在最近的项目开发中,有这样一个需求,就是给定一个查询的sql,在where语句中添加几个条件语句.刚开始想的是,是否能用正则去做这个事情呢?其实不用语法树还是有一点困难的. 经过一系列google,看到了我们国产的druid里面sql parse的稳当还是比较详尽.具体参考这个文档SQL Parser 还是回到之前的需求: public List<Map<String, Object>> search(String sql, Map<String, Object> co

概览 Druid 的官方 wiki 对 SQL 解析器部分的讲解内容并不多,但虽然不多,也有利于完全没接触过 Druid 的人对 SQL 解析器有个初步的印象. 说到解析器,脑海里便很容易浮现 parser 这个单词,然后便很容易联想到计算机科学中理论性比较强的学科------编译原理.想必很多人都知道(即使不知道,应该也耳濡目染)能够手写编译器的人并不多,并且这类人呢,理论知识和工程能力都比较强.在缺乏人力的条件下,大多数时候实现一个编译器,往往是选择采用一些工具,比如说 ANTLR,只需要描

最近参与一个开源项目,一个功能的实现,用到了 druid 解析器来解析SQL,记录下如果使用 druid 来解析SQL,实现对SQL的拦截改写. 1. 对 insert 语句进行解析: private static String convertInsertSQL(String sql){ try{ MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseSt

DRUID VS ANTLR4 测试方法 环境:x86_64,eclipse kepler,jdk 6 测试对象:antlr v4,druid手写sql parser模块 测试过程:分别采用单线程.多线程并发测试.单线程时,比较antlr.druid各自解析1次同一条sql语句的性能:多线程(50线程)时,比较antlr.druid所有线程完成1次同一条sql解析的性能. 测试结果 类别 单线程(druid比antlr) 多线程(druid比antlr) 简单select 7倍 6倍 复杂sel

官方参考: https://www.bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md 前置知识 什么是Druid? Druid是一个高效的数据查询系统,主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询.数据可以实时摄入,进入到Druid后立即可查,同时数据是几乎是不可变.通常是基于时序的事实事件,事实发生后进入Druid,外部系统就可以对该事实进行查询. 源码架构 这里解释一下druid从解析到判断sql语句的注入攻击性的代码检测流程: 1.词法解析(lex

简介 server.xml 几乎保存了所有 mycat 需要的系统配置信息.其在代码内直接的映射类为 SystemConfig 类. user 标签 <user name="test"> <property name="password">test</property> <property name="schemas">TESTDB</property> <property nam

为了能在查询时忽略字段大小写,又不想修改数据表的属性配置,就在SQL语句中做了修改.结果在alibaba druid 执行时报错 com.alibaba.druid.sql.parser.ParserException: syntax error, error in :'ame  collate 'utf8mb4_general_ci' f', expect RPAREN, actual LITERAL_CHARS pos 166, line 1, column 147, token LITER

在介绍mycat之前,首先来了解一下数据库切分. 对于海量数据处理,按照使用场景,主要分为两类:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP). 联机事务处理也称为面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短时间内给出处理结果. 联机分析处理是指通过多维的方式对数据进行分析,查询和报表,可以同数据挖掘工具,统计分析工具配合使用,增强决策分析功能. 数据切分 简单来说,就是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上,以达到分散

ElasticSearch-SQL插件 image2017-10-27_11-10-53.png (1067×738) elastic SQL_百度搜索 Druid SQL 解析器的解析过程 - beanlam - SegmentFault Elasticsearch SQL | Elastic Elasticsearch-sql 用SQL查询Elasticsearch - 扎心了老铁 - 博客园 elasticsearch-sql使用 - xixicat - SegmentFault NLPc

DB分布式-两种方式 1. JDBC扩展     sharding-jdbc: 直接封装JDBC,代码迁移成本低,适用于任何连接池及ORM框架,JAR包提供服务,未使用中间层,不用额外部署,DBA无需改变原有运维方式,使用DRUID sql解析器,速度快.     分布策略灵活,SQL解析功能完善,能支持分布式生成全局主键,读写分离,柔性(努力送达)事物   盗图    TDDL(taobao data distribute layer):中间层,以jar包形式调用 2. 服务中间件     A

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); - you may not use this file except in compliance with the License. - You may obtain a copy of the Licens

看了最近文章的反馈,似乎波澜不惊的样子,应该是看官觉得都是小菜,那我就直上硬菜,人狠话不多,开始!准备:Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Mysql8.0.11/Lombok0.26/Erlang21.2/postman7.5.0 难度:新手--战士--老兵--大师 目标:1,模拟商城系统,订单服务RPC调用库存服务,同时物流服务 RPC调用订单服务(订单服务双重身份) 2.订单服务通过MQ消息机制与物流服务通信 步骤: 1.

