0. 前言

你是否已经深入了解了MySQL中 SQL解析过程，以及解析过程中每个环节扮演的具体角色？
你是否好奇MySQL是如何将一条SQL语句解析成一系列的"Item"和"TABLE_LIST" 最终通过这些完成指令的执行和结果的反馈
你是否清楚在查询优化和执行阶段MySQL进行了哪些处理的？

那么，让我们一起深入了解一下MySQL的SQL解析原理吧。本文参考了美团技术团队的《SQL解析在美团的应用》

1. SQL解析过程

1. 词法分析

这一步主要是将SQL语句分解为一个个的词法单元（Token）。例如，“SELECT * FROM table WHERE
id=1"这条SQL语句会被分解为"SELECT”、“*”、“FROM”、“table”、“WHERE”、“id”、“=”、"1"等词法单元。

词法分析是SQL解析过程的第一步，它主要是将输入的SQL文本分解成一个个的Token。这个过程类似于我们阅读文章时从左到右逐字逐句理解文章的意思。在计算机中，这些符号或词组被称为Token。

在SQL语句中，Token可能是一个关键字，比如"SELECT"、“FROM”、“WHERE"等；也可能是一些标识符，比如表名、字段名等；还可能是一些操作符，比如”+“、”-“、”*“、”/"等；也可能是一些字面值，比如字符串、数字、日期等。

词法分析的目标是将这些Token识别出来，并为语法分析阶段做准备。词法分析器会忽略所有的空格、制表符、换行符等，并且通常会产生一种内部的数据结构，如Token序列，以便于后续的语法分析阶段使用。

2. 语法分析

在词法分析的基础上，语法分析会根据预先定义的SQL语法规则，检查词法单元的组合是否符合语法规则，并构建出一棵语法解析树（Parse Tree）。如果SQL语句不符合语法规则，语法分析就会失败，SQL语句就被认为是无效的。

假设我们有一个简单的SQL查询语句：SELECT name FROM student WHERE age > 20;

在词法分析阶段，这个语句会被分解成一系列的Token，

SELECT, name, FROM, student, WHERE, age, >, 20, ;

在语法分析阶段，这些Token会按照SQL的语法规则被组织成一棵语法树。

在这里插入图片描述

在这棵语法树中，每个节点代表一个语法单位，例如"SELECT"、"FROM"和"WHERE"代表不同的SQL子句，“name"和"student"代表列名和表名，”>"代表比较操作，"20"代表比较的数值。

这个语法树反映了SQL语句的语法结构，并为后续的语义分析和查询优化提供了基础。
讲起来可能有点抽象，看过编译原理内容的话，应该很好理解

对于未接触过编译器实现的同学，肯定会好奇如何才能生成这样的语法树。其背后的原理都是编译器的范畴，可以参考维基百科的一篇文章，以及该链接中的参考书籍。本人也是在学习MySQL源码过程中，阅读了部分内容。由于编译器涉及的内容过多，本人精力和时间有限，不做过多探究。从工程的角度来说，学会如何使用Bison去构建语法树，来解决实际问题，对我们的工作也许有更大帮助。下面我就以Bison为基础，探讨该过程。

4. 语法分析树

语法分析树是一个树形结构，每一个节点代表一个语法结构（如一个表达式、一个子句等）。树的根节点代表整个SQL语句，树的叶节点代表词法单元。通过遍历这棵树，我们就能够得到SQL语句的结构和语义。
是的，你描述得非常准确。语法分析树（或者说解析树、派生树）是一种用于表示输入符合给定语法的树形图。在计算机科学，尤其是编译器的设计与实现中，语法分析树扮演了重要的角色。它通常是编译器或者解释器的一个中间步骤，对输入进行语法检查并将其转换为内部的数据结构，从而方便后续的处理步骤。

对于SQL语句来说，通过构造其语法分析树，我们可以更好地理解SQL语句的结构并进行相应的操作，例如查询优化、语句重写等。

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在这棵树中，每一个节点都代表一个语法结构，从整个SQL语句（根节点），到各个子句（非叶节点），再到具体的词法单元（叶节点）。通过遍历这棵树，我们就能得到SQL语句的结构和语义。

5. MySQL语法分析树生成过程

MySQL使用了一个名为Bison的工具来生成语法分析器。Bison会根据我们提供的语法规则，自动产生一个能够将词法单元组装成语法解析树的程序。

Bison是一个开源的解析器生成器，由GNU项目开发。它可以根据给定的上下文无关文法自动生成对应的语法分析器。

在MySQL中，Bison主要负责将词法分析器（由Flex生成）输出的词法单元组装成语法分析树。实际上，Bison并不直接生成树形结构的输出，而是生成自顶向下的递归下降解析器（或LR解析器），通过调用预定义的动作和规约操作来逐步构造语法分析树。

具体来说，MySQL的Bison输入文件定义了一系列的产生式（即上下文无关文法的规则）和与之关联的动作。每当Bison解析器在输入流上识别出一个产生式，就会执行相应的动作。这些动作主要包括创建新的语法结构对象（如表达式、查询）并将其添加到当前的语法解析树中。

因此，通过Bison，MySQL可以将词法分析的结果进行语法解析，生成对应的语法分析树，从而进行进一步的处理，例如查询优化和执行计划的生成等。

关于生成语法分析器 如果作JAVA开发应该了解过最著名的ANTLR （一个强大的解析器生成器，支持包括Java，C#，Python，JavaScript，Ruby，Swift等在内的多种语言）简直功能强大无敌的存在，几乎遇到语法解析的框架中都在借鉴实现或者直接引用使用。还有JavaCC (Java Compiler Compiler)一个Java解析器生成器。

6. 核心数据结构及其关系

在MySQL中，最核心的数据结构是"Item"和"TABLE_LIST"。"Item"代表一个表达式，"TABLE_LIST"代表一个表。它们之间通过各种关系（如连接、子查询等）连接在一起，共同构成了SQL语句的结构。

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Item：在MySQL中，"Item"是一个抽象的概念，用来表示SQL语句中的一个表达式。这个表达式可能是一个常量、一个变量、一个函数调用，也可能是一个更复杂的表达式。例如，在SQL语句"SELECT a + b FROM t"中，"a + b"就是一个"Item"。
TABLE_LIST：这个数据结构代表了SQL语句中的一个表。它包含了表的名称、别名，以及其他与表相关的信息。“TABLE_LIST”是MySQL处理SQL语句中的表时，需要首先解析和处理的重要数据结构。

这两个结构在MySQL的处理流程中占据了重要地位。在解析SQL语句时，MySQL会首先将语句解析为一系列的“Item”和“TABLE_LIST”，然后在查询优化和执行阶段，根据这些“Item”和“TABLE_LIST”，进行各种复杂的计算和操作。

7. SQL解析的应用

SQL解析的最主要应用就是在数据库中执行SQL语句。除此之外，它还被用于各种数据库工具中，如性能优化工具、SQL审计工具等。

无用条件去除：在SQL解析的过程中，我们可以通过对语法解析树的分析，找出并去除那些无用的条件。例如，"WHERE 1=1"就是一个无用的条件。
SQL特征生成：通过分析语法解析树，我们可以提取出SQL语句的各种特征，如查询的表、查询的列、使用的函数等。这些特征可以用于SQL分类、SQL相似度计算等任务。