Calcite Parser 使用 Demo

本文详细介绍Calcite框架下SQL解析的过程与配置方法,包括如何创建Schema、配置解析器、设置语法参数,以及SqlParser的功能与限制。通过具体示例展示SQLParser的使用,解析SQL语句并打印结果。

Calcite 解析

SQL Parser 使用 Demo

    SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);
    final FrameworkConfig config = Frameworks.newConfigBuilder()
            .parserConfig(SqlParser.configBuilder()
                    .setParserFactory(SqlParserImpl.FACTORY)
                    .setCaseSensitive(false)
                    .setQuoting(Quoting.BACK_TICK)
                    .setQuotedCasing(Casing.TO_UPPER)
                    .setUnquotedCasing(Casing.TO_UPPER)
                    .setConformance(SqlConformanceEnum.ORACLE_12)
                    .build())
            .build();

    String sql = "select ids, name from test where id < 5 and name = 'zhang'";
    SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config.getParserConfig());
    try {
        SqlNode sqlNode = parser.parseStmt();
        System.out.println(sqlNode.toString());
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
  • 语法参数设置

    • setCaseSensitive() 大小是写否敏感,比如说列名、表名、函数名
    • setQuoting() 设置引用一个标识符,比如说MySQL中的是``, Oracle中的""
    • setQuotedCasing Quoting策略,不变,变大写或变成小写,代码中的全部设置成变大写
    • setUnquotedCasing 当标识符没有被Quoting后的策略,值同上
      更多可以更以参考Calcite类Lex, 你也可以直接设置成MySQL、Oracle、MySQL_ANSI语法,如果需要定制化的话可以单独设置上面4个参数
  • ParserConfig中其它需要注意的参数

    • setIdentifierMaxLength() 设置标识符的最大长度,如果你的列名、表较长可以相应的加大这个值
    • setConformance() 特定语法支持,比如是否支持差集等

Sql Parser 功能

Calcite SqlParser 只会去检验 SQL 的语法是否正确,识别关键字(Keyword)与标识符(Identifier), 上面Sql关键字有select、from、where、<、=,其他为标识符,而不会去验证语义部分是否正确。比如表名、列名、列数据类型等信息的检验会在 Validate 阶段。

Apache Calcite 是一个动态数据管理框架,其核心功能之一是 SQL 解析和查询优化。Calcite 的 `SqlParser` 提供了灵活的机制用于解析 SQL 语句,并支持多种数据库方言(Dialect)。在与 PostgreSQL 集成时,Calcite 可以通过自定义方言处理来适配 PostgreSQL 的语法特性。 PostgreSQL 的 SQL 方言具有特定的语法和函数扩展,例如对 JSONB 数据类型的支持、窗口函数的用法等。为了确保 Calcite 的 `SqlParser` 能够正确识别并解析这些特性,需要配置适当的 `SqlDialect` 实现。Calcite 提供了一个基础的 `PostgreSqlSqlDialect` 类,它继承自 `SqlDialect` 并实现了 PostgreSQL 特定的语法规则[^1]。 以下是一个简单的示例,展示如何使用 Calcite 的 `SqlParser` 来解析 PostgreSQL 兼容的 SQL: ```java import org.apache.calcite.sql.SqlNode; import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser; import org.apache.calcite.sql.dialect.PostgreSqlSqlDialect; public class PostgresSqlParserExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置 PostgreSQL 方言 SqlParser.Config parserConfig = SqlParser.config() .withDialect(PostgreSqlSqlDialect.DEFAULT) .withCaseSensitive(false); SqlParser parser = SqlParser.create("SELECT * FROM users WHERE id = 1", parserConfig); SqlNode sqlNode = parser.parseQuery(); System.out.println("Parsed SQL: " + sqlNode.toString()); } } ``` 上述代码中,`SqlParser` 被配置为使用 `PostgreSqlSqlDialect`,从而能够正确地解析 PostgreSQL 特有的 SQL 表达式。此方法可以扩展到更复杂的查询,包括带有特定 PostgreSQL 函数或操作符的语句。 对于更高级的集成需求,可能还需要实现自定义的 `SqlDialect` 或者修改现有的 PostgreSQL 方言类,以便更好地匹配目标环境中的 PostgreSQL 版本及其扩展功能。 ### 自定义方言处理 如果默认的 `PostgreSqlSqlDialect` 不足以满足特定的 PostgreSQL 查询需求,则可以通过继承 `PostgreSqlSqlDialect` 并覆盖相关方法来自定义行为。例如,可以添加对特定函数的支持或者调整某些运算符的行为。 ### 与其他组件的集成 在实际应用中,Calcite 的 `SqlParser` 通常会与其它模块如 `SqlValidator` 和 `RelBuilder` 结合使用,以构建完整的 SQL 处理流水线。这种组合允许开发者不仅解析 SQL,还可以验证其语义正确性,并将其转换为逻辑计划,最终生成可执行的物理计划。
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