如果你还是停留在将Druid作为一个数据库连接池使用...,今天我们一起来学习下如何通过druid实现一个数据血缘关系图谱。

提到数据血缘关系图谱这不得不提 Druid的SQL Parser模块。

1. 简介

SQL Parser是Druid的一个重要组成部分，Druid内置使用SQL Parser来实现防御SQL注入（WallFilter）、合并统计没有参数化的SQL(StatFilter的mergeSql)、SQL格式化、分库分表。

1.1. 和Antlr生成Parser的区别

和Antlr生成的SQL有很大不同的是，Druid SQL Parser性能非常好，可以用于生产环境直接对SQL进行分析处理。

1.2. Druid SQL Parser的使用场景

• MySql SQL全量统计
• Hive/ODPS SQL执行安全审计
• 分库分表SQL解析引擎
• 数据库引擎的SQL Parser

2. 各种语法支持

Druid的sql parser是目前支持各种数据语法最完备的SQL Parser。目前对各种数据库的支持如下：

druid还缺省支持sql-92标准的语法，所以也部分支持其他数据库的sql语法。

3. 性能

Druid的SQL Parser是手工编写，性能非常好，目标就是在生产环境运行时使用的SQL Parser，性能比antlr、javacc之类工具生成的Parser快10倍甚至100倍以上。

SELECT ID, NAME, AGE FROM USER WHERE ID = ?

这样的SQL，druid parser处理大约是600纳秒，也就是说单线程每秒可以处理1500万次以上。在1.1.3~1.1.4版本中，SQL Parser的性能有极大提升，完全可以适用于生产环境中对SQL进行处理。

3.1. 测试代码看这里

MySqlPerfTest.java

4. Druid SQL Parser的代码结构

Druid SQL Parser分三个模块：

• Parser
• AST
• Visitor

4.1. parser

parser是将输入文本转换为ast（抽象语法树），parser有包括两个部分，Parser和Lexer，其中Lexer实现词法分析，Parser实现语法分析。

4.2. AST

AST是Abstract Syntax Tree的缩写，也就是抽象语法树。AST是parser输出的结果。下面是获得抽象语法树的一个例子：

final String dbType = JdbcConstants.MYSQL; // 可以是ORACLE、POSTGRESQL、SQLSERVER、ODPS等
String sql = "select * from t";
List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);

• Druid SQL AST介绍 https://github.com/alibaba/druid/wiki/Druid_SQL_AST

4.3. Visitor

Visitor是遍历AST的手段，是处理AST最方便的模式，Visitor是一个接口，有缺省什么都没做的实现VistorAdapter。

我们可以实现不同的Visitor来满足不同的需求，Druid内置提供了如下Visitor:

• OutputVisitor用来把AST输出为字符串
• WallVisitor 来分析SQL语意来防御SQL注入攻击
• ParameterizedOutputVisitor用来合并未参数化的SQL进行统计
• EvalVisitor 用来对SQL表达式求值
• ExportParameterVisitor用来提取SQL中的变量参数
• SchemaStatVisitor 用来统计SQL中使用的表、字段、过滤条件、排序表达式、分组表达式
• SQL格式化 Druid内置了基于语义的SQL格式化功能

4.4. 自定义Visitor

每种方言的Visitor都有一个缺省的VisitorAdapter，使得编写自定义的Visitor更方便。

https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL_Parser_Demo_visitor

4.5. 方言

SQL-92、SQL-99等都是标准SQL，mysql/oracle/pg/sqlserver/odps等都是方言，也就是dialect。parser/ast/visitor都需要针对不同的方言进行特别处理。

5. SchemaRepository

Druid SQL Parser内置了一个SchemaRepository，在内存中缓存SQL Schema信息，用于SQL语义解析中的ColumnResolve等操作。

https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL_Schema_Repository

6. SQL翻译

可以基于Druid SQL Parser之上构造Oracle SQL到其他数据的SQL翻译。比如Aliyun提供的Oracle到MySql的SQL翻译功能，就是基于Druid基础上实现的。

https://rainbow-expert.aliyun.com/sqltransform.htm

关注不迷路哈~持续输出关于数据血缘的落地方案（到具体代码）