写在前面 在分布式数据库中间件领域,Mycat和ShardingSphere可以说是在开源界有着相当重要的位置,不少小伙伴也在问我:Mycat和sharding-jdbc哪个好呀!其实,就我本身而言,我作为Mycat的开发者,也深度分析过ShardingSphere的源码.可以这么说:各有各的优势吧!其实,针对ShardingSphere,我也跟ShardingSphere的创始人亮哥聊过,从他那里确实学到了不少有价值的东西.后续我也可能会写一部关于分布式数据库的书籍,也说不定会将Mycat和S

作者 | 胡泽康 鄞乐炜 作者简介 胡泽康 联通(广东)产业互联网公司  大数据工程师,专注于开源大数据领域,从事大数据平台研发工作 鄞乐炜 联通(广东)产业互联网公司 大数据工程师,主要从事大数据平台的应用与引擎端开发 01 背景介绍 我们是联通医疗团队,一直践行 "服务医改,惠及民生" 的使命,全面驱动医疗健康产业数字化.智能化转型. 在调度系统选型初期,我们团队技术栈以 JVM 语言为主,由于 Airflow 的结构体系无法进行充分的改造和融合,因此在开源调度系统的选择上,我们主

https://segmentfault.com/a/1190000008120254?utm_source=tuicool&utm_medium=referral sql解析 Druid 的官方 wiki 对 SQL 解析器部分的讲解内容并不多,但虽然不多,也有利于完全没接触过 Druid 的人对 SQL 解析器有个初步的印象. 说到解析器,脑海里便很容易浮现 parser 这个单词,然后便很容易联想到计算机科学中理论性比较强的学科------编译原理.想必很多人都知道(即使不知道,应该也耳濡

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   源码位置: https://github.com/alibaba/druid SQL Parser 模块的介绍: https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL-Parser 相关 API: http://tool.oschina.net/apidocs/apidoc?api=druid0.26   支持的数据库类型: 理论上说,支持所有有jdbc驱动的数据

1.数据源配置属性类源码 package org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc; @ConfigurationProperties( prefix = "spring.datasource" ) public class DataSourceProperties implements BeanClassLoaderAware, InitializingBean { private ClassLoader classLoader; pri

最新项目中用的druid连接数据库遇到一个困扰很久的问题 1 开始用的druid版本是1.1.22版本,由于业务需求,单个连接需要执行很久,理论上不需要用到自动回收,但为了安全,还是加了自动回收,时间设置的2个小时. 问题来了,程序经常报The last packet successfully received from the server was XXXXX milliseconds ago.  The last packet sent successfully to the server

以前的项目中很少去思考SQL解析这个事情,即使在saas系统或者分库分表的时候有涉及到也会有专门的处理方案,这些方案也对使用者隐藏了实现细节. 而最近的这个数据项目里面却频繁涉及到了对SQL的处理,原来只是简单地了解Druid的SqlParser模块就可以解决,慢慢地问题变得越来越复杂,直到某天改动自己写的SQL处理的代码很痛苦的时候,意识到似乎有必要更加地了解一下相关的内容才行. 在了解学习的过程中,发现学习使用SqlParser还是得先了解ast(抽象语法树)这个概念,一搜索相关内容要么是编

背景 工作中偶尔会碰到需要统一修改SQL的情况,例如有以下表结构: CREATE TABLE `test_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `account` varchar(70) NOT NULL COMMENT '账号', `user_name` varchar(60) NOT NULL COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄', `sex` bit(1) NOT NULL

生命不息,折腾不止. 折腾能遇到很多坑,填坑我理解为成长. 两个月前自己倒腾了一套用开源框架构建的 JavaWeb 后端解决方案. Spring + SpringMVC + Druid + JPA(Hibernate impl) 给你一个稳妥的后端解决方案 引入到项目组后经过几番打磨,现在也出落的有模有样. 最近将工程中的 Hibernate 换了换 Mybatis 试试,毕竟人都需要新鲜感. 我 Hibernate 接触的要比 MyBatis 早,作为最流行的两 ORM 框架,个人认为其中很多