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

https://tech.meituan.com/SQL_parser_used_in_mtdp.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失.为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫.比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司,可以通过设

转载地址:http://www.elecfans.com/emb/20180618696111.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失. 为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫,比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司可以通过设定

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

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

​作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一.背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架.而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询.SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据. 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程. 二.为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

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

Reference:  https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html 前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分

一.前言 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识. 二.MySQL架构总览 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解. 从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage Engin

一,解析过程 二,硬解析,软解析,软软解析 01,硬解析 将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析叫做软解析:如果不存在,则会对该SQL进行解析parse,然后执行,返回结果,这种SQ

SQL 语句解析是一个重要且复杂的技术,数据库流量相关的 SQL 审计.读写分离.分片等功能都依赖于 SQL 解析,而 Pisa-Proxy 作为 Database Mesh 理念的一个实践,对数据库流量的治理是其核心,因此实现 SQL 解析是一项很重要的工作.本文将以 Pisa-Proxy 实践为例,为大家展现 Pisa-Proxy 中的 SQL 解析实现,遇到的问题及优化. 一.背景 关于语法分析 语法分析一般通过词法分析器,如 Flex,生成相应的 token,语法分析器通过分析 toke

摘要:在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析.优化的软件模块.SQL的解析过程主要分为:词法.语法和语义分析. 本文分享自华为云社区< openGauss内核分析(三):SQL解析>,作者:Gauss松鼠会. 在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析.优化的软件模块. SQL的解析过程主要分为: • 词法分析:将用户输入的SQL语句拆解成单词(Token)序列,并识别出关键字.标识.常量等. • 语法分析:分析器对词法分析器解析出来的单词(Token)

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

1.sql解析的过程 oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符,然后根据hash函数计算其对应的hash值(hash_value).根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket,然后比较bucket里是否存在该SQL语句. 如果不存在,获得shared pool latch,然后在shared pool中的可用chunk链表(也就是bucket)上找到一个可用的chunk,然后释放shared pool latch.在获得了chunk以后,这块chunk就可

Oracle SQL tuning 步骤 SQL是的全称是Structured Query Language(结构化查询语言).SQL是一个在80年代中期被使用的工业标准数据库查询语言.不要把SQL语言与商业化产品如Microsoft SQL server或开源产品MySQL相混淆.所有的使用SQL缩略词的这些都是SQL标准的一部分. 一.SQL tuning之前的调整    下面这个粗略的方法能够节省数千小时乏味的SQL tuning,因为一旦调整它将影响数以百计的SQL查询.记住,你必须优先

http://blog.chinaunix.net/uid-25909722-id-3363789.html 当客户端进程,将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析叫做软解析:如果不存

Atitit.注解解析(1)---------词法分析 attilax总结  java .net 1. 应用场景:::因为要使用ui化的注解 1 2. 流程如下::: 词法分析(生成token流) >>>>语法分析(生成ast) >>解释执行... 2 3. 词法分析的框架,antlr 2 4. Fsm 状态机/// switch 2 5. 单词流必须识别为保留字,标识符(变量),常量,操作符(运算符 )和界符五大类 2 5.1. 操作符(运算符 )::: 2 5.2.

通过关联x$kglcursorx$kglcursor_child_sqlid视图: 通过使用Oracle10035Event事件可以找到解析失败的SQL: 通过oraclesystemdump也可以找到解析失败SQL: 以下我们来看看这个精彩的案例分享. 背景介绍客户的一套重要生产系统,出现了性能问题.这个问题涉及的信息如下: 月底时候数据库主机的CPU利用率长期在100%左右. 数据库中出现大量的latch:librarycache竞争 系统概况 该系统为OLAPOLTP混合系统,平时为交易型

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