SQL 编译与执行 -parser_sqlparser

前言

SQL 编译与执行系列技术博客将按照以下顺序分别介绍整个 SQL 执行引擎。

图一 SQL 编译与执行研读流程

• parser 部分，包括词法解析和语法解析。

• compile 部分，包括语义解析以及计划的构建。

• optimize 部分，包括计划的优化。

• exec 部分，包括执行计划的生成以及执行。

本文作为本系列第一篇文章，首先为大家介绍 parser 的核心设计，主要包括 SQL 词法以及语法的解析。

一、SQL 执行流程

图二所示为一条 SQL 语句的整体处理流程，总体来说，一条 SQL 语句需要经过下述步骤：parser—构建逻辑计划—构建优化计划—构建物理计划—构建执行计划。

图二 SQL 执行流程

parser 过程最主要的目的就是解析输入的 SQL 语句，通过词法解析器解析为 token，通过语法解析器生成抽象语法树，而后即可传入 SQL 执行引擎进行识别和处理。

接着进入下一步，首先要对输入的数据进行有效性验证，解析并转换 AST 树，构建逻辑计划。接下来就是对生成的计划进行优化以找到代价最小的执行方式，根据优化好的逻辑计划构建可执行的物理计划，最后下发到各个节点进行分布式执行。

二、Lex & Yacc

Lex 代表 Lexical Analyzar（词法分析器），Yacc 代表 Yet Another Compiler Compiler（编译器代码生成器）。它们分别是用来生成词法分析器和语法分析器的工具，Lex 和 Yacc 在 UNIX 下分别叫 Flex 和 Bison。

词法解析是编译的第一步，将语句拆分为 token，移除空格和注释，逐个读入源码中的 character，检查是否有效并传递给语法分析器。语法分析器以 token-stream 的形式从词法分析器获取输入；解析器根据规则文件生成的规则将 token 解析成一个抽象语法树的结构，如图三所示。

图三 Lex & Yacc 执行流程

从上图的执行流程可以看出，我们需要分别为 Lex 和 Yacc 提供对应的规则文件，Lex & Yacc 根据给定的规则，生成符合需求的词法分析器和语法分析器。一般这两种配置都是文本文件且结构相同：

 
... definitions ...
%%
... rules ...
%%
... subroutines …

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文件通过 %% 分成三部分，最上面定义了各种名称，例如各种表达式、token 等，中间则是重点的规则，首先看一下 Lex 的规则文件：

 
...
%%
/* 变量 */
[a-z]    {
            yylval = *yytext - 'a';
            return VARIABLE;
         }  
/* 整数 */
[0-9]+   {
            yylval = atoi(yytext);
            return INTEGER;
         }
/* 操作符 */
[-+()=/*\n] { return *yytext; }
/* 跳过空格 */
[ \t]    ;
/* 其他格式报错 */
.        yyerror("invalid character");
%%
…

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对于词法解析对应的规则，可以看出，左边是扫出来的字符内容，通过正则表达式进行匹配，如果匹配到即返回右边大括号中运行的结果。再看看 Yacc 对应的规则文件：

 
%token INTEGER VARIABLE
%left '+' '-'
%left '*' '/'
...
%%
program:
        program statement '\n'
        |
        ;
 
 
statement:
        expr                    { printf("%d\n", $1); }
        | VARIABLE '=' expr     { sym[$1] = $3; }
        ;
       
expr:
        INTEGER
        | VARIABLE              { $$ = sym[$1]; }
        | expr '+' expr         { $$ = $1 + $3; }
        | expr '-' expr         { $$ = $1 - $3; }
        | expr '*' expr         { $$ = $1 * $3; }
        | expr '/' expr         { $$ = $1 / $3; }
        | '(' expr ')'          { $$ = $2; }
        ;
%%
…

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首先是定义了 token 以及一些运算符。%left 代表左结合，同一行的运算符优先级是一样的，不同行的越靠下优先级就越高。

语法规则使用了巴科斯范式（BNF）定义，它不仅能严格地表示语法规则，而且所描述的语法是与上下文无关的。它具有语法简单，表示明确，便于语法分析和编译的特点。每条规则的左部是一个非终结符，右部是由非终结符和终结符组成的一个符号串。具有相同左部的规则可以共用一个左部，各右部之间以直竖“|”隔开。

解析表达式是生成表达式的逆向操作，我们需要归宿表达式到一个非终结符。Yacc 生成的语法分析器使用自底向上的归约（shift-reduce）方式进行语法解析，同时使用堆栈保存中间状态。简单的以一条 select 为例：

 
// 有引号的代表终结符，没有的代表非终结符。
SelectStmt:
             // 代表从哪些表里获取到哪些字段
         SelectFiled FromTable
SelectFiled:
           // FieldList 代表着一个字段列表
           “Select” FieldList
          | “Select” “*”
FromTable:
             // 从一个表列表中获取
            “From” TableList
FieldList:
           // FieldList 可以是某个字段，也可以是多个字段，利用递归可以扩展到无数字段
          “Field”
         | FieldList “,” “Field”
TableList:
          // TableList同理
           “Table”
         | TableList “,” “Table”

