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MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`SQL`解析：`SQL`语句从`字符串`到`抽象语法树`（`AST`）的过程。

MySQL优化器与执行计划之：SQL解析：从字符串到抽象语法树 (AST)

大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 优化器和执行计划中的一个至关重要的环节：SQL 解析。解析器是数据库系统的核心组件，负责理解用户的 SQL 语句，并将它们转换成数据库可以理解和执行的形式。具体来说，我们要关注的是 SQL 语句从原始的字符串形式转化为抽象语法树（AST）的过程。

1. 编译原理视角下的SQL解析

SQL 解析本质上是一个编译过程，它借鉴了编译原理的许多概念和技术。可以将整个过程分解为以下几个阶段：

  • 词法分析 (Lexical Analysis)： 将 SQL 字符串分解成一系列的词法单元 (Token)。Token 是具有独立含义的最小语法单位，例如关键字 (SELECT, FROM, WHERE)、标识符 (表名, 列名)、运算符 (+, -, *)、常量 (123, ‘abc’) 等。
  • 语法分析 (Syntax Analysis)： 检查 Token 序列是否符合 SQL 语法规则，并根据语法规则构建抽象语法树 (AST)。AST 是一种树状结构，它反映了 SQL 语句的语法结构和语义关系。
  • 语义分析 (Semantic Analysis)： 检查 AST 的语义正确性，例如验证表名和列名是否存在，数据类型是否匹配等。如果发现语义错误，则会报错。
  • 中间代码生成 (Intermediate Code Generation)： 将 AST 转换成一种中间表示形式，例如三地址码。中间代码更容易进行优化和转换。

今天我们重点关注前两个阶段：词法分析和语法分析，以及它们如何将 SQL 字符串转换为 AST。

2. 词法分析 (Lexical Analysis)

词法分析器 (Lexer) 的主要任务是将 SQL 字符串分解成 Token 序列。词法分析器通常基于正则表达式或状态机来实现。

让我们看一个简单的例子：

SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;

词法分析器会将其分解成如下 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 ;

每个 Token 都有一个类型和一个值。类型表示 Token 的语法类别，值表示 Token 的具体内容。

2.1 词法分析器的实现示例 (Python)

虽然 MySQL 内部使用 C/C++ 实现词法分析器，但为了便于理解，我们可以用 Python 来演示一个简化的版本。

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, sql):
        self.sql = sql
        self.position = 0
        self.current_char = self.sql[self.position] if self.position < len(self.sql) else None

    def advance(self):
        self.position += 1
        self.current_char = self.sql[self.position] if self.position < len(self.sql) 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 Token('INTEGER', 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()

        # 识别关键字
        if result.upper() in ['SELECT', 'FROM', 'WHERE', 'AND', 'OR', 'INSERT', 'UPDATE', 'DELETE', 'INTO', 'VALUES']:
            return Token('KEYWORD', result.upper())
        return Token('IDENTIFIER', 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 self.number()

            if self.current_char.isalpha() or self.current_char == '_':
                return self.identifier()

            if self.current_char == ',':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', ',')

            if self.current_char == '*':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', '*')

            if self.current_char == '>':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', '>')

            if self.current_char == '=':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', '=')

            if self.current_char == ';':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', ';')

            if self.current_char == '(':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', '(')

            if self.current_char == ')':
                self.advance()
                return Token('OPERATOR', ')')

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

        return None

    def tokenize(self):
        tokens = []
        token = self.get_next_token()
        while token:
            tokens.append(token)
            token = self.get_next_token()
        return tokens

# Example Usage:
sql_statement = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;"
lexer = Lexer(sql_statement)
tokens = lexer.tokenize()
print(tokens)

这段代码实现了一个简单的词法分析器。Lexer 类接受 SQL 字符串作为输入，并使用 tokenize() 方法将其分解成 Token 列表。get_next_token() 方法负责从 SQL 字符串中提取下一个 Token。 它识别数字、标识符、关键字和一些常见的运算符。 请注意，这只是一个演示，实际的 MySQL 词法分析器要复杂得多，需要处理更多的语法规则和错误情况。

