来源： 自己实现一个SQL解析引擎-阿里云开发者社区
自己实现一个SQL解析引擎
功能：将用户输入的SQL语句序列转换为一个可执行的操作序列，并返回查询的结果集。
SQL的解析引擎包括查询编译与查询优化和查询的运行，主要包括3个步骤：
- 查询分析：
- 制定逻辑查询计划（优化相关）
- 制定物理查询计划（优化相关）
- 查询分析： 将SQL语句表示成某种有用的语法树.
- 制定逻辑查询计划： 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构，这个结构通常称作逻辑计划。
- 制定物理查询计划：把逻辑计划转换成物理查询计划，要求指定操作执行的顺序，每一步使用的算法，操作之间的传递方式等。
查询分析各模块主要函数间的调用关系:
图1.SQL引擎间模块的调用关系
FLEX简介
flex是一个词法分析工具，其输入为后缀为.l的文件,输出为.c的文件. 示例是一个类似Unix的单词统计程序wc。
%option noyywrap
%{
int chars = 0;
int words = 0;
int lines = 0;
%}
%%
[_a-zA-Z][_a-zA-Z0-9]+ { words++; chars += strlen(yytext); }
\n { chars++ ; lines++; }
. { chars++; }
%%
int main()
{
yylex();
printf("%8d %8d %8d\n",lines,words,chars);
return 0;
}
.l文件通常分为3部分：
%{
definition
%}
%%
rules
%%
code
definition部分为定义部分，包括引入头文件，变量声明，函数声明，注释等，这部分会被原样拷贝到输出的.c文件中。
rules部分定义词法规则，使用正则表达式定义词法，后面大括号内则是扫描到对应词法时的动作代码。
code部分为C语言的代码。yylex为flex的函数，使用yylex开始扫描。
%option 指定flex扫描时的一些特性。yywrap通常在多文件扫描时定义使用。常用的一些选项有
noyywrap 不使用yywrap函数
yylineno 使用行号
case-insensitive 正则表达式规则大小写无关
flex文件的编译
flex –o wc.c wc.l
cc wc.c –o wc
Bison简介
Bison作为一个语法分析器，输入为一个.y的文件,输出为一个.h文件和一个.c文件。通常Bison需要使用Flex作为协同的词法分析器来获取记号流。Flex识别正则表达式来获取记号，Bison则分析这些记号基于逻辑规则进行组合。
计算器的示例：calc.y
%{
#include <stdio.h>
%}
%token NUMBER
%token ADD SUB MUL DIV ABS
%token OP CP
%token EOL
%%
calclist:
| calclist exp EOL {printf("=%d \n> ",$2);}
| calclist EOL {printf("> ");}
;
exp: factor
| exp ADD factor {$$ = $1 + $3;}
| exp SUB factor {$$ = $1 - $3;}
;
factor:term
| factor MUL term {$$ = $1 * $3;}
| factor DIV term {$$ = $1 / $3;}
;
term:NUMBER
| ABS term ABS { $$ = ($2 >= 0 ? $2 : -$2);}
| OP exp CP { $$ = $2;}
;
%%
int main(int argc,char *argv[])
{
printf("> ");
yyparse();
return 0;
}
void yyerror(char *s)
{
fprintf(stderr,"error:%s:\n",s);
}
Flex与Bison共享记号，值通过yylval在Flex与Bison间传递。对应的.l文件为
%option noyywrap
%{
#include "fb1-5.tab.h"
#include <string.h>
%}
%%
"+" { return ADD;}
"-" { return SUB;}
"*" { return MUL;}
"/" { return DIV;}
"|" { return ABS;}
"(" { return OP;}
")" { return CP;}
[0-9]+ {
yylval = atoi(yytext);
