自己实现一个SQL解析引擎 功能：将用户输入的SQL语句序列转换为一个可执行的操作序列，并返回查询的结果集。 SQL的解析引擎包括查询编译与查询优化和查询的运行，主要包括3个步骤： 查询分析

自己实现一个SQL解析引擎

功能：将用户输入的SQL语句序列转换为一个可执行的操作序列，并返回查询的结果集。
SQL的解析引擎包括查询编译与查询优化和查询的运行，主要包括3个步骤：

1. 查询分析：
2. 制定逻辑查询计划（优化相关）
3. 制定物理查询计划（优化相关）

• 查询分析： 将SQL语句表示成某种有用的语法树.
• 制定逻辑查询计划： 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构，这个结构通常称作逻辑计划。
• 制定物理查询计划：把逻辑计划转换成物理查询计划，要求指定操作执行的顺序，每一步使用的算法，操作之间的传递方式等。
  查询分析各模块主要函数间的调用关系: 
  
  图1.SQL引擎间模块的调用关系

FLEX简介

flex是一个词法分析工具，其输入为后缀为.l的文件,输出为.c的文件. 示例是一个类似Unix的单词统计程序wc。

 %option noyywrap
 %{
     int chars = 0;
     int words = 0;
     int lines = 0;
 %}

 %%

 [_a-zA-Z][_a-zA-Z0-9]+ { words++; chars += strlen(yytext); }
 \n { chars++ ; lines++; }
 .  { chars++; }

 %%

 int main()
 {
        yylex();
        printf("%8d %8d %8d\n",lines,words,chars);
     return 0;
 }

.l文件通常分为3部分：

 %{
     definition
 %}

 %%
     rules
 %%
     code

definition部分为定义部分，包括引入头文件，变量声明，函数声明，注释等，这部分会被原样拷贝到输出的.c文件中。
rules部分定义词法规则，使用正则表达式定义词法，后面大括号内则是扫描到对应词法时的动作代码。
code部分为C语言的代码。yylex为flex的函数，使用yylex开始扫描。
%option 指定flex扫描时的一些特性。yywrap通常在多文件扫描时定义使用。常用的一些选项有
noyywrap 不使用yywrap函数
yylineno 使用行号
case-insensitive 正则表达式规则大小写无关

flex文件的编译

 flex  –o wc.c wc.l
    cc wc.c –o wc

Bison简介

Bison作为一个语法分析器，输入为一个.y的文件,输出为一个.h文件和一个.c文件。通常Bison需要使用Flex作为协同的词法分析器来获取记号流。Flex识别正则表达式来获取记号，Bison则分析这些记号基于逻辑规则进行组合。
计算器的示例：calc.y

 %{
 #include
 %}

 %token NUMBER
 %token ADD SUB MUL DIV ABS
 %token OP CP
 %token EOL

 %%

 calclist:
     | calclist exp EOL {printf("=%d \n> ",$2);}
     | calclist EOL {printf("> ");}
     ;
 exp: factor
     | exp ADD factor  {$$ = $1 + $3;}
     | exp SUB factor  {$$ = $1 - $3;}
     ;
 factor:term
     | factor MUL term {$$ = $1 * $3;}
     | factor DIV term {$$ = $1 / $3;}
     ;
 term:NUMBER
     | ABS term ABS { $$ = ($2 >= 0 ? $2 : -$2);}
     | OP exp CP    { $$ = $2;}
     ;
 %%
 int main(int argc,char *argv[])
 {
     printf("> ");
     yyparse();

     return 0;
 }
 void yyerror(char *s)
 {
     fprintf(stderr,"error:%s:\n",s);
 }

 Flex与Bison共享记号，值通过yylval在Flex与Bison间传递。对应的.l文件为

 %option noyywrap
 %{
 #include "fb1-5.tab.h"
 #include
 %}

 %%
 "+" { return ADD;}
 "-" { return SUB;}
 "*" { return MUL;}
 "/" { return DIV;}
 "|" { return ABS;}
 "(" { return OP;}
 ")" { return CP;}
 [0-9]+ {
                  yylval = atoi(yytext);
                  return NUMBER;
            }

