SQL Parser

https://blog.csdn.net/w1047667241/article/details/123110220

alibaba druid

经过不断迭代,已经解决了很多 hive解析的bug,比如 2020年的create tablebug

支持的db type 多,impala ,hive ,oracle 等等都支持 。

缺点就是捆绑销售,1个jar 包高大全的 datasource 全家桶。我们只是想要 parser 而已。

老版本的 sql 解析会有bug,但是新版本的已经解决。测试了 一些复杂 语句,都能正确 解析。

对比 hive 本身的 parser ast 的操作,还需要自己分析 token,实在是太那个了。

二者对比参考代码

    /**
     * hive-sql-parser versus druid-sql-parser 
     */
    @Test
    public void testDruidSqlParser() throws ParseException {
        String sql = "FROM (SELECT p.datekey datekey, p.userid userid, c.clienttype  FROM detail.usersequence_client c JOIN fact.orderpayment p ON p.orderid = c.orderid  JOIN default.user du ON du.userid = p.userid WHERE p.datekey = 20131118 ) base  INSERT OVERWRITE TABLE `test`.`customer_kpi` SELECT base.datekey,   base.clienttype, count(distinct base.userid) buyer_count GROUP BY base.datekey, base.clienttype";

        final SQLStatementParser hive = SQLParserUtils.createSQLStatementParser(sql, DbType.hive);
        final SQLStatement statement = hive.parseStatement();
        System.out.println(statement);

        // as you can see , using this parseDriver will cause an error
        ParseDriver pd = new ParseDriver();
        ASTNode ast = pd.parse(sql);
        System.out.println(ast.dump());
    }


    /**
     * @return 解析树
     */
    public static List<SQLStatement> parseStatements(String sql, String dbType) {
        try {
            return SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
            throw new RuntimeException("SQL格式错误");
        }
    }
    
    /*
     * sql格式化
     */
    public static void format(String sql, String dbType) {
        String sqlFormat = SQLUtils.format(sql, dbType);
        if (sql.equals(sqlFormat)) {
            throw new RuntimeException("SQL格式错误");
        }
    }

[Spark] https://spark.apache.org/docs/1.3.1/api/java/org/apache/spark/sql/SparkSQLParser.html

ChatGPT 生成case

java 复制代码
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
  <version>3.1.2</version>
</dependency>



import org.apache.spark.sql.catalyst.AbstractSparkSQLParser;
import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlParser;
import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlParserBase;
import org.apache.spark.sql.catalyst.symbols.Column;
import org.apache.spark.sql.catalyst.symbols.Symbol;

import java.util.List;

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    String sql = "SELECT a.id, b.name FROM table1 a JOIN table2 b ON a.id = b.id WHERE a.status = 'active'";

    // 创建 AbstractSparkSQLParser 实例
    AbstractSparkSQLParser parser = new AbstractSparkSQLParser(sql);

    // 解析 SQL 查询
    SqlParser sqlParser = parser.parseQuery();

    // 获取 SELECT 字段
    List<Symbol> selectList = sqlParser.getSelectList();

    // 打印 SELECT 字段
    for (Symbol symbol : selectList) {
      if (symbol instanceof Column) {
        System.out.println(((Column) symbol).getColumnName());
      }
    }

    // 获取 FROM 表
    List<Symbol> fromList = sqlParser.getFromList();

    // 打印 FROM 表
    for (Symbol symbol : fromList) {
      System.out.println(symbol.getName());
    }
  }
}
相关推荐
The_Ticker9 分钟前
CFD平台如何接入实时行情源
java·大数据·数据库·人工智能·算法·区块链·软件工程
Elastic 中国社区官方博客15 分钟前
Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 IBM watsonx.ai Slate 嵌入模型的支持
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
企鹅侠客19 分钟前
ETCD调优
数据库·etcd
Json_1817901448025 分钟前
电商拍立淘按图搜索API接口系列,文档说明参考
前端·数据库
煎饼小狗37 分钟前
Redis五大基本类型——Zset有序集合命令详解(命令用法详解+思维导图详解)
数据库·redis·缓存
永乐春秋1 小时前
WEB-通用漏洞&SQL注入&CTF&二次&堆叠&DNS带外
数据库·sql
打鱼又晒网1 小时前
【MySQL】数据库精细化讲解:内置函数知识穿透与深度学习解析
数据库·mysql
大白要努力!2 小时前
android 使用SQLiteOpenHelper 如何优化数据库的性能
android·数据库·oracle
tatasix2 小时前
MySQL UPDATE语句执行链路解析
数据库·mysql
南城花随雪。3 小时前
硬盘(HDD)与固态硬盘(SSD)详细解读
数据库