdOperatorTable.EQUALS.createCall(SqlParserPos.ZERO, new SqlIdentifier("t1", SqlParserPos.ZERO), new SqlIdentifier("name", SqlParserPos.ZERO), param1)
            );
        }

        // 将 SqlNode 转换为 SQL 字符串
        String dynamicSql = sqlNode.toSqlString(SqlDialect.DEFAULT.getDialect()).getSql();

        return dynamicSql;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例调用
        String name = "John";
        String dynamicSql = buildDynamicSql(name);
        System.out.println("Dynamic SQL: " + dynamicSql);
    }
}

calcite 实现动态SQL

sqlNode = sqlNode.accept(new SqlShuttle() {
	 @Override
	 public SqlNode visit(SqlCall call) {
	     if (call.getKind() == SqlKind.AND || call.getKind() == SqlKind.OR) {
	         List<SqlNode> newOperands = new ArrayList<>();
	         List<SqlNode> operandList = call.getOperandList();
	         for (SqlNode operand : operandList) {
	             SqlNode processedOperand = processOperand(operand);
	             if (processedOperand != null) {
	                 newOperands.add(processedOperand);
	             }
	         }
	         if (newOperands.size() == 1) {
	             return newOperands.get(0);
	         } else if (newOperands.isEmpty()) {
	             return null;
	         } else {
	             SqlOperator sqlOperator = call.getOperator();
	             return new SqlBasicCall(sqlOperator, newOperands.toArray(new SqlNode[0]), SqlParserPos.ZERO);
	         }
	     }
	     return super.visit(call);
	 }
	
	 // 辅助方法，递归处理操作数
	 private SqlNode processOperand(SqlNode node) {
	     if (node instanceof SqlCall) {
	         SqlCall call = (SqlCall) node;
	         if (call.getOperator().getKind() == SqlKind.AND || call.getOperator().getKind() == SqlKind.OR) {
	             List<SqlNode> newOperands = new ArrayList<>();
	             for (SqlNode operand : call.getOperandList()) {
	                 SqlNode processedOperand = processOperand(operand);
	                 if (processedOperand != null) {
	                     newOperands.add(processedOperand);
	                 }
	             }
	             if (newOperands.size() == 1) {
	                 return newOperands.get(0);
	             } else if (newOperands.isEmpty()) {
	                 return null;
	             } else {
	                 SqlOperator sqlOperator = call.getOperator();
	                 return new SqlBasicCall(sqlOperator, newOperands.toArray(new SqlNode[0]), SqlParserPos.ZERO);
	             }
	         } else if (containsDollarSign(call) || param.containsKey(formatKey(node.toString()))) {
	             return call;
	         }
	     } else if (containsDollarSign(node) || param.containsKey(formatKey(node.toString()))) {
	         return node;
	     }
	     return null;
	 }
	
	 // 辅助方法，检查条件是否包含"$"
	 private boolean containsDollarSign(SqlNode node) {
	     return !node.toString().contains("$");
	 }
	}

来源：https://juejin.cn/post/7345076635609186330