使用Druid解析SQL,获取SQL中所有使用的表

 

一、sqlParse组成

Druid SQL Parser分三个模块:

- Parser

- AST

- Visitor

1.1 Parser

parser是将输入文本转换为ast(抽象语法树),parser有包括两个部分,Parser和Lexer,其中Lexer实现词法分析,Parser实现语法分析。

1.2 AST

AST是Abstract Syntax Tree的缩写,也就是抽象语法树。AST是parser输出的结果。这也是语法树的精髓了,sql解析,本质上就是把sql转为 ast语法树,拿到这个语法树后,我们就能做很多事了,遍历也好,加点,修改也好,都可以在ast上完成。

 

使用Druid解析SQL,获取SQL中所有使用的表_第1张图片

二、java代码编写

 

 

 

  /**
     * 根据sql由获取sql的表名
     * @param sql
     * @param dbType  数据库类型  可以用JdbcConstants.MYSQL
     * @return Map<别名, 表名>
     */
    public static Map getTables(String sql,DBType dbType) {
        List stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType.name())
        Map tables = new HashMap();

        for (SQLStatement stmt : stmtList) {
            SchemaStatVisitor visitor = SQLUtils.createSchemaStatVisitor(dbType);
            stmt.accept(visitor);
            for (SQLName originalTable : visitor.getOriginalTables()) {
                if (originalTable instanceof SQLIdentifierExpr) {
                    String tableName = ((SQLIdentifierExpr) originalTable).getName();
                    SQLObject parent = originalTable.getParent();
                    String alias = null;
                    if (parent instanceof SQLPropertyExpr) {
                        alias = ((SQLPropertyExpr) parent).getResolvedTableSource().getAlias();
                    } else if (parent instanceof SQLExprTableSource) {
                        alias = ((SQLExprTableSource) parent).getAlias();
                    }
                    if (null == alias) {
                        alias = tableName;
                    }
                    tables.put(alias, tableName);
                }
            }
        }
        return tables;
    }

三、调试结果 

使用Druid解析SQL,获取SQL中所有使用的表_第2张图片 

对于MLSQL JDBC的表列信息解析依赖于Druid,因此语法支持受限于Druid,目前Druid的支持如下:

数据库 DML DDL
odps 完全支持 完全支持
mysql 完全支持 完全支持
postgresql 完全支持 完全支持
oracle 支持大部分 支持大部分
sql server 支持常用的 支持常用的
db2 支持常用的 支持常用的
hive 支持常用的 支持常用的

四、源码支持DB类型 

目前我用的Druid是1.2.18目前源码支持的dbType类型如下

 

 

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