return NUMBER;
}
\n { return EOL; }
"//".*
[ \t] {}
"q" {exit(0);}
. { yyerror("invalid char: %c\n;",*yytext); }
%%
Bision文件编译
bison -d cacl.y
flex cacl.l
cc -o cacl cacl.tab.c lex.yy.c
通常，Bison默认是不可重入的，如果希望在yyparse结束后保留解析的语法树，可以采用两种方式，一种是增加一个全局变量，另一种则是设置一个额外参数，其中ParseResult可以是用户自己定义的结构体。
%parse-param {ParseResult *result}
在规则代码中可以引用该参数：
stmt_list: stmt ';' { $$ = $1; result->result_tree = $$; }
| stmt_list stmt ';' { $$ = (($2 != NULL)? $2 : $1); result->result_tree = $$;}
stmt_list: stmt ';' { $$ = $1; result->result_tree = $$; }
| stmt_list stmt ';' { $$ = (($2 != NULL)? $2 : $1); result->result_tree = $$;}
调用yyparse时则为：
ParseResult p;
yyparse(&p);
SQL解析引擎中的数据结构
语法树结构
在实现的时候可以把语法树和逻辑计划都看成是树结构和列表结构，而物理计划更像像是链式结构。树结构要注意区分叶子节点（也叫终止符节点）和非叶子节点（非终止符节点）。同时叶子节点和非叶子节点都可能有多种类型。
语法树的节点：包含两个部分，节点的类型的枚举值kind，表示节点值的联合体u，联合体中包含了各个节点所需的字段。
typedef struct node{
NODEKIND kind;
union{
//...
/* query node */
struct{
int distinct_opt;
struct node *limit;
struct node *select_list;
struct node *tbl_list;
struct node *where_clause;
struct node *group_clause;
struct node *having_clause;
struct node *order_clause;
} SELECT;
/* delete node */
struct{
struct node *limit;
struct node *table;
struct node *where_clause;
struct node *group_clause;
} DELETE;
/* relation node */
struct{
char * db_name;
char * tbl_name;
char * alias_name;
} TABLE;
//其他结构体
}u;
}NODE ;
NODEKIND枚举了所有可能出现的节点类型.其定义为
typedef enum NODEKIND{
N_MIN,
/* const node*/
N_INT, //int or long
N_FLOAT, //float
N_STRING, //string
N_BOOL, //true or false or unknown
N_NULL, //null
/* var node*/
N_COLUMN, // colunm name
//其他类型
/*stmt node*/
N_SELECT,
N_INSERT,
N_REPLACE,
N_DELETE,
N_UPDATE,
//其他类型
N_MAX
} NODEKIND;
在语法树中，分析树的叶子节点为数字，字符串，属性等，其他为内部节点。因此有些数据库的实现中将语法树的节点定义为如下的ParseNode结构。
typedef struct _ParseNode
{
ObItemType type_;//节点的类型，如T_STRING,T_SELECT等
/* 终止符节点，具有实际的值 */
int64_t value_;
const char* str_value_;
/* 非终止符节点，拥有多个孩子 */
int32_t num_child_;//子节点的个数
struct _ParseNode** children_;//子节点指针链
} ParseNode;
逻辑计划结构
逻辑计划的内部节点是算子，叶子节点是关系.
