如何实现一个SQL解析器 _生活百科

?作者：vivo 互联网搜索团队- Deng Jie

一、背景随着技术的不断的发展，在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度，越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言，支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛，让更多的用户能够使用大数据。
本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中，同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。
二、为什么需要SQL解析器？在设计项目系统架构时，我们通常会做一些技术调研。我们会去考虑为什么需要SQL解析器？怎么判断选择的 SQL 解析器可以满足当前的技术要求？
2.1 传统的SQL查询传统的SQL查询，依赖完整的数据库协议。比如数据存储在MySQL、Oracle等关系型数据库中，有标准的SQL语法。我们可以通过不同的SQL语句来实现业务需求，如下图所示：

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但是，在处理海量数据的时候，关系型数据库是难以满足实际的业务需求的，我们需要借助大数据生态圈的技术组件来解决实际的业务需求。
2.2 实际应用场景在使用大数据生态圈的技术组件时，有些技术组件是自带SQL的，比如Hive、Spark、Flink等；而有些技术组件本身是不带SQL的，比如Kafka、HBase 。下面，我们可以通过对比不带SQL和使用SQL解析器后的场景，如下图所示：

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从上图中，我们可以看到，图左边在我们使用不带SQL的技术组件时，实现一个查询时，需要我们编写不同的业务逻辑接口，来与Kafka、HBase这些技术组件来进行数据交互。如果随着这类组件的增加，查询功能复杂度的增加，那边每套接口的复杂度也会随之增加，对于后续的扩展和维护也是很不方便的。而图右边在我们引入SQL解析器后，只需要一套接口来完成业务逻辑，对于不同的技术组件进行适配即可。
三、什么是SQL解析器？在选择SQL解析器应用到我们实际的业务场景之前，我们先来了解一下SQL解析器的核心知识点。
3.1 SQL解析器包含哪些内容？在使用SQL解析器时，解析SQL的步骤与我们解析Java/Python程序的步骤是非常的相似的，比如：

在C/C++中，我们可以使用LEX和YACC来做词法分析和语法分析
在Java中，我们可以使用JavaCC或ANTLR

在我们使用解析器的过程当中，通常解析器主要包括三部分，它们分别是：词法解析、语法解析、语义解析。
3.1.1 什么词法解析？如何理解词法解析呢？词法解析我们可以这么来进行理解，在启动词法解析任务时，它将从左到右把字符一个个的读取并加载到解析程序里面，然后对字节流进行扫描，接着根据构词规则识别字符并切割成一个个的词条，切词的规则是遇到空格进行分割，遇到分号时结束词法解析。比如一个简单的SQL如下所示：