1.概述 最近,有同学留言关于SQL解析器方面的问题,今天笔者就为大家分享一下SQL解析器方便的一些内容. 2.内容 2.1 SQL解析器是什么? SQL解析与优化是属于编辑器方面的知识,与C语言这类编程语言的解析上是类似的.SQL解析主要包含:词法分析.语义语法分析.优化和执行代码生成.例如,我们非常熟悉的MySQL的一个SQL解析部分流程,如下图所以: 这里给大家介绍一下关于MySQL Lex和Bison生成的相关含义和具体负责的内容. 1.词法分析 SQL解析由词法分析和语法.语义分析两个

g4文件概览        在深入介绍之前,有必要先给大家了解一下g4文件的结构,以便对如何编写语法规则文件有个全局的认识,我想这是大有禆益的.因为这样我们就可以很清晰地知道需要的东西写在哪里,或者哪些东西是无法加到antlr中的. grammar Name; options {...} import ...; tokens {...} @actionName {...} <<rule1>> ... <<rule2>> 这是一个完整的antlr语法规则文件,

模板引擎相信大家是经常使用的,但是实现原理估计没多少人知道(你要是说不就是replace嘛,那我也无话说了...). 先来看看这个SimpleTemplate想实现的是什么功能吧: 是个C#端的模板引擎 模板中能放普通变量(i, j, index, username这种直接了当的变量名) 模板中能放复合变量(user.FirstName, user.LastName这种有对象前缀的变量) 最终客户端代码通过下面的方式进行调用: static void Main(string[] args) {

Question: 为何sql解析和高大上有关系?Answer:因为数据库永远都是系统的核心,CRUD如此深入码农的内心...如果能把CRUD改造成高大上技术,如此不是造福嘛... CRUD就是Create, Read, Update, Delete,转换成sql语句就是insert, select, update, delete 普通场景下,insert也就是一个insert了,没什么高深...高并发场景下,insert就不是一个insert了,而是千千万万个insert...可以用到的技术有

为什么要使用DSL DSL是领域专用语言,常见的DSL有SQL,CSS,Shell等等,这些DSL语言有别于其他通用语言如:C++,Java,C#,DSL常在特殊的场景或领域中使用.如下图: 领域专用语言通常是被领域专家使用,领域专家一般不熟悉通用编程语言,但是他们一般对业务非常了解,程序员一般对通用语言比较熟悉,但是在做行业软件的时候对业务部了解.这就需要协作的过程,一种方式是领域专家通过文档或者教授的方式把业务逻辑传递给程序员让程序员翻译成业务逻辑,而另一种方法,程序员为领域专家定制DSL,

1 重逢ANTLR 最早知道ANTLR是当年学习Apache Derby数据库源码时,在看到SQL解析那一层时,第一次看到编译原理在实际项目中的应用,惊叹之余也只能望而却步.之前也根据网上一些资料尝试了一下,看介绍说ANTLR v4更加易用了,于是又好奇地试用一下.以下入门介绍主要参考ANTLR作者写的<The Definitive ANTLR 4 Reference>. 1.1 ANTLR全景 当我们实现一种语言时,我们需要构建读取句子(sentence)的应用,并对输入中的元素做出反应.如

简介:antlr工具将语法文件转换成可以识别该语法文件所描述的语言的程序. 例如:给定一个识别json的语法,antlr工具将会根据该语法生成一个程序,该程序可以通过antlr运行库来识别输入的json. 1.下载jar包,antlr-4.7.1-complete.jar http://www.antlr.org/download/ 2.将这个jar包移动到 /usr/local/lib 目录下 3.修改 ~.bashrc 文件 #Java export JAVA_HOME=/usr/local

安装java环境,环境变量设置如下: ANTLR 简介 ANTLR—Another Tool for Language Recognition,Antlr 本身是使用 Java 开发的,它为包括Java,Python,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架. Antlr 使用上下文无关文法描述语言, 它允许我们定义识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则.然后,ANTL

