引言

ShardingSphere的SQL解析，本篇文章源碼基于4.0.1版本

ShardingSphere的分片引擎從解析引擎到路由引擎到改寫(xiě)引擎到執(zhí)行引擎再到歸并引擎，一步一步對(duì)分片操作進(jìn)行處理，我們這篇文章先從解析引擎開(kāi)始，深入分析一下Sql的解析引擎處理流程。

解析Sql的入口

SQLParseEngine這個(gè)類(lèi)是sql解析引擎對(duì)應(yīng)的類(lèi)，通過(guò)看它的parse()方法，我們知道sql解析的過(guò)程就是構(gòu)建SQLStatement對(duì)象的過(guò)程，方法中調(diào)用了SQLParseKernel來(lái)創(chuàng)建對(duì)象，然后調(diào)用它的parse()方法來(lái)完成。因此我們把重心放在這個(gè)方法上

解析Sql

SQLParseKernel的parse()方法：

public SQLStatement parse() {
    SQLAST ast = parserEngine.parse();
    Collection<SQLSegment> sqlSegments = extractorEngine.extract(ast);
    Map<ParserRuleContext, Integer> parameterMarkerIndexes = ast.getParameterMarkerIndexes();
    return fillerEngine.fill(sqlSegments, parameterMarkerIndexes.size(), ast.getSqlStatementRule());
}

• 將原始SQL通過(guò)解析器解析為抽象語(yǔ)法樹(shù)
• 使用提取器根據(jù)提取規(guī)則提取Sql片段結(jié)合
• 使用填充器根據(jù)填充規(guī)則填充Sql片段生成SQL解析后的結(jié)果并返回

下面將具體看一下這三步

1. 將 SQL 解析為抽象語(yǔ)法樹(shù)

這一塊是對(duì)應(yīng)的SQLParserEngine的parse()方法，這個(gè)方法的主要邏輯是利用工廠類(lèi)SQLParserFactory來(lái)創(chuàng)建Sql解析器實(shí)例，由于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的SQL解析器也不相同，所以這一塊的邏輯也是利用了Java的SPI機(jī)制來(lái)創(chuàng)建配置的SQLParserEntry實(shí)例對(duì)象，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型選擇不同的Sql解析器，最終會(huì)生成SQLAST對(duì)象，也就是SQL 的抽象語(yǔ)法樹(shù)。

2. 提取Sql片段

這一步對(duì)應(yīng)的是SQLSegmentsExtractorEngine的extract()方法，返回的是所有的Sql片段的集合。

遍歷抽象語(yǔ)法樹(shù)中的Sql片段的提取器，提取器分為兩種類(lèi)型，一種是單節(jié)點(diǎn)的Sql片段提取器，這時(shí)候就直接獲取Sql片段，放入集合中就可以了，另一種是樹(shù)狀節(jié)點(diǎn)的Sql片段提取線，這時(shí)候就需要遍歷這棵樹(shù)，將結(jié)果放入集合中。看！數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之樹(shù)的遍歷用到了吧，以后別說(shuō)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒(méi)用了。。

3. 填充Sql片段，生成解析結(jié)果

第三步就是填充得到的Sql片段了，對(duì)應(yīng)的是SQLStatementFillerEngine的fill()方法

public SQLStatement fill(final Collection<SQLSegment> sqlSegments, final int parameterMarkerCount, final SQLStatementRule rule) {
    SQLStatement result = rule.getSqlStatementClass().newInstance();
    Preconditions.checkArgument(result instanceof AbstractSQLStatement, "%s must extends AbstractSQLStatement", result.getClass().getName());
    ((AbstractSQLStatement) result).setParametersCount(parameterMarkerCount);
    result.getAllSQLSegments().addAll(sqlSegments);
    for (SQLSegment each : sqlSegments) {
        Optional<SQLSegmentFiller> filler = parseRuleRegistry.findSQLSegmentFiller(databaseTypeName, each.getClass());
        if (filler.isPresent()) {
            filler.get().fill(each, result);
        }
    }
    return result;
}

• 獲取SQLStatement對(duì)象，對(duì)SQLStatement進(jìn)行合法性進(jìn)行校驗(yàn)
• 設(shè)置結(jié)果的參數(shù)的個(gè)數(shù)
• 將上一步中的SQL片段集合添加到結(jié)果對(duì)象中
• 遍歷Sql片段，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型和Sql片段找到Sql片段過(guò)濾器，利用Sql片段過(guò)濾器來(lái)填充Sql片段
• 最后返回解析后的SQLStatement

總結(jié)

這篇文章我們講了ShardingSphere的解析Sql的功能，從它的入口開(kāi)始到它具體解析Sql的過(guò)程，分三步走，第一步將原始SQL解析成抽象語(yǔ)法樹(shù)，第二步提取Sql片段，第三步根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型和Sql片段選擇相應(yīng)的填充器填充Sql片段，這就是解析Sql的整體過(guò)程了，希望對(duì)你理解ShardingSphere有所幫助。

更多關(guān)于ShardingSphere SQL的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

最新評(píng)論