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Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 解析(二)之SQL解析

StatementParser 调用 SQLParser 解析 SQL 表达式。SQLParser 调用 Lexer 解析 SQL 词法。?? 核心代码如下: SQLParsingEngine.javapublic SQLStatement parse() { 获取 SQL解析器 SQLParser sqlParser = getSQLParser SQLParser SQL解析器SQLParser,SQL 解析器。和词法解析器 Lexer 一样,不同数据库有不同的实现。类图如下(包含所有属性和方法)(放大图片):? Select语句解析器 * public static AbstractSelectParser newInstance(final SQLParser sqlParser) { if (sqlParser (sqlParser); } throw new UnsupportedOperationException(String.format(Cannot support sqlParser class .

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基于JDBC实现VPD:SQL解析篇

SqlParser.configBuilder() .setLex(Lex.MYSQL) 使用mysql 语法 .build();String sql = select id,name,age FROM orders;SqlParser sqlParser = SqlParser .create(sql, config);然后,构建一颗AST树SqlNode sqlNode = sqlParser.parseStmt();接下来,就需要各种分支判断 SqlParser.configBuilder() .setLex(Lex.MYSQL) 使用mysql 语法 .build(); String sql = select id,name,age FROM orders; SqlParser sqlParser = SqlParser .create(sql, config); SqlNode sqlNode = null; try { System.out.println(sql = +

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    Spark Sql 执行流程源码阅读笔记

    Dataset.ofRows(self, plan, tracker)}sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)sessionState.sqlParser val sqlParser : ParserInterface这里的sqlParser是SparkSqlParser, 为什么是SparkSqlParser,在类BaseSessionStateBuilder里(详细的流程后面单独写 ) protected lazy val sqlParser: ParserInterface = { extensions.buildParser(session, new SparkSqlParser

    16110

    我参与阿里巴巴 ASoC-Seata 的一些感悟

    看 Seata 源码,继续深入研究,更多的是关注于SqlParser模块,在这个过程中,我发现SqlParser模块是用Druid实现,(Druid不过多介绍),且 Seata 对于 SqlParser 部分解析功能受限于 Druid,为了方便用户使用,Seata更加灵活使用数据库语言解析, 有必要扩展一种新的 SqlParser 方案。 Antlr无疑是Seata SqlParser另一个更好的选择。于是我想把 Antlr 带到Seata中。? 本文主要讨论了 Seata 结合antlr实现 sqlparser 方面的相关内容,如果有对 Seata 项目比较感兴趣,对sqlparser方面,或者 antlr 领域熟悉有兴趣的朋友,期待你们加入Seata

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    聊聊kingbus的command.go

    stack:%s, myerr, sql, string(buf)) err = myerr } return } }() log.Log.Infof(handleQuery sql:%s, sql) sqlParser c.handleKill(v) todo get metrics of slave default: return ErrSQLNotSupport } return}handleQuery方法通过sqlParser

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    聊聊kingbus的command.go

    stack:%s, myerr, sql, string(buf)) err = myerr } return } }()​ log.Log.Infof(handleQuery sql:%s, sql) sqlParser c.handleKill(v) todo get metrics of slave default: return ErrSQLNotSupport } return}handleQuery方法通过sqlParser

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    提高开发效率的mybatis-plus

    生成获取总数的sqlSqlInfo sqlInfo = SqlUtils.getOptimizeCountSql(page.isOptimizeCountSql(), sqlParser, originalSql public static SqlInfo getOptimizeCountSql(boolean optimizeCountSql, ISqlParser sqlParser, String originalSql = sqlParser) { 用户自定义 COUNT SQL 解析 COUNT_SQL_PARSER = sqlParser; } else { 默认 JsqlParser 优化 COUNT try

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    Flink SQL Blink Planner 执行流程解析(上)

    Collections.singletonList(operation);} CalciteParser.parse()public SqlNode parse(String sql) { try { SqlParser + e.getMessage(), e); }}可见是直接调用Calcite的SQL解析器SqlParser进行解析的。 注意到构造SqlParser的配置类SqlParser.Config时,需要传入解析器工厂SqlParserImplFactory,对应代码如下。 use Java lex because back ticks are easier than double quotes in programming and cases are preserved SqlParser * SQL parser, generated from Parser.jj by JavaCC. * * The public wrapper for this parser is {@link SqlParser

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    SpringBoot项目:net.sf.jsqlparser.parser.ParseException: Encountered unexpected token:XXXXX

    说明:多租户:多个用户间使用同一套程序,但每个用户之间实现数据隔离3、问题解决  参考Mybatis-plus官网,在Mapper层接口方法上 加入注解  @SqlParser(filter=true) 加完注解之后的Mapper层接口方法如下:@SqlParser(filter = true)List getAdminList(@Param(empId) String empId, @Param(timeDate

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    Mybatis分页插件 - PageHelper

