MySQL高级特性之：`MySQL`的`SQL`语句分词：`Parser`在`SQL`语法分析中的工作。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL SQL 语句分词：Parser 在 SQL 语法分析中的工作

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 的一个核心组件：Parser。更具体地说，我们会聚焦在 Parser 在 SQL 语句分词阶段的工作，以及这个阶段对于理解和执行 SQL 语句的重要性。

SQL 语句的处理流程概览

在深入分词之前，先让我们快速回顾一下 MySQL 处理 SQL 语句的整体流程。大致可以分为以下几个阶段：

连接管理： 客户端与 MySQL 服务器建立连接。
查询缓存： 检查查询是否命中缓存，如果命中直接返回结果。 (在 MySQL 8.0 中已经移除)
解析器 (Parser)： 将 SQL 语句分解成语法树。
预处理器 (Preprocessor)： 检查语法和语义的正确性，例如表是否存在，列是否存在等。
查询优化器 (Optimizer)： 选择最佳的查询执行计划。
执行器 (Executor)： 按照执行计划执行查询。
存储引擎： 负责实际的数据存储和检索。
结果返回： 将查询结果返回给客户端。

今天我们重点关注的是第 3 步：解析器（Parser）中的分词阶段。

Parser 的核心作用

Parser 的主要作用是将客户端发送来的 SQL 语句转换成 MySQL 服务器能够理解的内部表示形式，也就是抽象语法树 (Abstract Syntax Tree, AST)。 AST 是一种树状结构，它以分层的方式表示 SQL 语句的语法结构。

Parser 包含了词法分析和语法分析两个阶段。

词法分析 (Lexical Analysis)： 也称为扫描 (Scanning)，将 SQL 语句分解成一系列的词法单元 (Tokens)。
语法分析 (Syntax Analysis)： 也称为解析 (Parsing)，根据预定义的语法规则，将词法单元组合成 AST。

今天我们重点讨论词法分析，也就是分词。

分词 (Tokenization) 的过程

分词是将 SQL 语句分解成一个个独立的、具有意义的单元的过程。这些单元被称为 Token。 Token 是 SQL 语句的基本组成部分，例如关键字、标识符、运算符、常量、分隔符等。

例如，对于 SQL 语句：

SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;

分词器会将它分解成如下的 Token 序列：

Token 类型	Token 值
KEYWORD	SELECT
IDENTIFIER	id
OPERATOR	,
IDENTIFIER	name
KEYWORD	FROM
IDENTIFIER	users
KEYWORD	WHERE
IDENTIFIER	age
OPERATOR	>
INTEGER	18
OPERATOR	;

可以看到，SQL 语句被分解成了关键字 (KEYWORD)、标识符 (IDENTIFIER)、运算符 (OPERATOR) 和整型常量 (INTEGER) 等不同类型的 Token。

Token 的类型

MySQL 的分词器需要识别各种不同类型的 Token。常见的 Token 类型包括：

关键字 (KEYWORD)： 例如 SELECT, FROM, WHERE, INSERT, UPDATE, DELETE 等。
标识符 (IDENTIFIER)： 例如表名、列名、别名等。
运算符 (OPERATOR)： 例如 +, -, *, /, =, >, <, >=, <=, !=, LIKE, IN 等。
常量 (CONSTANT)： 包括整型常量、浮点型常量、字符串常量等。
分隔符 (DELIMITER)： 例如逗号 (,), 分号 (;), 圆括号 (()), 方括号 ([]), 花括号 ({}) 等。
注释 (COMMENT)： 包括单行注释 (–) 和多行注释 (/* */) 。
函数名 (FUNCTION_NAME)： 例如 COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 等。
变量名 (VARIABLE_NAME)： 例如 @variable, @@global.variable 等。

分词器需要根据 SQL 语句的语法规则，正确地识别和分类这些 Token。

分词器的实现方式

分词器通常使用有限状态机 (Finite State Machine, FSM) 或正则表达式来实现。

有限状态机： FSM 是一种抽象的计算模型，它由一组状态和状态之间的转换组成。分词器可以定义一个 FSM，其中每个状态表示分词过程中的一个阶段，状态之间的转换表示遇到不同的字符时的处理方式。
正则表达式： 正则表达式是一种用于匹配字符串模式的强大工具。分词器可以使用正则表达式来定义不同类型 Token 的模式，然后使用正则表达式引擎来匹配 SQL 语句中的 Token。