 \n { return EOL; }
 "//".*

 [ \t] {}
 "q" {exit(0);}
 .   { yyerror("invalid char: %c\n;",*yytext); }
 %%

Bision文件编译

 bison -d cacl.y
   flex cacl.l
   cc -o cacl cacl.tab.c lex.yy.c

通常，Bison默认是不可重入的，如果希望在yyparse结束后保留解析的语法树，可以采用两种方式，一种是增加一个全局变量，另一种则是设置一个额外参数，其中ParseResult可以是用户自己定义的结构体。
%parse-param {ParseResult *result}
在规则代码中可以引用该参数：

 stmt_list: stmt ';'  {  
      
       =$1;result−>resulttree=  
      ; }
 | stmt_list stmt ';' {  
      
       =(($2!=NULL)?$2:$1);result−>resulttree=  
      ;}
 stmt_list: stmt ';'  {  
      
       =$1;result−>resulttree=  
      ; }
 | stmt_list stmt ';' {  
      
       =(($2!=NULL)?$2:$1);result−>resulttree=  
      ;}

调用yyparse时则为：
ParseResult p;
yyparse(&p);

SQL解析引擎中的数据结构

语法树结构

在实现的时候可以把语法树和逻辑计划都看成是树结构和列表结构，而物理计划更像像是链式结构。树结构要注意区分叶子节点（也叫终止符节点）和非叶子节点（非终止符节点）。同时叶子节点和非叶子节点都可能有多种类型。

语法树的节点：包含两个部分，节点的类型的枚举值kind，表示节点值的联合体u，联合体中包含了各个节点所需的字段。

 typedef struct node{
    NODEKIND kind;

    union{
          //...
            /* query node */
          struct{
              int         distinct_opt;
               struct node *limit;
               struct node *select_list;
               struct node *tbl_list;
               struct node *where_clause;
               struct node *group_clause;
               struct node *having_clause;
               struct node *order_clause;
          } SELECT;
          /* delete node */
         struct{
             struct node *limit;
             struct node *table;
             struct node *where_clause;
             struct node *group_clause;
          } DELETE;
 /* relation node */
           struct{
                 char * db_name;
                 char * tbl_name;
                 char * alias_name;
           } TABLE;
         //其他结构体
    }u;
 }NODE ;
 NODEKIND枚举了所有可能出现的节点类型.其定义为

 typedef enum NODEKIND{
     N_MIN,
     /* const node*/
     N_INT,    //int or long
     N_FLOAT,  //float
     N_STRING, //string
     N_BOOL,   //true or false or unknown
     N_NULL,   //null
     /* var node*/
     N_COLUMN, // colunm name
     //其他类型
     /*stmt node*/
     N_SELECT,
     N_INSERT,
     N_REPLACE,
     N_DELETE,
     N_UPDATE,
     //其他类型
     N_MAX
 } NODEKIND;

在语法树中，分析树的叶子节点为数字，字符串，属性等，其他为内部节点。因此有些数据库的实现中将语法树的节点定义为如下的ParseNode结构。

 typedef struct _ParseNode
 {
   ObItemType   type_;//节点的类型，如T_STRING,T_SELECT等

   /* 终止符节点，具有实际的值 */
   int64_t      value_;
   const char*  str_value_;

   /* 非终止符节点，拥有多个孩子 */
   int32_t      num_child_;//子节点的个数
   struct _ParseNode** children_;//子节点指针链

 } ParseNode;

逻辑计划结构

逻辑计划的内部节点是算子，叶子节点是关系.

 typedef struct plannode{

     PLANNODEKIND kind;

     union{
         /*stmt node*/
         struct {
             struct plannode *plan;
         }SELECT;

         /*op node*/
         struct {
             struct plannode *rel;
             struct plannode *filters; //list of filter
         }SCAN;
         struct {
             struct plannode *rel;
             NODE *expr_filter; //list of compare expr
         }FILTER;
         struct {
             struct plannode *rel;
             NODE *select_list;
         }PROJECTION;
         struct {
             struct plannode *left;
             struct plannode *right;
         }JOIN;
         /*leaf node*/
         struct {
             NODE *table;
         }FILESCAN;
         //其他类型节点
     }u;
 }PLANNODE;