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当语法分析器进行语法分析的时候，用 . 代表当前读取到的位置，以 SELECT * FROM test 为例：

     SELECT . * FROM test
// 匹配到终结符SELECT，继续执行
→   SELECT * . FROM test
// 此时堆栈里的内容匹配到 SelectFiled，将 SELECT *弹出，SelectFiled 压入到堆栈
→   SelectFiled . FROM test
→   SelectFiled FROM . test
→   SelectFiled FROM test .
→   SelectFiled FROM TableList .
→   SelectFiled FromTable .
→   SelectStmt

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通过一系列的转换，我们就获得了一个 SelectStmt，而整个过程就可以构造一棵树，用于 SQL 解析。上述所示仅为一个简单的例子，真实使用的结构则会复杂的多。

三、SQL parser

KaiwuDB 使用了 Goyacc 生成语法分析器，而 Lex 则是手写出来的，实现了 Goyacc 中要求的接口，对应 sql/pkg/sql/parser/scan.go pkg/sql/parser/lexer.go，实现了词法分析的功能。

语法分析器所对应的功能在 sql.y 文件下。该文件仍符合上文所述 Yacc 规则文件格式，但没有第三部分 subroutines，第一部分主要就是对一些 token、表达式、优先级、结合性的定义，其中有一个 union 结构体。

%union {
  id    int32
  pos   int32
  str   string
  union sqlSymUnion
}

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该结构体会在 sql.go 生成文件里面生成一个对应的结构体，主要用来定义表达式和 token 的类型，存放解析过程中 token 的相关变量信息以及最后生成的 AST 信息。此外，还有一些对 token（终结符）和表达式（非终结符）的定义。

%token <str> IDENT SCONST BCONST BITCONST
…
%type <tree.Statement> stmt_block
%type <tree.Statement> stmt
…
%left      AND
%right     NOT
%left      AND_AND
%nonassoc  IS ISNULL NOTNULL 
%nonassoc  '<' '>' '=' LESS_EQUALS GREATER_EQUALS NOT_EQUALS
…
%%

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下面是关于 rule 的定义，以 create table 为例：

create_table_stmt:
  CREATE opt_temp_create_table TABLE table_name '(' opt_table_elem_list ')' opt_interleave opt_partition_by opt_table_with opt_create_table_on_commit
  {
    name := $4.unresolvedObjectName().ToTableName()
    $$.val = &tree.CreateTable{
      Table: name,
      IfNotExists: false,
      Interleave: $8.interleave(),
      Defs: $6.tblDefs(),
      AsSource: nil,
      PartitionBy: $9.partitionBy(),
      Temporary: $2.persistenceType(),
      StorageParams: $10.storageParams(),
      OnCommit: $11.createTableOnCommitSetting(),
    }
  }
| CREATE opt_temp_create_table TABLE IF NOT EXISTS table_name '(' opt_table_elem_list ')' opt_interleave opt_partition_by opt_table_with opt_create_table_on_commit
  {
    name := $7.unresolvedObjectName().ToTableName()
    $$.val = &tree.CreateTable{
      Table: name,
      IfNotExists: true,
      Interleave: $11.interleave(),
      Defs: $9.tblDefs(),
      AsSource: nil,
      PartitionBy: $12.partitionBy(),
      Temporary: $2.persistenceType(),
      StorageParams: $13.storageParams(),
      OnCommit: $14.createTableOnCommitSetting(),
    }
  }

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可以看出，除了上述所说的一些终结符和非终结符外，还有一个大括号，大括号里面的内容就是当匹配时进行的一些操作，主要就是构建出所需要的 AST。

其中 1对应的就是匹配到的第一个字符，4 就是 table_name 这一部分，最后产生的 CreateTable 这个结构体就对应着 tree 包下的结构体。

type CreateTable struct {
   IfNotExists   bool
   Table         TableName
   Interleave    *InterleaveDef
   PartitionBy   *PartitionBy
   Temporary     bool
   StorageParams StorageParams
   OnCommit      CreateTableOnCommitSetting
   Defs     TableDefs
   AsSource *Select
}

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通过生成的 sql.go 中的 parse 就可以将 token-stream 生成一个 AST 对应的结构。

总结

以上就是 KaiwuDB 的 SQL parser 词法解析和语法解析部分，主要是语法解析部分使用 Goyacc 工具将 sql.y 中的规则生成对应的语法分析器，将词法分析器生成的 token-stream 解析成制定好的树结构。具备这些基础后，我们就可以进行语法的添加以及修改，增加更多的解析规则，为后续操作做好准备。

END