在 MySQL 源码中，分词器使用了更复杂的方式，结合了查表和状态机的方式，以达到更高的效率。

示例：一个简单的分词器

为了更好地理解分词的过程，我们可以用 Python 编写一个简单的 SQL 分词器。这个分词器只支持识别关键字、标识符、运算符和整型常量。

import re

class Token:
    def __init__(self, type, value):
        self.type = type
        self.value = value

    def __repr__(self):
        return f"Token({self.type}, {self.value})"

class Lexer:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.pos = 0
        self.current_char = self.text[self.pos] if self.pos < len(self.text) else None

    def advance(self):
        self.pos += 1
        self.current_char = self.text[self.pos] if self.pos < len(self.text) else None

    def skip_whitespace(self):
        while self.current_char is not None and self.current_char.isspace():
            self.advance()

    def number(self):
        result = ''
        while self.current_char is not None and self.current_char.isdigit():
            result += self.current_char
            self.advance()
        return int(result)

    def identifier(self):
        result = ''
        while self.current_char is not None and (self.current_char.isalnum() or self.current_char == '_'):
            result += self.current_char
            self.advance()
        return result

    def get_next_token(self):
        while self.current_char is not None:
            if self.current_char.isspace():
                self.skip_whitespace()
                continue

            if self.current_char.isdigit():
                return Token('INTEGER', self.number())

            if self.current_char.isalpha() or self.current_char == '_':
                ident = self.identifier()
                if ident.upper() in ['SELECT', 'FROM', 'WHERE']:
                    return Token('KEYWORD', ident.upper())
                else:
                    return Token('IDENTIFIER', ident)

            if self.current_char in ['+', '-', '*', '/', '=', '>', '<', ';', ',']:
                token = Token('OPERATOR', self.current_char)
                self.advance()
                return token

            raise Exception(f"Invalid character: {self.current_char}")

        return None

def tokenize(text):
    lexer = Lexer(text)
    tokens = []
    token = lexer.get_next_token()
    while token is not None:
        tokens.append(token)
        token = lexer.get_next_token()
    return tokens

# 示例用法
sql_statement = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;"
tokens = tokenize(sql_statement)
print(tokens)

这个简单的分词器首先定义了 Token 类来表示 Token，以及 Lexer 类来实现分词的逻辑。 Lexer 类包含了 advance() 方法用于移动指针，skip_whitespace() 方法用于跳过空白字符，number() 方法用于识别整型常量，identifier() 方法用于识别标识符。 get_next_token() 方法是分词器的核心，它根据当前字符的类型，返回相应的 Token。

这个分词器只是一个简单的示例，它只支持识别有限的 Token 类型，并且没有处理错误情况。真实的 MySQL 分词器要复杂得多，它需要支持更多的 Token 类型，并且需要处理各种各样的错误情况。

分词与字符集

MySQL 支持多种字符集，不同的字符集使用不同的编码方式来表示字符。分词器需要根据客户端指定的字符集，正确地识别 SQL 语句中的字符。

例如，如果客户端使用 UTF-8 字符集，那么分词器需要能够正确地识别 UTF-8 编码的汉字。

MySQL 在连接建立时，客户端会告知服务器使用的字符集，分词器会根据这个字符集来进行分词。

分词与 SQL 注入

SQL 注入是一种常见的安全漏洞，它允许攻击者通过在 SQL 语句中插入恶意的 SQL 代码，来篡改数据库中的数据。

分词器在一定程度上可以防止 SQL 注入攻击。例如，分词器可以检查 SQL 语句中是否包含非法的字符或关键字，如果发现可疑的输入，可以拒绝执行该语句。

但是，分词器并不能完全防止 SQL 注入攻击。攻击者可以使用各种各样的技巧来绕过分词器的检查。为了彻底防止 SQL 注入攻击，还需要使用参数化查询等其他安全措施。

分词的性能优化

分词是 SQL 语句处理流程中的一个关键环节。分词的性能直接影响到整个 SQL 语句的执行效率。

为了提高分词的性能，可以采取以下措施：

使用高效的算法： 选择合适的算法，例如有限状态机或正则表达式，来提高分词的效率。
减少内存分配： 尽量避免在分词过程中进行大量的内存分配和释放。
使用缓存： 将常用的 Token 缓存起来，避免重复分词。
并行处理： 将 SQL 语句分成多个部分，并行地进行分词。

MySQL 在实现分词器时，也考虑了性能优化的因素。例如，MySQL 使用了查表法来快速识别关键字，使用了预编译的正则表达式来匹配 Token。

分词在 MySQL 源码中的位置

MySQL 的分词器位于 sql/sql_lex.cc 文件中。该文件包含了词法分析器的实现代码，包括 Token 的定义、有限状态机的实现、字符集处理等。

sql/sql_yacc.yy 文件定义了语法分析器，配合词法分析器，完成整个 SQL 语句的解析。

深入研究这些文件，可以更好地理解 MySQL 分词器的实现细节。

分词是 SQL 解析的基础

分词是 SQL 语法分析的第一步，也是最重要的一步。只有正确地将 SQL 语句分解成 Token，才能进行后续的语法分析和语义分析。分词的质量直接影响到整个 SQL 语句的执行效率和安全性。理解分词的原理和实现方式，对于深入理解 MySQL 的工作原理，以及提高 SQL 语句的性能和安全性，都具有重要的意义。

总结：理解分词是深入理解 SQL 解析的关键

今天我们深入探讨了 MySQL 的 SQL 语句分词过程，了解了 Parser 在 SQL 语法分析中的工作。分词是 SQL 解析的基础，理解分词的原理和实现方式，对于深入理解 MySQL 的工作原理至关重要。