typedef struct plannode{
PLANNODEKIND kind;
union{
/*stmt node*/
struct {
struct plannode *plan;
}SELECT;
/*op node*/
struct {
struct plannode *rel;
struct plannode *filters; //list of filter
}SCAN;
struct {
struct plannode *rel;
NODE *expr_filter; //list of compare expr
}FILTER;
struct {
struct plannode *rel;
NODE *select_list;
}PROJECTION;
struct {
struct plannode *left;
struct plannode *right;
}JOIN;
/*leaf node*/
struct {
NODE *table;
}FILESCAN;
//其他类型节点
}u;
}PLANNODE;
逻辑计划节点的类型PLANNODEKIND的枚举值如下：
typedef enum PLANNODEKIND{
/*stmt node tags*/
PLAN_SELECT,
PLAN_INSERT,
PLAN_DELETE,
PLAN_UPDATE,
PLAN_REPLACE,
/*op node tags*/
PLAN_FILESCAN, /* Relation 关系，叶子节点 */
PLAN_SCAN,
PLAN_FILTER, /* Selection 选择 */
PLAN_PROJ, /* Projection 投影*/
PLAN_JOIN, /* Join 连接 ，指等值连接*/
PLAN_DIST, /* Duplicate elimination( Distinct) 消除重复*/
PLAN_GROUP, /* Grouping 分组(包含了聚集)*/
PLAN_SORT, /* Sorting 排序*/
PLAN_LIMIT,
/*support node tags*/
PLAN_LIST
}PLANNODEKIND;
物理计划结构
物理逻辑计划中关系扫描运算符为叶子节点，其他运算符为内部节点。拥有3个迭代器函数open,close,get_next_row。其定义如下：
typedef int (*IntFun)(PhyOperator *);
typedef int (*RowFun)(Row &row,PhyOperator *);
struct phyoperator{
PHYOPNODEKIND kind;
IntFun open;
IntFun close;
RowFun get_next_row;//迭代函数
union{
struct {
struct phyoperator *inner;
struct phyoperator *outter;
Row one_row;
}NESTLOOPJOIN;
struct {
struct phyoperator *inner;
struct phyoperator *outter;
}HASHJOIN;
struct {
struct phyoperator *inner;
}TABLESCAN;
struct {
struct phyoperator *inner;
NODE * expr_filters;
}INDEXSCAN;
//其他类型的节点
}u;
}PhyOperator;
物理查询计划的节点类型PHYOPNODEKIND枚举如下：
typedef enum PHYOPNODEKIND{
/*stmt node tags*/
PHY_SELECT,
PHY_INSERT,
PHY_DELETE,
PHY_UPDATE,
PHY_REPLACE,
/*phyoperator node tags*/
PHY_TABLESCAN,
PHY_INDEXSCAN,
PHY_FILESCAN,
PHY_NESTLOOPJOIN,
PHY_HASHJOIN,
PHY_FILTER,
PHY_SORT,
PHY_DIST,
PHY_GROUP,
PHY_PROJECTION,
PHY_LIMIT
}PHYOPNODEKIND;
节点内存池
可以看到分析树，逻辑计划树和物理查询树都是以指针为主的结构体，如果每次都动态从申请的话，会比较耗时。需要使用内存池的方式，一次性申请多个节点内存，供以后调用。下面是一种简单的方式，每次创建节点时都使用newnode函数即可。程序结束时再释放内存池即可。
static NODE *nodepool = NULL;
static int MAXNODE = 256;
static int nodeptr = 0;
NODE *newnode(NODEKIND kind)
{
//首次使用时申请MAXNODE个节点
if(nodepool == NULL){
nodepool = (NODE *)malloc(sizeof(NODE)*MAXNODE);
assert(nodepool);
}
assert(nodeptr <= MAXNODE);
//当节点个数等于MAXNODE时realloc扩展为原来的两倍节点
if (nodeptr == MAXNODE){
MAXNODE *= 2;
NODE *newpool =
(NODE *)realloc(nodepool,sizeof(NODE)*MAXNODE) ;
assert(newpool);
nodepool = newpool;
}
NODE *n = nodepool + nodeptr;
n->kind = kind ;
++nodeptr;
return n;
}
查询分析
查询分析需要对查询语句进行词法分析和语法分析，构建语法树。词法分析是指识别SQL语句中的有意义的逻辑单元，如关键字（SELECT，INSERT等），数字，函数名等。语法分析则是根据语法规则将识别出来的词组合成有意义的语句。 词法分析工具LEX，语法分析工具为Yacc，在GNU的开源软件中对应的是Flex和Bison，通常都是搭配使用。
词法和语法分析
SQL引擎的词法分析和语法分析采用Flex和Bison生成，parse_sql为生成语法树的入口，调用bison的yyparse完成。源文件可以这样表示
| 文件 |
意义 |
| parse_node.h parse_node.cpp |
定义语法树节点结构和方法，入口函数为parse_sql |
| print_node.cpp |
打印节点信息 |
| psql.y |
定义语法结构,由Bison语法书写 |
| psql.l |
定义词法结构,由Flex语法书写 |
SQL查询语句语法规则
熟悉Bison和Flex的用法之后，我们就可以利用Flex获取记号,Bison设计SQL查询语法规则。一个SQL查询的语句序列由多个语句组成，以分号隔开，单条的语句又有DML，DDL，功能语句之分。
stmt_list : stmt ‘;’
| stmt_list stmt ‘;’
;
stmt: ddl
| dml
| unility
| nothing
;
dml: select_stmt
| insert_stmt
| delete_stmt
| update_stmt
| replace_stmt
;
以DELETE 单表语法为例
DELETE [IGNORE] [FIRST|LAST row_count]
FROM tbl_name
[WHERE where_definition]
[ORDER BY ...]
