作者：路路
热爱技术、乐于分享的技术人，目前主要从事数据库相关技术的研究。
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数据库中间件与数据库有什么区别？
个人认为除了没做数据存储，其他的功能数据库中间件几乎一样不少，比如 SQL 解析、结果集处理、协议实现等。
SQL 解析的定义
今天我们主要来谈谈 SQL 解析，SQL 的全称为 Structured Query Language，即结构化查询语言，既然定义为语言，那其实它和任何其他语言都是平等的。所以对 SQL 的解析完全等同于对任何一门语言的解析，对编程语言的解析这就涉及到编译原理相关知识了。
想要解析一门语言，通常需要具备以下工具：
- 词法分析器（Lexer）：负责解析基本的词法，也就是将字符序列转换为单词（Token）序列的过程。
- 语法分析器（Parser）：将词法分析器解析出的单词（Token）序列，进一步构建成有语义的数据结构，比如抽象语法树。
- 访问器（Visitor）：能够对语法分析器生成的抽象语法树进行遍历，获取需要的信息。
上面的定义可能大家看完还有点懵懂，这里我通过一个实际的例子来让大家有个更具体的认识。
案例解析
原始 SQL 如下：
<code>SELECT id, name FROM test WHERE ID > 2 LIMIT 2;/<code>
下面我们来解析这个 SQL：
1. 词法分析
词法分析是将字符序列转换为单词（Token）序列的过程，所以上面的 SQL 经过词法分析后，将会变成这样一串序列：
是的，大家也许看出来了，词法分析就是拆分字符序列（是的，没错，我们都能自己写个词法分析器）。
2. 语法分析
语法分析是将词法分析器解析出的单词（Token）序列，进一步构建成有语义的抽象语法树（为什么是“抽象”的，是因为这里的语法并不会表示出真实语法中出现的每个细节，比如上面拆分出来的“,”就不需要再数据结构中展现了）。
经过语法分析，上述序列将呈现如下结构：
同学们看到这里，应该知道语法分析器的作用了吧，其实就是把单词（TOKEN）序列转换成相应的数据结构，因为是树形的，又是“抽象”的，所以就叫抽象语法树了，看起来高端，其实大家也能自己写个语法分析器。
完成了上面两步，SQL 语法解析就已经完成了，至于遍历器，其实就是访问抽象语法树中的结构的。
结论
对于 SQL 解析，难道我们真的要手写吗？答案是当然不用啦，毕竟我们不是第一个吃螃蟹的人，DRUID 已经帮我们实现了 SQL 解析的功能，所以我们可以直接拿来用。DRUID 中的词法分析器以及语法分析器都是纯手写的，效率也很快。这里同学们可能会问，难道还有不用手写的吗？答案是肯定的，ANLTR 就可以帮你生成相应的解析器，不过还是需要你定义规则的。
DBLE 中 SQL 解析用的是 DRUID 实现，其实 SQL 解析说白了就是理解 SQL，理解了 SQL 就知道它要干嘛了，所以 DBLE 中的 SQL 解析是为后面的路由、结果集处理等功能服务的。
