Java项目实践，如何获取自定义sql里的表名及关键字段

用户1289394

发布于 2020-12-08 15:02:15

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思路

用开源的druid解析 sql 语句。

druid 是阿里开源在github 上面的数据库连接池，里面有一个专门解析 sql 语句的模块。

支持的数据库类型：

理论上说，支持所有有jdbc驱动的数据库。

实际测试过的有mysql（大规模使用）、oracle（大规模使用）、sqlserver、postgres、db2、h2、derby、sqlite、sybase。

druid 使用说明：

druid 现在已经直接发布到了 maven 仓库中，可以直接引用。

1、新建一个 maven 工程名为 TestSqlParser

2、在 pom.xml 文件中加入如下配置，当前最新使用 1.2.3

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>

3、代码实例，以oracle为例：

import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.oracle.visitor.OracleSchemaStatVisitor;
import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;

import java.util.List;

public class TestSqlParser {


    public static void main(String[] args) {

        // String sql = "update t set name = 'x' where id < 100 limit 10";
        // String sql = "SELECT ID, NAME, AGE FROM USER WHERE ID = ? limit 2";
        // String sql = "select * from tablename limit 10";

        String sql = "select user,abc from emp_table order by c1 asc,c2 desc";
        String dbType = JdbcConstants.ORACLE;

        //格式化输出
        String result = SQLUtils.format(sql, dbType);
        System.out.println(result); // 缺省大写格式
        List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);

        //解析出的独立语句的个数
        System.out.println("size is:" + stmtList.size());
        for (int i = 0; i < stmtList.size(); i++) {

            SQLStatement stmt = stmtList.get(i);
            OracleSchemaStatVisitor visitor = new OracleSchemaStatVisitor();
            stmt.accept(visitor);
            //获取表名称
//            System.out.println("Tables : " + visitor.getCurrentTable());
            //获取操作方法名称,依赖于表名称
            System.out.println("Manipulation : " + visitor.getTables());
            //获取字段名称
            System.out.println("fields : " + visitor.getColumns());
            //获取排序名称
            System.out.println("getOrderByColumns : " + visitor.getOrderByColumns());
            //获取分组
            System.out.println("getGroupByColumns : " + visitor.getGroupByColumns());
        }

    }
}