用Bison可以表示为:
delete_stmt:DELETE opt_ignore opt_first FROM table_ident opt_where opt_groupby
{
$$ = delete_node(N_DELETE,$3,$5,$6,$7);
}
;
opt_ignore:/*empty*/
| IGNORE
;
opt_first: /* empty */{ $$ = NULL;}
| FIRST INTNUM { $$ = limit_node(N_LIMIT,0,$2);}
| LAST INTNUM { $$ = limit_node(N_LIMIT,1,$2);}
;
然后在把opt_where,opt_groupby，table_ident等一直递归下去，直到不能在细分为止。
SQL语句分为DDL语句和DML语句和utility语句，其中只有DML语句需要制定执行计划，其他的语句转入功能模块执行。
制定逻辑计划
执行顺序
语法树转为逻辑计划时各算子存在先后顺序。以select语句为例，执行的顺序为：
FROM > WHERE > GROUP BY> HAVING > SELECT > DISTINCT > UNION > ORDER BY > LIMIT。
没有优化的逻辑计划应按照上述顺序逐步生成或者逆向生成。转为逻辑计划算子则对应为：
JOIN –> FILTER -> GROUP -> FILTER(HAVING) -> PROJECTION -> DIST -> UNION -> SORT -> LIMIT。
逻辑计划的优化
逻辑计划的优化需要更细一步的粒度，将FILTER对应的表达式拆分成多个原子表达式。如WHERE t1.a = t2.a AND t2.b = '1990'可以拆分成两个表达式：
1）t1.a = t2.a
2）t2.b = '1990'
不考虑谓词LIKE，IN的情况下，原子表达式实际上就是一个比较关系表达式，其节点为列名，数字，字符串，可以将原子表达式定义为
struct CompExpr
{
NODE * attr_or_value;
NODE * attr_or_value;
CompOpType kind;
};
CompOpType为“>”, ”<” ,”=”等各种比较操作符的枚举值。
如果表达式符合 attr comp value 或者 value comp attr，则可以将该原子表达式下推到对应的叶子节点之上，增加一个Filter。
如果是attr = value类型，且attr是关系的索引的话，则可以采用索引扫描IndexScan。
当计算三个或多个关系的并交时，先对最小的关系进行组合。
还有其他的优化方法可以进一步发掘。内存数据库与存储在磁盘上的数据库的代价估计不一样。根据处理查询时CPU和内存占用的代价，主要考虑以下一些因素：
- 查询读取的记录数；
- 结果是否排序(这可能会导致使用临时表)；
- 是否需要访问索引和原表。
制定物理计划
物理查询计划主要是完成一些算法选择的工作。如关系扫描运算符包括：
TableScan(R):按任意顺序读入所以存放在R中的元组。
SortScan(R,L):按顺序读入R的元组，并以列L的属性进行排列
IndexScan(R,C): 按照索引C读入R的元组。
根据不同的情况会选择不同的扫描方式。其他运算符包括投影运算Projection，选择运算Filter,连接运算包括嵌套连接运算NestLoopJoin，散列连接HashJoin，排序运算Sort等。
算法的一般策略包括基于排序的，基于散列的，或者基于索引的。
流水化操作与物化
