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调用processInsert(sc,schema,sqlType,origSQL,tableName,primaryKey)：
public static boolean processInsert(ServerConnection sc,SchemaConfig schema, int sqlType,String origSQL,String tableName,String primaryKey) throws SQLNonTransientException { int firstLeftBracketIndex = origSQL.indexOf("("); int firstRightBracketIndex = origSQL.indexOf(")");
String upperSql = origSQL.toUpperCase(); int valuesIndex = upperSql.indexOf("VALUES"); int selectIndex = upperSql.indexOf("SELECT"); int fromIndex = upperSql.indexOf("FROM"); //屏蔽insert into table1 select * from table2语句
if(firstLeftBracketIndex < 0) {
String msg = "invalid sql:" + origSQL;
LOGGER.warn(msg); throw new SQLNonTransientException(msg);
} //屏蔽批量插入
if(selectIndex > 0 &&fromIndex>0&&selectIndex>firstRightBracketIndex&&valuesIndex<0) {
String msg = "multi insert not provided" ;
LOGGER.warn(msg); throw new SQLNonTransientException(msg);
} //插入语句必须提供列结构，因为MyCat默认对于表结构无感知
if(valuesIndex + "VALUES".length() <= firstLeftBracketIndex) { throw new SQLSyntaxErrorException("insert must provide ColumnList");
} //如果主键不在插入语句的fields中，则需要进一步处理
boolean processedInsert=!isPKInFields(origSQL,primaryKey,firstLeftBracketIndex,firstRightBracketIndex); if(processedInsert){
processInsert(sc,schema,sqlType,origSQL,tableName,primaryKey,firstLeftBracketIndex+1,origSQL.indexOf('(',firstRightBracketIndex)+1);
} return processedInsert;
}
对于主键不在插入语句的fields中的SQL，需要改写。比如hotnews主键为id，插入语句为：
insert into hotnews(title) values('aaa');
需要改写成：
insert into hotnews(id, title) values(next value for MYCATSEQ_hotnews,'aaa');
这个在下面这个函数实现：
private static void processInsert(ServerConnection sc, SchemaConfig schema, int sqlType, String origSQL,
String tableName, String primaryKey, int afterFirstLeftBracketIndex, int afterLastLeftBracketIndex) { int primaryKeyLength = primaryKey.length(); int insertSegOffset = afterFirstLeftBracketIndex;
String mycatSeqPrefix = "next value for MYCATSEQ_"; int mycatSeqPrefixLength = mycatSeqPrefix.length(); int tableNameLength = tableName.length(); char[] newSQLBuf = new char[origSQL.length() + primaryKeyLength + mycatSeqPrefixLength + tableNameLength + 2];
origSQL.getChars(0, afterFirstLeftBracketIndex, newSQLBuf, 0);
primaryKey.getChars(0, primaryKeyLength, newSQLBuf, insertSegOffset);
insertSegOffset += primaryKeyLength;
newSQLBuf[insertSegOffset] = ',';
insertSegOffset++;
origSQL.getChars(afterFirstLeftBracketIndex, afterLastLeftBracketIndex, newSQLBuf, insertSegOffset);
insertSegOffset += afterLastLeftBracketIndex - afterFirstLeftBracketIndex;
mycatSeqPrefix.getChars(0, mycatSeqPrefixLength, newSQLBuf, insertSegOffset);
insertSegOffset += mycatSeqPrefixLength;
tableName.getChars(0, tableNameLength, newSQLBuf, insertSegOffset);
insertSegOffset += tableNameLength;
newSQLBuf[insertSegOffset] = ',';
insertSegOffset++;
origSQL.getChars(afterLastLeftBracketIndex, origSQL.length(), newSQLBuf, insertSegOffset);
processSQL(sc, schema, new String(newSQLBuf), sqlType);
}
最后的processSQL(sc, schema, new String(newSQLBuf), sqlType);是将语句放入执行队列： 这里MyCat考虑NIO线程吞吐量以及全局ID生成线程安全的问题，使用如下流程执行需要全局ID的SQL insert语句。 processSQL(sc, schema, new String(newSQLBuf), sqlType)：