3. 语法分析 (Syntax Analysis)

语法分析器 (Parser) 的任务是接收 Token 序列，并根据 SQL 语法规则构建抽象语法树 (AST)。语法分析器通常基于上下文无关文法 (Context-Free Grammar, CFG) 来实现。

3.1 上下文无关文法 (CFG)

CFG 是一种用于描述程序语言语法的形式化工具。它由一组产生式规则组成，每个产生式规则定义了一个非终结符 (Non-terminal) 可以被替换成哪些终结符 (Terminal) 和非终结符的序列。

例如，一个简单的 SQL SELECT 语句的 CFG 可以如下所示：

<select_statement> ::= SELECT <select_list> FROM <table_name> <where_clause>
<select_list> ::= <column_name> | <select_list> , <column_name>
<table_name> ::= IDENTIFIER
<where_clause> ::= WHERE <condition> | ε  (ε 表示空)
<condition> ::= <column_name> OPERATOR <value>
<column_name> ::= IDENTIFIER
<value> ::= INTEGER | STRING

其中，<select_statement>, <select_list>, <table_name>, <where_clause>, <condition>, <column_name>, <value> 是非终结符，SELECT, FROM, WHERE, IDENTIFIER, INTEGER, STRING, OPERATOR, , 是终结符。

3.2 抽象语法树 (AST)

AST 是一个树状结构，它反映了 SQL 语句的语法结构和语义关系。 AST 的每个节点代表一个语法结构，例如 SELECT 语句、FROM 子句、WHERE 子句等。AST 的叶子节点代表终结符，例如标识符、常量等。

对于 SQL 语句：

SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;

其对应的 AST 如下所示 (简化版):

     SelectStatement
      /     |      
  SelectList FromClause WhereClause
   /            |        |
  id    name   users    Condition
                          /   |   
                         age  >   18

3.3 语法分析器的实现示例 (Python)

同样，我们用 Python 来演示一个简化的语法分析器。

class ASTNode:
    def __init__(self, type, children=None, value=None):
        self.type = type
        self.children = children if children else []
        self.value = value

    def __repr__(self):
        if self.value:
            return f"ASTNode({self.type}, value='{self.value}')"
        else:
            return f"ASTNode({self.type}, children={len(self.children)})"

class Parser:
    def __init__(self, tokens):
        self.tokens = tokens
        self.position = 0
        self.current_token = self.tokens[self.position] if self.tokens else None

    def advance(self):
        self.position += 1
        self.current_token = self.tokens[self.position] if self.position < len(self.tokens) else None

    def consume(self, token_type):
        if self.current_token and self.current_token.type == token_type:
            self.advance()
        else:
            raise Exception(f"Expected {token_type}, but got {self.current_token}")

    def parse_select_statement(self):
        self.consume('KEYWORD') # SELECT
        select_list = self.parse_select_list()
        self.consume('KEYWORD') # FROM
        table_name = self.parse_table_name()
        where_clause = self.parse_where_clause()

        node = ASTNode('SelectStatement', [select_list, table_name, where_clause])
        return node

    def parse_select_list(self):
        node = ASTNode('SelectList')
        node.children.append(self.parse_column_name())

        while self.current_token and self.current_token.type == 'OPERATOR' and self.current_token.value == ',':
            self.consume('OPERATOR') # ,
            node.children.append(self.parse_column_name())

        return node

    def parse_table_name(self):
        table_name = ASTNode('TableName', value=self.current_token.value)
        self.consume('IDENTIFIER') # table name
        return table_name

    def parse_where_clause(self):
        if self.current_token and self.current_token.type == 'KEYWORD' and self.current_token.value == 'WHERE':
            self.consume('KEYWORD') # WHERE
            condition = self.parse_condition()
            return ASTNode('WhereClause', [condition])
        else:
            return ASTNode('WhereClause') # Empty WhereClause

    def parse_condition(self):
        column_name = self.parse_column_name()
        operator = ASTNode('Operator', value=self.current_token.value)
        self.consume('OPERATOR')
        value = ASTNode('Value', value=self.current_token.value)
        self.consume('INTEGER') # Assuming only integer values for now.

