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想在DataGrip里写SQL般丝滑的写FlinkSQL?安装它就完事儿了

基于上述情况,我阅读了IDEA和VS Code的开发者文档,考虑到实现工作量,先开发了一款名为Flink SQL Helper的VS Code插件,希望这款插件能够让开发者们高效、专注地完成FlinkSQL的开发。地址:marketplace.visualstudio.com/items?itemN…。下面我们一起来看一下这个插件结合VS Code实现的相关功能。 1. 功能介绍 代码高亮属于基本操作,不再特意描述。并且支持配置来调整颜色(见2.1 Color theme recommend)。 1.1 代码补全 根据关键字以及上下文,可以及时给到建议做代码补全。 有些语句总是想复制?我们还有snippets 在FlinkSQL or SQL里,有些语法并没有这么好记住。于是在日常开发中写这样的语句我们往往会去复制粘贴,针对这点,我提供了snippets。只要输入关键字,就可以打出模版代码,让开发者专注在编写Flink SQL上。 1.2 语法错误提示 错误提示是个很重要的功能,让错误尽早地被发现可以有效提升开发效率——举个例子,当我们的Flink SQL比较长时,拉起来就要耗一些时间,等startup的时候错误才会报出来。如果错误有好几个,那么每次startup只会检查出一个,通过这样的方式来排错特别耗时。在这个插件中,写完Flink SQL只要保存一下,插件就会做一次语法检测,如果有问题就会在右下方提示。 1.3 重构 临时视图,source、sink表的重命名都可以用它来解决。 1.4 发现文件中所有的引用处 这个功能在我们阅读代码时会特别实用。查看某些标识符被引用的地方,并快速跳转。 1.5 直接运行代码 VS Code虽然是一款编辑器,但完全可以通过定制、安装插件的方式来将其打造成一个IDE。根据code.visualstudio.com/docs/java/j…的配置,我们可以让FlinkSQL相关在VS Code里跑起来,实现一体化高效开发。 2. 使用方法 介绍了一轮功能,那么如何获取并使用这个插件呢?

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笔记:写Flink SQL Helper时学到的一些姿势

这块其实是编译原理的一部分,属于前端编译部分,并未涉及后端编译。见:github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则,生成了对应的代码,并将输入内容丢进这些类,让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时,让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述,竟然可以生产如此复杂、繁多的代码,巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力,如果去手写一个词法、语法分析的实现,该怎么做呢? 在编程语言里,一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字,比如SQL中的select,Java中的int等等,标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person,select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念,我们以int a=1;这样一段代码为例子,int 是关键字,a是标识符,=是操作符,;是符号(结束符)。搞清楚哪些词属于什么类型,这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢?最简单的方法其实就是按照一定规则(比如A-Za-z$)一个个去读取,比如读到i的时候,它要去看后面是不是结束符或者空格,也就上文提到的的peek,如果不为空,就要继续往后读,直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int,就知道这是个关键字。 伪代码如下: 循环读取字符 case 空白字符 处理,并继续循环 case 行结束符 处理,并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字,并结束循环 case 0之后是X或x,或者1-9 调用scanNumber()识别数字,并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token,并结束循环 case isSpectial(),也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字(类型) 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说:int int=1;是能够通过词法分析的,但是无法通过语法分析,因为关键字(类型) 关键字(类型) 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问,为啥要有词法分析这一层?都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做,但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层,避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子:后续Java新增了一个类型,如果词法分析、语法分析是拆开的,那么只要改词法分析层的一些代码就行了,语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层,语法分析的代码会有很多,而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析,Antlr提供了两种读语法节点的方式,一种是Vistor,一种是Listeners。前者意

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