逻辑计划节点的类型PLANNODEKIND的枚举值如下：

 typedef enum PLANNODEKIND{
     /*stmt node tags*/
     PLAN_SELECT,
     PLAN_INSERT,
     PLAN_DELETE,
     PLAN_UPDATE,
     PLAN_REPLACE,
     /*op node tags*/
     PLAN_FILESCAN, /* Relation     关系，叶子节点 */
     PLAN_SCAN,
     PLAN_FILTER,   /* Selection  选择   */
     PLAN_PROJ,     /* Projection 投影*/
     PLAN_JOIN,     /* Join       连接 ，指等值连接*/
     PLAN_DIST,     /* Duplicate elimination( Distinct) 消除重复*/
     PLAN_GROUP,    /* Grouping   分组(包含了聚集)*/
     PLAN_SORT,     /* Sorting    排序*/
     PLAN_LIMIT,
     /*support node tags*/
     PLAN_LIST
 }PLANNODEKIND;

物理计划结构

物理逻辑计划中关系扫描运算符为叶子节点，其他运算符为内部节点。拥有3个迭代器函数open,close,get_next_row。其定义如下：

 typedef int (*IntFun)(PhyOperator *);
 typedef int (*RowFun)(Row &row,PhyOperator *);
 struct phyoperator{
     PHYOPNODEKIND kind;

     IntFun open;
     IntFun close;
     RowFun get_next_row;//迭代函数

     union{
         struct {
             struct phyoperator *inner;
             struct phyoperator *outter;
             Row one_row;
         }NESTLOOPJOIN;
         struct {
             struct phyoperator *inner;
             struct phyoperator *outter;
         }HASHJOIN;
         struct {
             struct phyoperator *inner;
         }TABLESCAN;
         struct {
             struct phyoperator *inner;
             NODE * expr_filters;
         }INDEXSCAN;
         //其他类型的节点
     }u;
 }PhyOperator;

物理查询计划的节点类型PHYOPNODEKIND枚举如下：

 typedef enum PHYOPNODEKIND{
     /*stmt node tags*/
     PHY_SELECT,
     PHY_INSERT,
     PHY_DELETE,
     PHY_UPDATE,
     PHY_REPLACE,
     /*phyoperator node tags*/
     PHY_TABLESCAN,
     PHY_INDEXSCAN,
     PHY_FILESCAN,
     PHY_NESTLOOPJOIN,
     PHY_HASHJOIN,
     PHY_FILTER,
     PHY_SORT,
     PHY_DIST,
     PHY_GROUP,
     PHY_PROJECTION,
     PHY_LIMIT
 }PHYOPNODEKIND;

节点内存池

可以看到分析树，逻辑计划树和物理查询树都是以指针为主的结构体，如果每次都动态从申请的话，会比较耗时。需要使用内存池的方式，一次性申请多个节点内存，供以后调用。下面是一种简单的方式，每次创建节点时都使用newnode函数即可。程序结束时再释放内存池即可。

 static NODE *nodepool = NULL;
 static int MAXNODE = 256;
 static int nodeptr = 0;

 NODE *newnode(NODEKIND kind)
 {
     //首次使用时申请MAXNODE个节点
     if(nodepool == NULL){
         nodepool = (NODE *)malloc(sizeof(NODE)*MAXNODE);
         assert(nodepool);
     }

     assert(nodeptr <= MAXNODE);
     //当节点个数等于MAXNODE时realloc扩展为原来的两倍节点
     if (nodeptr == MAXNODE){
         MAXNODE *= 2;
         NODE *newpool =
 (NODE *)realloc(nodepool,sizeof(NODE)*MAXNODE) ;
         assert(newpool);
         nodepool = newpool;
     }

     NODE *n = nodepool + nodeptr;
     n->kind = kind ;
     ++nodeptr;

     return n;
 }

查询分析

查询分析需要对查询语句进行词法分析和语法分析，构建语法树。词法分析是指识别SQL语句中的有意义的逻辑单元，如关键字（SELECT，INSERT等），数字，函数名等。语法分析则是根据语法规则将识别出来的词组合成有意义的语句。 词法分析工具LEX，语法分析工具为Yacc，在GNU的开源软件中对应的是Flex和Bison，通常都是搭配使用。

