幾種基於Java的SQL解析工具的比較與調用

一、sqlparser

http://www.sqlparser.com/

優勢：支持的數據庫最多，除了傳統數據庫外還支持hive和greenplum一類比較新的數據庫，調用比較方便，功能不錯

缺點：收費，500$起

二、Apache Calcite

一個構建JDBC或者ODBC訪問數據庫的框架，經過自定義一些adapter經過sql訪問任意類型的數據

優勢：開源

缺點：sql解析只是一小部分功能，且只支持通用的文法樹，沒法對不一樣數據庫提供本地化支持

三、druid

阿里的一個開源項目，實際上是個JDBC，可是能夠經過這個JDBC統計經過它提交的各類sql執行狀況等信息，對提交sql進行監控統計

主頁：https://github.com/alibaba/druid

咱們用到的SQL-Parser是它的一個組件：

https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL-Parser

支持數據庫不算少：

db2
mysql
odps
oracle
phoenix
postgresql
sqlserver
transact

不過部分語法支持還處於開發中，好比，不支持解析postgresql的begin/commit語法，不支持group by 1, 2這種指定字段的語法。。。-_||

編譯：

一開始懶得安裝maven使用javac編譯，結果出了一堆代碼中包含的中文編碼問題，花時間研究編碼不如乖乖下載安裝maven……-_-

在源碼根目錄下直接執行mvn：

mvn install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true

編譯後代碼目錄多出target子目錄，裏面有class和代碼文件的jar包

調用很簡單

 1 package parse;
 2 
 3 import java.util.Iterator;
 4 import java.util.List;
 5 import java.util.Map;
 6 import java.util.Set;
 7 
 8 import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
 9 import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
10 import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.visitor.PGSchemaStatVisitor;
11 import com.alibaba.druid.stat.TableStat.*;
12 import com.alibaba.druid.stat.*;
14 import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;
15  
16 
17 public class testparse {
18  
19     public static void main(String[] args) {
20  
21         String sql= ""
22                 + "insert into tar select * from boss_table bo, ("
23                     + "select a.f1, ff from emp_table a "
24                     + "inner join log_table b "
25                     + "on a.f2 = b.f3"
26                     + ") f "
27                     + "where bo.f4 = f.f5 "
28                     + "group by bo.f6 , f.f7 having count(bo.f8) > 0 "
29                     + "order by bo.f9, f.f10;"
30                     + "select func(f) from test1; "
31                     + "";
32         String dbType = JdbcConstants.POSTGRESQL;
33  
34         //格式化輸出
35         String result = SQLUtils.format(sql, dbType);
36         System.out.println(result); // 缺省大寫格式
37         List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
38  
39         //解析出的獨立語句的個數
40         System.out.println("size is:" + stmtList.size());
41         for (int i = 0; i < stmtList.size(); i++) {
42  
43             SQLStatement stmt = stmtList.get(i);
44             
45             PGSchemaStatVisitor visitor = new PGSchemaStatVisitor();
46             stmt.accept(visitor);
47             Map<String, String> aliasmap = visitor.getAliasMap();
48             for (Iterator iterator = aliasmap.keySet().iterator(); iterator.hasNext();) {
49                 String key = iterator.next().toString();
50                 System.out.println("[ALIAS]" + key + " - " + aliasmap.get(key));
51             }
52             Set<Column> groupby_col = visitor.getGroupByColumns();
53             //
54             for (Iterator iterator = groupby_col.iterator(); iterator.hasNext();) {
55                 Column column = (Column) iterator.next();
56                 System.out.println("[GROUP]" + column.toString());
57             }
58             //獲取表名稱
59             System.out.println("table names:");
60             Map<Name, TableStat> tabmap = visitor.getTables();
61             for (Iterator iterator = tabmap.keySet().iterator(); iterator.hasNext();) {
62                 Name name = (Name) iterator.next();
63                 System.out.println(name.toString() + " - " + tabmap.get(name).toString());
64             }
65             //System.out.println("Tables : " + visitor.getCurrentTable());
66             //獲取操做方法名稱,依賴於表名稱
67             System.out.println("Manipulation : " + visitor.getTables());
68             //獲取字段名稱
69             System.out.println("fields : " + visitor.getColumns());
70         }
71  
72     }
73  
74 }