由于查询的结果集可能会很大，超出缓冲区，同时为了能够提高查询的速度，各运算符都会支持流水化操作。流水化操作要求各运算符都有支持迭代操作，它们之间通过GetNext调用来节点执行的实际顺序。迭代器函数包括open,getnext,close3个函数。
设NestLoopJoin的两个运算符参数为R，S，NestLoopJoin的迭代器函数如下：
void NestLoopJoin::Open()
{
R.Open();
S.Open();
r =R.GetNext();
}
void NestLoopJoin::GetNext(tuple &t)
{
Row r,s;
S.GetNext(s);
if(s.empty()){
S.Close();
R.GetNext(r);
if(r.empty())
return;
S.Open();
S.GetNext(s);
}
t = join(r,s)
}
void NestLoopJoin::Close()
{
R.Close();
S.Close();
}
如果TableScan，IndexScan，NestLoopJoin 3个运算符都支持迭代器函数。则图5中的连接NestLoopJoin(t1,t2’)可表示为：
phy = Projection(Filter(NestLoopJoin(TableScan(t1),IndexScan(t2’))));
执行物理计划时：
phy.Open();
while(!tuple.empty()){
phy.GetNext(tuple);
}
phy.Close();
这种方式下，物理计划一次返回一行，执行的顺序由运算符的函数调用序列来确定。程序只需要1个缓冲区就可以向用户返回结果集。
也有些情况需要等待所有结果返回才进行下一步运算的，比如Sort , Dist运算，需要将整个结果集排好序后才能返回，这种情况称作物化，物化操作通常是在open函数中完成的。
一个完整的例子
接下来以一个例子为例表示各部分的结构，SQL命令：
SELECT t1.a,t2.b FROM t1,t2 WHERE t1.a = t2.a AND t2.b = '1990';
其对应的分析树为：
图2. SQL例句对应的分析树
分析树的叶子节点为数字，字符串，属性等，其他为内部节点。
将图2的分析树转化为逻辑计划树，如图3所示。
图3. 图2分析树对应的逻辑计划
逻辑计划是关系代数的一种体现，关系代数拥有种基本运算符：投影 (π)，选择 (σ)，自然连接 (⋈)，聚集运算(G)等算子。因此逻辑计划也拥有这些类型的节点。
逻辑计划的内部节点是算子，叶子节点是关系，子树是子表达式。各算子中最耗时的为连接运算，因此SQL查询优化的很大一部分工作是减小连接的大小。如图3对应的逻辑计划可优化为图4所示的逻辑计划。
图4. 图3优化后的逻辑计划
完成逻辑计划的优化后，在将逻辑计划转化为物理查询计划。图4的逻辑计划对应的物理查询计划如下：
图5. 图4对应的物理查询计划
物理查询计划针对逻辑计划中的每一个算子拥有对应的1个或多个运算符，生成物理查询计划是基于不同的策略选择合适的运算符进行运算。其中，关系扫描运算符为叶子节点，其他运算符为内部节点。
后记
开源的数据库代码中可以下载OceanBase或者RedBase。OceanBase 是淘宝的开源数据库，RedBase是斯坦福大学数据库系统实现课程的一个开源项目。后面这两个项目都是较近开始的项目，代码量较少，结构较清晰，相对简单易读，在github上都能找到。但是OceanBase目前SQL解析部分也没有全部完成，只有DML部分完成；RedBase设计更简单，不过没有设计逻辑计划。
本文中就是参考了RedBase的方式进行解析。
参考文献：
《数据库系统实现》
《flex与bison》
Mikel