    = 1; 改为 isLastPage = pageNum == pages;2.2.版本3.4.1重大bug修复,SqlParser解析sql失败的时候返回了不带count(*)的sql,导致查询失败 产生原因,由于SqlParser在系统中出现的位置修改后,导致这里出现错误。强烈推荐各位更新到最新版本。 SqlParser:提供高效的count查询sql。主要是智能替换原sql语句为count(*),去除不带参数的order by语句。需要jsqlparser-0.9.1.jar支持。 如果想使用更高效的count查询,你也可以将SqlParser放到SqlUtil相同的包下,使用SqlParser时必须使用jsqlparser-0.9.1.jar。 filepath=comgithubjsqlparserjsqlparser0.9.1jsqlparser-0.9.1.jarSqlParser - github地址:https:github.comJSQLParserJSqlParser3.1.3

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    源码解析之Parser

    前言由上篇博客我们知道了SparkSql整个解析流程如下:sqlText 经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;analyzer 模块结合catalog进行绑定 faster SLL mode parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.SLL) toResult(parser) ...代码2中的sqlParser

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    【Go 语言社区】优秀开源库剖析

    主要目标是支持ACID事务,并能进行水平扩展,具有高容错性,配置也较为简单3.sqlparser 地址:https:github.comsunfacessqlparser 介绍: 是从vitess中抽取出来的

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    MySQL之安装美团点评的SQLAdvisor

    install percona-release-0.1-3.noarch.rpm -y#yum install Percona-Server-shared-56 -y5.编译sqladvisor的依赖项sqlparser

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    【死磕Sharding-jdbc】---SQL解析-词法分析

    ) { LexerEngine lexerEngine = LexerEngineFactory.newInstance(dbType, sql); lexerEngine.nextToken(); SQLParser sqlParser = SQLParserFactory.newInstance( dbType, lexerEngine.getCurrentToken().getType(), shardingRule @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)public final class SQLParserFactory { public static SQLParser

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    SSM项目搭建之druid 原

    SQLParser Druid可以做什么?

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    源码解析之Optimizer

    前言由前面博客我们知道了SparkSql整个解析流程如下:sqlText 经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;analyzer 模块结合catalog进行绑定

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    数仓服务平台建设实践

    AdhocWorker 进程中的线程池中执行),ETL 类型的作业通过子进程的方式完成;Client:客户端,用于编程式地提交 SQL 作业;ConfigCenter:负责向集群推送统一配置信息及其它运行时相关的配置和 SQLParser SQL作业流程用户通过 Client 提交原始 SQL,这里以 Presto SQL 为例,Client 在提交作业时,指定了 SQL 路由,则会首先通过访问 SQLParser 服务,在发送给 Master 之前,会首先提交 SQL 语句到 SQLParser 服务器,将 SQL 解析成后端计算集群可以支持的 SQL 语句,如 Spark、Presto、ClickHouse 等,为了能够减少 RPC 交互次数 ,SQLParser 会一次返回所有可能被改写的 SQL 语句。 在接收到 SQLParser 服务返回的多个可能 SQL 语句后,就会填充当前的作业对象,真正开始向 Master 提交运行。

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    唯品会亿级数据服务平台实践

    AdhocWorker 进程中的线程池中执行),ETL 类型的作业通过子进程的方式完成;Client:客户端,用于编程式地提交 SQL 作业;ConfigCenter:负责向集群推送统一配置信息及其它运行时相关的配置和 SQLParser SQL作业流程用户通过 Client 提交原始 SQL,这里以 Presto SQL 为例,Client 在提交作业时,指定了 SQL 路由,则会首先通过访问 SQLParser 服务,在发送给 Master 之前,会首先提交 SQL 语句到 SQLParser 服务器,将 SQL 解析成后端计算集群可以支持的 SQL 语句,如 Spark、Presto、ClickHouse 等,为了能够减少 RPC 交互次数 ,SQLParser 会一次返回所有可能被改写的 SQL 语句。 在接收到 SQLParser 服务返回的多个可能 SQL 语句后,就会填充当前的作业对象,真正开始向 Master 提交运行。

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    Spark源码系列(九)Spark SQL初体验之解析过程详解

    点击进入parseSql函数,发现解析Sql的过程在SqlParser这个类里面。在SqlParser的apply方法里面,我们可以看到else语句里面的这段代码。 (1)通过一个Parser来把sql语句转换成Unresolved LogicPlan,目前有两种Parser,SqlParser和HiveQl。

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    Apache Doris 元数据设计及DDL操作源码阅读

    FLEXSqlScanner input = new SqlScanner(new StringReader(originStmt), ctx.getSessionVariable().getSqlMode());SqlParser parser = new SqlParser(input);从连接中读取原始语句字符串 词法解析文件 • fefe-coresrcmainjflexsql_scanner.flex • 语法解析文件

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