首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探

上一篇文章《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》(http://blog.csdn.net/bisal/article/details/53750586),介绍了一次执行计划异常变更的案例现象,这两天经过运行同事,以及罗大师的介绍,基本了解了其中的原因和处理方法,这个案例其实比较典型,涉及的知识点很多,有数据库新特性,有SQL相关的,还有应用数据质量问题,对于大师来说,是信手拈来的一次问题排查和处理,但至少对我这个仍旧艰难前行的初学者来说,值得回味的地方很丰富,所以有必要针对其中涉及的知识点做一下梳理,其中一些知识我之前了解的并不全面和深入,就自身来讲,整理学习一次,也是对自己的锻炼。

03

sql解析的一些计划

关于sql解析的一些概述: 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去,前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾, 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移,之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异,有如下几个部分: Catalog:这部分相当于字典表,使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表,后续的话,应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句,不支持insert语句。解析关键字,生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理,变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划,重新组装成hive sql语句。 具体细节如下: 逻辑执行计划主要是树的数据结构,分为三种节点: 一元节点:主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join,这里目测实现难度会最大),两个子节点 parser的设计: 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格,设为空格标识符。 对sql语句进行拆分,会使用stack的结构,处理子查询。 DDL的解析:对create和table进行匹配,create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号,将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换,通常来讲是会全部转成string类型,number会转成decimal类型。 sql_parser:会对里面的函数进行匹配,使用字典的形式去匹配,赋值相应的标识符。将相应的字段名,处理到keyword的执行计划中,放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来,将oracle简写的sql语句变成hive的。

02
领券