ANTLR实现的SQL解析器 - OQL

使用ANTLR写了个SQL解析器，这样ORM的基本功能就比较完整了。几天的时间比较仓促，所以对于最终目标，还只能算是个雏形。

总体状况
使用SQL解析器的主要优点:
1. 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。
2. 对数据库的适应性。
   首先可以采用标准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)，使用一个适配器Dialect基于语法树进行翻译。这样能满足绝大部分用途。
   如果确实需要使用某数据库的特性，可能只需要修改语法描述文件就能实现，或者对语法树等作少量修改进行配合。
3. 跟LINQ的比较。
   a. LINQ具备编译期检查，与VS整合的优点。
   b. 根据粗略的了解，感觉LINQ语法树操作起来比较繁琐。
   c. 自己完全把握住了整个解析过程，不会受LINQ语法和语法树的限制。
   d. 不了解LINQ语法树的开放性，即结构的稳定、兼容性。例如以后添加新的特性，是否会影响到语法树的结构？
   类似LINQ to Hinbernate一样，只将LINQ当作查询的输入，而使用自己的ORM实现持久化，中间的可控能力会比较强。虽然LINQ与OQL在功能上重合，只是各有优缺点而已，并且可以采用不错的结合点。

目前的主要缺点:
1. 基于SQL Server的语法。
2. AST语法树看起来以及实现上不大流畅，表达式类体系结构理的不大清楚。
3. 数据库Dialect的机制不好。

以后的目标:
1. 多数据库支持。
   不管是纯粹ORM操作，还是OQL或者SQL，都能由数据库dialect自动翻译。
2. 语法: 基于标准DML语法，添加必要的特性。
   a. 分页，预计使用select distinct? range(start, end) column1, column2..这样的方式，由数据库dialect向各特定数据库SQL语法进行翻译。SQL Server 2000这种不完整支持的，由dialect辅助完成。
   b. 标准函数，常用的SQL 92标准函数应当都能向各个数据库进行翻译，还可以提取一些其它函数，主流数据库都支持且能够进行翻译的。
3. 标准化Query Hints。
   目的是在OQL中提供一个性能调优的机会，针对主要Query Hints进行提取，由dialect翻译成各数据库特定语法。
4. Object Query / 标准SQL Query功能。
   a. 不象Hibernate要求纯粹的对象模型，OQL使用DomainClass1 inner join DomainClass2 on ...这样的方式。缺点是对象模型的内部结构被暴露，但更具灵活性。以后考虑对对象模型的自动支持，也就是可以使用各种混合方式进行开发。还允许DomainClass和Database Table混合写在OQL中，用于满足类似many-to-many的关联表不会建立DomainClass，又不想用对象属性建立双向映射关系的情况。
   b. 程序先给出查询语句，OQL解析出语法树，基于语法树再动态修改，例如根据界面的选择添加查询条件、排序方式、需要的字段等。进一步，一些非必要的关联关系能够在运行时自动、动态确定。
   c. 基于语法树进行修改的灵活性，应当能够提供比较灵活的AOP功能，例如AOP方式的数据权限控制。

下一步代办事项:
1. 项目中将用户接口和必要的功能特性进行完善。
2. 语法树结构的完善，表达式类体系的完善，数据库Dialect、O-R Mapping等与OQL结合的机制以及职责的梳理完善。
3. 标准化，主流数据库Dialect。
4. 语法优化（重点是解析性能）。

目前语法大致描述:
Statement: SelectStatement | UnionStatement | InsertStatement | UpdateStatement | DeleteStatement;
SelectStatement: SelectClause FromClause? WhereClause? (GroupByClause Having?)? OrderByClause?;

SelectClause: Columns+;
Column: '*'? | Identifier '.*' 
             | Expressions Alias? 
//MathOperator为数学运算符，例如+, -, *, /, %
Expressions: Expression (MathOperator Expression)*;
//Identifier为字段/属性名，Constant为常量，包括系统变量例如@@identity之类以及字符串等
//Case .. When 语句当作Function处理
Expression: Identifier | Constant | UserVariable | Function | SelectStatement | UnionStatement;

//Where子句采用较标准的运算语法树形式，类EBNF描述
WhereClause: Condition;
Condition: SubCondition ((AND ^ | OR ^) SubCondition)*
SubCondition: '(' Condition ')' | Predicate;
Predicate: Expressions (
        ComparisonOperator Expressions //ComparisonOperator为>, <=, !>, Like等比较运算符
        | IS NOT? NULL
        | IN '(' Expressions (',' Expressions)* ')'
        | BETWEEN Expressions AND Expressions
        | IN '(' (SelectStatement | UnionStatement) ')'
    ) | 
    EXISTS '(' (SelectStatement | UnionStatement) ')';

整体:

 

Where子句:

 

Select子句:

解析性能测试:
下面这个SQL应该能够代表绝大部分普通查询情况，循环解析1000次，所用时间在480-600ms之间。其中{0}, {1}是在循环中替换为当前计数，使每次解析的SQL不一样。这样普通情况下，把解析后的语法树进行缓存已经没有太多必要。

Select   12 ,  ' ada {0} And >0"" '   As  c1, ( select   1 ),  @UserName ,  case   when  a = 1   then   1   else   0   end ,  sum (a)  as  Total
From  Sys_User a, Sys_Org b
inner   join  Sys_Org_View c  on  c.Org_Id = b.Org_Id  and  (ccc = { 1 })
Where   cast (a. User_Id   as   varchar ) = b. User_Id   or  (a = b  and  Total  between   100   And   1000 )
Group   bY  a, b
haViNg  Total  between   100   And   1000
Order   By  a, DDD  Desc , A  asc