        return ASTNode('Condition', [column_name, operator, value])

    def parse_column_name(self):
        column_name = ASTNode('ColumnName', value=self.current_token.value)
        self.consume('IDENTIFIER') # column name
        return column_name

    def parse(self):
        return self.parse_select_statement()

# Example Usage:
sql_statement = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;"
lexer = Lexer(sql_statement)
tokens = lexer.tokenize()
parser = Parser(tokens)
ast = parser.parse()

print(ast)

这段代码实现了一个简单的语法分析器。Parser 类接受 Token 列表作为输入，并使用 parse() 方法构建 AST。每个 parse_*() 方法负责解析一个特定的语法结构，例如 parse_select_statement(), parse_select_list(), parse_where_clause() 等。consume() 方法用于消费 (consume) 当前 Token，并将其与期望的 Token 类型进行比较。

4. MySQL 内部的 SQL 解析

MySQL 内部的 SQL 解析器比我们上面演示的简化版本要复杂得多。它需要处理完整的 SQL 语法，包括各种数据类型、函数、运算符、子查询、连接等。

MySQL 使用一种称为 "递归下降解析器" (Recursive Descent Parser) 的方法来实现语法分析。递归下降解析器是一种自顶向下的解析器，它为每个非终结符定义一个解析函数。每个解析函数负责解析对应的语法结构，并递归地调用其他解析函数来解析子结构。

MySQL 的 SQL 解析器位于 sql/sql_yacc.yy 和 sql/lex.h 文件中。sql_yacc.yy 文件包含了 SQL 语法规则的定义，lex.h 文件包含了词法分析器的定义。MySQL 使用 bison 和 flex 工具来分别生成语法分析器和词法分析器的代码。

5. 语义分析 (Semantic Analysis)

在 AST 构建完成之后，MySQL 还会进行语义分析。语义分析的主要任务是检查 AST 的语义正确性，例如：

  • 验证表名和列名是否存在。
  • 检查数据类型是否匹配。
  • 验证函数调用是否正确。
  • 检查权限是否足够。

如果发现语义错误，MySQL 会报错并拒绝执行 SQL 语句。

6. 从 AST 到执行计划

AST 只是 SQL 语句的一种中间表示形式。为了真正执行 SQL 语句，MySQL 还需要将 AST 转换成执行计划。执行计划描述了 MySQL 如何执行 SQL 语句，包括使用哪些索引、执行哪些操作、以及按照什么顺序执行这些操作。执行计划是 MySQL 优化器生成的，它会选择最有效的执行方式。这部分内容较为复杂，我们会留在后续的专题中讨论。

7. 一些优化方向的思考

虽然SQL解析看起来是一个相对固定的过程，但仍然有一些可以优化的空间：

  • 缓存解析结果: 对于相同的SQL语句，可以缓存其AST，避免重复解析。
  • 增量解析: 在SQL语句发生轻微修改时，可以只重新解析修改的部分，而不是整个语句。
  • 并行解析: 对于复杂的SQL语句，可以将解析过程分解成多个子任务，并行执行。

8. AST的存储结构

AST的存储结构直接影响到后续的遍历和分析效率。常见的存储方式包括：

  • 树形结构: 每个节点包含指向子节点的指针。
  • 图结构: 允许节点之间存在更复杂的关联关系，适用于处理包含循环或共享子结构的SQL语句。
  • 线性化表示: 将树形结构转换为线性序列，方便存储和传输。

选择合适的存储结构需要根据具体的应用场景进行权衡。

9. 总结：SQL解析是数据库理解用户意图的第一步

SQL 解析是将用户输入的 SQL 字符串转化为数据库可以理解的数据结构的关键步骤。它包括词法分析和语法分析两个阶段，最终生成抽象语法树 (AST)。AST 是后续语义分析和执行计划生成的基础。理解 SQL 解析的过程有助于我们更好地理解数据库系统的工作原理，并为 SQL 优化提供思路。

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