SQL语句解析过程浅析
逻辑SQL语句的解析(LSQL Parse)在技术上主要依托Antlr产品来实现。而ANTLR是语言识别的一种工具。它可以接受语法规则描述，并能根据语法规则自动产生识别这些符合语法规则的语句的程序。它作为翻译程序的一部分，可以允许使用简单的操作符和动作来表达你的语法规则，从而帮助ANTLR轻松简单地创建抽象语法树(AST)和产生最终输出信息。ANTLR能够知道怎样去生成识别程序，语言包括Java，C++，C#和Python等。
逻辑SQL脚本自动解析功能借助Antlr来实现对逻辑SQL脚本的词法、语法和语义分析，然后将逻辑SQL语句根据规则自动分拆为不同词元，并生成AST（抽象语法树）对象结构进行存储，后续的逻辑SQL检查与转换工作将主要围绕解析后生成的AST对象展开。具体的逻辑SQL完整解析过程如下图所示：
图：LSQL语句解析全过程示意图
为了能够不断地对后续逻辑SQL解析功能的完善和应用扩展，在系统实现过程中将逻辑SQL解析模块封装形成了独立组件，整体上保持形成一个较为松耦合的架构。其中逻辑SQL解析组件主要负责进行逻辑SQL语句按照设定的词法规则分拆成为特定的词元(Token),并在词元分拆的基础上进行相应的语法分析(主要依据设定的语法规则进行)，最后将符合词法与语法要求的LSQL转换成为由若干词元形成的AST对象，并在AST对象的基础上配合元数据管理系统进行语义检查工作(主要是进行表实体，表属性，及实体与实体关系，实体属性关系等检查)，最后完成由逻辑SQL语句到SQL语句的转换工作，具体工作过程如下图所示：图：LSQL解析器工作过程示意图
下面通过一个具体的LSQL示例，来具体分析一下基于Antlr进行词法分析、语法分析后生成的AST对象结构，加强一下对解析过程的直接了解，示例LSQL语句如下所示：
SELECT [个人用户基本属性.用户编码],[个人用户基本属性.居住地址] FROM [个人用户基本属性] WHERE [个人用户基本属性.居住地址] IN ( SELECT [k.ADDR] FROM (SELECTCOUNT([个人用户基本属性.用户编码]) AS[C_USERID], [个人用户基本属性.居住地址] AS[ADDR] FROM [个人用户基本属性] GROUP BY [个人用户基本属性.居住地址]) as [K] WHERE [K.C_USERID]<5)
经过LSQL解析器后，生成的AST对象结构如下图所示：
从上图中可以看出，在AST中将结合在语法规则中设定的不同SQL句型的标识，形成完整的树形结构，后续的工作将紧紧围绕着树形对象的遍历展开.
整个LSQL解析组件基于编译技术，实现LSQL脚本的语法结构化描述，为后续的语义结构化描述建立抽象语法树（AST）。其处理过程可分为词法分析和语法分析两个步骤。在词法分析阶段，解析程序根据预先定义的SQL词法文法，对SQL脚本的字符流进行分词处理，输出SQL关键字、常量、变量、操作符等分词序列（TOKEN）。在语法分析阶段，解析程序根据预先定义的LSQL语法文法，对分词序列进行语法分析，建立层次化的抽象语法树。下图显示对一条SELECT语句解析处理后输出的AST。其中LSQL的语法规则文件如下所示：
图：LSQL语法规则文件示例
结合本次使用Antlr进行了LSQL解析工作进行的各项工作，对LSQL解析的主要优点与不足之处总结如下所示：
一、 主要优点
a) 基于解析之后的语法树提供用户操作接口，灵活性非常好，因为达到了对SQL每一部分的完整控制；
b) 在数据库的适应性上只要符合标准SQL，以及部分封装好的特性(例如分页)、函数(例如主要数据库都支持的函数，但语法有一定差异的)，基本上能够得到良好地支持；
c) 具备编译期检查能力，能够提前检查LSQL的正确性，减少了系统不必要的开销；
d) 能够完全把握住了整个解析过程，可以对解析过程进行深度加工处理；
二、 不足之处
a) 对LSQL的语法规则有较强的要求，目前测试所用的LSQL语句从语法结构上面来讲过于随意，没有一个标准的语法规则进行约束，这样给解析工作带来了较大的难度；
b) AST语法树看起来以及实现上不大流畅，表达式类体系结构清晰度不够，处理过程存在一定的复杂性，对性能有一定的影响；
对多种数据库的支持的Dialect的机制实现较为复杂，需要进行大量的二次开发工作，才能基本满足要求。