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以

一.ANTRL 是什么 ANTLR 是用JAVA写的语言识别工具,它用来声明语言的语法,简称为“元语言”(meta-language). ANTLR 语法识别一般分为二个阶段: 1.词法分析阶段 (lexical analysis) 对应的分析程序叫做 lexer ,负责将符号(token)分组成符号类(token class or token type) 2.解析阶段 根据词法,构建出一棵分析树(parse tree)或叫语法树(syntax tree) ANTLR 的直观印象,就像是在走迷宫

问题 Caused by: java.io.InvalidClassException: org.antlr.v4.runtime.atn.ATN; Could not deserialize ATN with UUID 59627784-3be5-417a-b9eb-8131a7286089 (expected aadb8d7e-aeef-4415-ad2b-8204d6cf042e or a legacy UUID). 原因 目前我使用的idea是2017版本.导致其支持的antlr插件只有

1.配置的先导工作 jdk配置 IntelliJ IDEA安装配置 配置好ANTLR的java运行时环境,参考 2.下载intellij-plugin-v4.zip 下载地址 3.插件安装 4.测试安装 ①.在IntelliJ中新建java项目(Module),并创建grammar文件hello.g4 . //Define a grammar called Hello grammar hello; r : 'hello' ID; // match keyword hello followed b

前言 Spark SQL 在删除外部表时,本不能删除外部表的数据的.本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候,可以带额外选项来删除外部表的数据. 本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本. 1. 修改ANTLR4 语法文件 修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句,添加(WITH DATA)?, 修改完之后如下: DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?

转载自过往记忆大数据 https://www.iteblog.com/archives/2561.html Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL.通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本.目前,整个 SQL .Spark ML.Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Executi

安装ANTLR 作者的电脑是MAC的操作系统macOS Catalina 10.15.2. 安装步骤后linux操作的系统的一样, Windows系统大致步骤一样,但是环境变量等配置有差别,作者很久没使用过win系统,只能基于MAC的系统介绍了. 环境准备 ANLTR是用JAVA编写的,需要先安装好JAVA,需要的JAVA版本是1.6以上.相信看这篇文章的各位同学电脑上应该都有安装JAVA.

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

摘要:本文将首先介绍Antlr4 grammer的定义方式,如何通过Antlr4 grammer生成对应的AST,以及Antlr4 的两种AST遍历方式:Visitor方式和Listener方式. 1. Antlr4简单介绍 Antlr4(Another Tool for Language Recognition)是一款基于Java开发的开源的语法分析器生成工具,能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器,广泛应用于DSL构建,语言词法语法解析等领域.现在在非常多的流行的框架中都用使用,例如,在构

一.背景 自2014年大数据首次写入政府工作报告,大数据已经发展7年.大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据.数据规模也到达了PB级别. 大数据的规模大到对数据的获取.存储.管理.分析超出了传统数据库软件工具能力范围.在这个背景下,各种大数据相关工具相继出现,用于应对各种业务场景需求.从Hadoop生态的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生态的ClickHouse, Elasticsearch,不一而足... 这些大数据处理工具特性不同,

OAL 解释器实现 OAL 解释器是基于 Antlr4 实现的,我们先来了解下 Antlr4 Antlr4 基本介绍 Antlr4 使用案例 参考Antlr4的使用简介这篇文章,我们实现了一个简单的案例:antlr案例:简单的计算器,下面来讲讲这个案例. 首先,装好ANTLR v4(IDEA插件)插件,这个之后验证语法树的时候会用到. 在 pom.xml 中配置 antlr4 的依赖和插件 <dependency> <groupId>org.antlr</groupId>

一.ANTLR简介和学习动机 1. ANTLR简介 antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器.ANTLR-Another Tool for Language Recognition,其前身是PCCTS,它为包括Java,C++,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架.(摘自百度百科) 即简单来说,使用ANTLR,我们可以不再需要手动编写大段的字符串处理

在<DistSQL:像数据库一样使用 Apache ShardingSphere>和<SCTL 涅槃重生:投入 RAL 的怀抱>中,已经为大家介绍了 DistSQL 的设计初衷和语法体系,并通过实战操作展示了 DistSQL 创建分布式数据库表的强大能力,展现了 Apache ShardingSphere 在新形态下的交互体验. 为了让大家对 DistSQL 有更深入的了解,同时能根据需要定制自己的 DistSQL 语法,本篇将为大家解析 DistSQL 的设计开发流程,同时通过实