SpringBoot + Druid SQL Parser 解析表名、字段名（纯Java，最佳方案）

Druid 自带的 SQL 解析器（com.alibaba.druid.sql.parser），这是Java 生态最稳定、生产环境最常用的 SQL 解析方案，完全不用 Python、不用 sqlparse！

直接复制可用的 SpringBoot 完整代码，支持：

解析 SELECT / INSERT / UPDATE / DELETE
解析多表、JOIN、子查询、别名
提取所有表名 + 所有字段名
兼容 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等

引入 Druid 依赖（Maven）

com.alibaba druid 1.2.20

纯 Java 工具类（直接复制）
自动提取：所有表名 + 所有字段
import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.visitor.MySqlSchemaStatVisitor;
import com.alibaba.druid.stat.TableStat;
import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;

import java.util.*;

/**

Druid SQL 解析工具（提取表名、字段名）

*/

public class DruidSqlParser {

// 数据库类型：mysql / oracle / postgresql

private static final String DB_TYPE = JdbcConstants.MYSQL;

/**
- 解析 SQL，返回表名 + 字段名
  
  */
  
  public static Map<String, Set> parseSql(String sql) {
  
  Map<String, Set> result = new HashMap<>();
  
  Set tables = new HashSet<>();
  
  Set columns = new HashSet<>();
  
  try {
  
  // 1. 解析 SQL
  
  List stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, DB_TYPE);
  复制代码
```
 for (SQLStatement stmt : stmtList) {
     // 2. 使用访问器提取 表、字段
     MySqlSchemaStatVisitor visitor = new MySqlSchemaStatVisitor();
     stmt.accept(visitor);

     // 3. 提取所有表名
     for (TableStat.Name tableName : visitor.getTables().keySet()) {
         tables.add(tableName.getName());
     }

     // 4. 提取所有字段名（去重）
     for (TableStat.Column column : visitor.getColumns()) {
         columns.add(column.getName());
     }
 }
```
  } catch (Exception e) {
  
  e.printStackTrace();
  
  }
  
  result.put("tables", tables);
  
  result.put("columns", columns);
  
  return result;
  
  }
  
  }

SpringBoot 测试接口
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

@RestController

public class SqlParseController {

复制代码

@GetMapping("/parse/druid")
public String parseWithDruid(@RequestParam String sql) {
    Map<String, Set<String>> result = DruidSqlParser.parseSql(sql);
    
    return "Druid 解析结果：\n" +
           "表名：" + result.get("tables") + "\n" +
           "字段：" + result.get("columns");
}

}

测试效果（超强）
输入 SQL
select u.id, u.name, r.role_name
from user u
join role r on u.role_id = r.id
where u.age > 18
输出结果
Druid 解析结果：
表名：[user, role]
字段：[id, name, role_name, role_id, age]

支持所有 SQL 类型
✅ INSERT
insert into user(name, age) values('张三', 20)
表：[user]
字段：[name, age]
✅ UPDATE
update user set name='李四' where id=1
表：[user]
字段：[name, id]
✅ DELETE
delete from user where age < 18
表：[user]
字段：[age]

为什么推荐 Druid SQLParser？（比 sqlparse 强太多）
纯 Java，无任何第三方依赖、无 Python 环境要求
生产级稳定，阿里内部大量使用
支持复杂 SQL：join、子查询、union、with 子句、嵌套查询
自动去重，自动识别别名
速度极快，适合高性能场景

总结

Druid SQLParser 是 SpringBoot 解析 SQL 最优方案
代码直接复制可用，无需改任何配置
自动提取所有表名 + 所有字段
支持全场景 SQL：select/insert/update/delete/join/ 子查询