词法和语法分析

SQL引擎的词法分析和语法分析采用Flex和Bison生成，parse_sql为生成语法树的入口，调用bison的yyparse完成。源文件可以这样表示

文件	意义
parse_node.h parse_node.cpp	定义语法树节点结构和方法，入口函数为parse_sql
print_node.cpp	打印节点信息
psql.y	定义语法结构,由Bison语法书写
psql.l	定义词法结构,由Flex语法书写

SQL查询语句语法规则

熟悉Bison和Flex的用法之后，我们就可以利用Flex获取记号,Bison设计SQL查询语法规则。一个SQL查询的语句序列由多个语句组成，以分号隔开，单条的语句又有DML，DDL，功能语句之分。

    stmt_list : stmt ‘;’
    | stmt_list stmt ‘;’
    ;
    stmt: ddl
    | dml    
    | unility
    | nothing
    ;
    dml: select_stmt   
    | insert_stmt   
    | delete_stmt   
    | update_stmt   
    | replace_stmt  
    ;

以DELETE 单表语法为例

 DELETE  [IGNORE] [FIRST|LAST row_count]
 FROM tbl_name
 [WHERE where_definition]
 [ORDER BY ...]

用Bison可以表示为:

 delete_stmt:DELETE opt_ignore opt_first FROM table_ident opt_where opt_groupby
 {
            $$ = delete_node(N_DELETE,$3,$5,$6,$7);
 }
 ;
 opt_ignore:/*empty*/
             | IGNORE
 ;

 opt_first: /* empty */{ $$ = NULL;}
 | FIRST INTNUM { $$ = limit_node(N_LIMIT,0,$2);}
 | LAST INTNUM { $$ = limit_node(N_LIMIT,1,$2);}
 ;

然后在把opt_where,opt_groupby，table_ident等一直递归下去，直到不能在细分为止。
SQL语句分为DDL语句和DML语句和utility语句，其中只有DML语句需要制定执行计划，其他的语句转入功能模块执行。

制定逻辑计划

执行顺序

语法树转为逻辑计划时各算子存在先后顺序。以select语句为例，执行的顺序为：
FROM > WHERE > GROUP BY> HAVING > SELECT > DISTINCT > UNION > ORDER BY > LIMIT。
没有优化的逻辑计划应按照上述顺序逐步生成或者逆向生成。转为逻辑计划算子则对应为：
JOIN –> FILTER -> GROUP -> FILTER(HAVING) -> PROJECTION -> DIST -> UNION -> SORT -> LIMIT。

逻辑计划的优化

逻辑计划的优化需要更细一步的粒度，将FILTER对应的表达式拆分成多个原子表达式。如WHERE t1.a = t2.a AND t2.b = '1990'可以拆分成两个表达式：
1）t1.a = t2.a
2）t2.b = '1990'
不考虑谓词LIKE，IN的情况下，原子表达式实际上就是一个比较关系表达式，其节点为列名，数字，字符串，可以将原子表达式定义为

 struct CompExpr
 {
     NODE * attr_or_value;
     NODE * attr_or_value;
     CompOpType kind;
 };

CompOpType为“>”, ”<” ,”=”等各种比较操作符的枚举值。

如果表达式符合 attr comp value 或者 value comp attr，则可以将该原子表达式下推到对应的叶子节点之上，增加一个Filter。
如果是attr = value类型，且attr是关系的索引的话，则可以采用索引扫描IndexScan。
当计算三个或多个关系的并交时，先对最小的关系进行组合。

还有其他的优化方法可以进一步发掘。内存数据库与存储在磁盘上的数据库的代价估计不一样。根据处理查询时CPU和内存占用的代价，主要考虑以下一些因素：

• 查询读取的记录数；
• 结果是否排序(这可能会导致使用临时表)；
• 是否需要访问索引和原表。

制定物理计划

物理查询计划主要是完成一些算法选择的工作。如关系扫描运算符包括：
TableScan(R):按任意顺序读入所以存放在R中的元组。
SortScan(R,L):按顺序读入R的元组，并以列L的属性进行排列
IndexScan(R,C): 按照索引C读入R的元组。