SessionSQLPair sessionSQLPair = new SessionSQLPair(sc.getSession2(), schema, sql, sqlType); MycatServer.getInstance().getSequnceProcessor().addNewSql(sessionSQLPair);
5.4 DDL语句路由
可以分为两步，整体源代码：
public static RouteResultset routeToDDLNode(RouteResultset rrs, int sqlType, String stmt,SchemaConfig schema) throws SQLSyntaxErrorException {
stmt = getFixedSql(stmt);
String tablename = "";
final String upStmt = stmt.toUpperCase(); if(upStmt.startsWith("CREATE")){ if (upStmt.contains("CREATE INDEX ")){
tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getCreateIndexPos(upStmt, 0));
}else tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getCreateTablePos(upStmt, 0));
}else if(upStmt.startsWith("DROP")){ if (upStmt.contains("DROP INDEX ")){
tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getDropIndexPos(upStmt, 0));
}else tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getDropTablePos(upStmt, 0));
}else if(upStmt.startsWith("ALTER")){
tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getAlterTablePos(upStmt, 0));
}else if (upStmt.startsWith("TRUNCATE")){
tablename = RouterUtil.getTableName(stmt, RouterUtil.getTruncateTablePos(upStmt, 0));
}
tablename = tablename.toUpperCase(); if (schema.getTables().containsKey(tablename)){ if(ServerParse.DDL==sqlType){
List dataNodes = new ArrayList<>();
Map tables = schema.getTables();
TableConfig tc; if (tables != null && (tc = tables.get(tablename)) != null) {
dataNodes = tc.getDataNodes();
}
Iterator iterator1 = dataNodes.iterator(); int nodeSize = dataNodes.size();
RouteResultsetNode[] nodes = new RouteResultsetNode[nodeSize]; for(int i=0;i
首先，获取表名，步骤如下：
拿一个获取表名的函数举例：
/**
* 获取语句中前关键字位置和占位个数表名位置
*
* @param upStmt
* 执行语句
* @param start
* 开始位置
* @return int[]关键字位置和占位个数
* @author aStoneGod
*/public static int[] getCreateIndexPos(String upStmt, int start) {
String token1 = "CREATE ";
String token2 = " INDEX ";
String token3 = " ON "; int createInd = upStmt.indexOf(token1, start); int idxInd = upStmt.indexOf(token2, start); int onInd = upStmt.indexOf(token3, start); // 既包含CREATE又包含INDEX，且CREATE关键字在INDEX关键字之前, 且包含ON...
if (createInd >= 0 && idxInd > 0 && idxInd > createInd && onInd > 0 && onInd > idxInd) { return new int[] {onInd , token3.length() };
} else { return new int[] { -1, token2.length() };// 不满足条件时，只关注第一个返回值为-1，第二个任意
}
}
然后，根据表名获取配置进行路由：
默认语句路由
对于有默认节点的schema，且不是show, describe, select @@之类的语句，则路由到默认的节点上。 对于show, describe, select @@之类的语句，利用查询信息路由方法算出路由。接下来，取一个举例，对于Show语句：analyseShowSQL(schema, rrs, stmt)方法
5.5 AST语义解析路由
首先我们看一下MySQL的SQL解析步骤（硬解析和软解析）：MyCat的机制，仿照MySQL的，可以总结为：这里我们可以总结一个优化思路，就是通过仿照MySQL物理优化原理（定时更新表配置，报表信息），来做进一步MyCat查询的优化。语义解析基本过程：
1.词法分析（一般抽象都叫Lexer）：不同的关键词有不同的含义
select concat(id,'_',name),value from student where value>60 order by value
词法分析的输出，就是一句带上词义的语句：
(select： Keyword) (concat: Keyword)((: LB)…… (from: keyword) (student: identifier)
2.语法分析：
分析关键词之间的联系，生成表达式（expression）
基本语法正确性判断（比如from这个keyword之后必须紧跟一个表名（就是一个identifier））
3.生成AST语意树（完整解析的statement）根据MyCat权威指南，DruidParser比其他Parser快很多很多。 快在哪里呢？主要是抽象静态化的粒度，拿jsqlparser和druidparser对比。 这两个parser都遵从了上面的步骤，对于词（lexer），表达式（expression）和语句AST（statement）都有抽象。 但是对于语句AST（statement）的抽象， DruidParser做的粒度更细。如下图对于Alter语句的对比：所以，不难推测为啥DruidParser快了
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