根据不同的情况会选择不同的扫描方式。其他运算符包括投影运算Projection，选择运算Filter,连接运算包括嵌套连接运算NestLoopJoin，散列连接HashJoin，排序运算Sort等。
算法的一般策略包括基于排序的，基于散列的，或者基于索引的。

流水化操作与物化

由于查询的结果集可能会很大，超出缓冲区，同时为了能够提高查询的速度，各运算符都会支持流水化操作。流水化操作要求各运算符都有支持迭代操作，它们之间通过GetNext调用来节点执行的实际顺序。迭代器函数包括open,getnext,close3个函数。
设NestLoopJoin的两个运算符参数为R，S，NestLoopJoin的迭代器函数如下：

 void NestLoopJoin::Open()
 {
     R.Open();
     S.Open();
     r =R.GetNext();
 }
 void NestLoopJoin::GetNext(tuple &t)
 {
     Row r,s;
     S.GetNext(s);
     if(s.empty()){
         S.Close();
         R.GetNext(r);
         if(r.empty())
             return;
         S.Open();
         S.GetNext(s);
     }
     t = join(r,s)
 }
 void NestLoopJoin::Close()
 {
         R.Close();
         S.Close();
 }

如果TableScan，IndexScan，NestLoopJoin 3个运算符都支持迭代器函数。则图5中的连接NestLoopJoin(t1,t2’)可表示为：
phy = Projection(Filter(NestLoopJoin(TableScan(t1),IndexScan(t2’))));

执行物理计划时：

 phy.Open();
     while(!tuple.empty()){
         phy.GetNext(tuple);
     }
     phy.Close();

这种方式下，物理计划一次返回一行，执行的顺序由运算符的函数调用序列来确定。程序只需要1个缓冲区就可以向用户返回结果集。
也有些情况需要等待所有结果返回才进行下一步运算的，比如Sort , Dist运算，需要将整个结果集排好序后才能返回，这种情况称作物化，物化操作通常是在open函数中完成的。

一个完整的例子

接下来以一个例子为例表示各部分的结构，SQL命令：
SELECT t1.a,t2.b FROM t1,t2 WHERE t1.a = t2.a AND t2.b = '1990';
其对应的分析树为：

图2. SQL例句对应的分析树

分析树的叶子节点为数字，字符串，属性等，其他为内部节点。
将图2的分析树转化为逻辑计划树，如图3所示。

图3. 图2分析树对应的逻辑计划

逻辑计划是关系代数的一种体现，关系代数拥有种基本运算符：投影 (π)，选择 (σ)，自然连接 (⋈)，聚集运算(G)等算子。因此逻辑计划也拥有这些类型的节点。
逻辑计划的内部节点是算子，叶子节点是关系，子树是子表达式。各算子中最耗时的为连接运算，因此SQL查询优化的很大一部分工作是减小连接的大小。如图3对应的逻辑计划可优化为图4所示的逻辑计划。

图4. 图3优化后的逻辑计划

完成逻辑计划的优化后，在将逻辑计划转化为物理查询计划。图4的逻辑计划对应的物理查询计划如下：

图5. 图4对应的物理查询计划

物理查询计划针对逻辑计划中的每一个算子拥有对应的1个或多个运算符，生成物理查询计划是基于不同的策略选择合适的运算符进行运算。其中，关系扫描运算符为叶子节点，其他运算符为内部节点。

后记

开源的数据库代码中可以下载OceanBase或者RedBase。OceanBase 是淘宝的开源数据库，RedBase是斯坦福大学数据库系统实现课程的一个开源项目。后面这两个项目都是较近开始的项目，代码量较少，结构较清晰，相对简单易读，在github上都能找到。但是OceanBase目前SQL解析部分也没有全部完成，只有DML部分完成；RedBase设计更简单，不过没有设计逻辑计划。
本文中就是参考了RedBase的方式进行解析。

参考文献：

《数据库系统实现》
《flex与bison》

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