数据库[分库分表]中间件 Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 解析(五)之更新SQL解析...

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本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版

  • 1. 概述

  • 2. UpdateStatement

  • 3. #parse()

    • 3.1 #skipBetweenUpdateAndTable()

    • 3.2 #parseSingleTable()

    • 3.3 #parseSetItems()

    • 3.4 #parseWhere()

  • 666. 彩蛋


1. 概述

本文前置阅读:

  • 《SQL 解析(一)之词法解析》

  • 《SQL 解析(二)之SQL解析》

本文分享更新SQL解析的源码实现。

更新SQL解析比查询SQL解析复杂度低的多的多。不同数据库在插入SQL语法上也统一的多。本文分享 MySQL 更新SQL解析器 MySQLUpdateParser

MySQL UPDATE 语法一共有 2 种 :

  • 第一种:Single-table syntax

  1. UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_reference

  2.    SET col_name1={expr1|DEFAULT} [, col_name2={expr2|DEFAULT}] ...

  3.    [WHERE where_condition]

  4.    [ORDER BY ...]

  5.    [LIMIT row_count]

  • 第二种:Multiple-table syntax

  1. UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_references

  2.    SET col_name1={expr1|DEFAULT} [, col_name2={expr2|DEFAULT}] ...

  3.    [WHERE where_condition]

Sharding-JDBC 目前仅支持第一种。业务场景上使用第二种的很少很少。

Sharding-JDBC 更新SQL解析主流程如下:

  1. // AbstractUpdateParser.java

  2. @Override

  3. public UpdateStatement parse() {

  4.   sqlParser.getLexer().nextToken(); // 跳过 UPDATE

  5.   skipBetweenUpdateAndTable(); // 跳过关键字,例如:MYSQL 里的 LOW_PRIORITY、IGNORE

  6.   sqlParser.parseSingleTable(updateStatement); // 解析表

  7.   parseSetItems(); // 解析 SET

  8.   sqlParser.skipUntil(DefaultKeyword.WHERE);

  9.   sqlParser.setParametersIndex(parametersIndex);

  10.   sqlParser.parseWhere(updateStatement);

  11.   return updateStatement; // 解析 WHERE

  12. }

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2. UpdateStatement

更新SQL 解析结果。

  1. public final class UpdateStatement extends AbstractSQLStatement {

  2. }

???? 对,没有其他属性。

我们来看下 UPDATE t_user SET nickname=?,age=?WHERE user_id=?解析结果

3. #parse()

3.1 #skipBetweenUpdateAndTable()

UPDATE 和 表名 之间有些词法,对 SQL 路由和改写无影响,进行跳过。

  1. // MySQLUpdateParser.java

  2. @Override

  3. protected void skipBetweenUpdateAndTable() {

  4.   getSqlParser().skipAll(MySQLKeyword.LOW_PRIORITY, MySQLKeyword.IGNORE);

  5. }

  6. // OracleUpdateParser.java

  7. @Override

  8. protected void skipBetweenUpdateAndTable() {

  9.   getSqlParser().skipIfEqual(OracleKeyword.ONLY);

  10. }

3.2 #parseSingleTable()

解析,请看《SQL 解析(二)之SQL解析》的 #parseSingleTable() 小节。

3.3 #parseSetItems()

解析 SET后语句。

  1. // AbstractUpdateParser.java

  2. /**

  3. * 解析多个 SET 项

  4. */

  5. private void parseSetItems() {

  6.   sqlParser.accept(DefaultKeyword.SET);

  7.   do {

  8.       parseSetItem();

  9.   } while (sqlParser.skipIfEqual(Symbol.COMMA)); // 以 "," 分隔

  10. }

  11. /**

  12. * 解析单个 SET 项

  13. */

  14. private void parseSetItem() {

  15.   parseSetColumn();

  16.   sqlParser.skipIfEqual(Symbol.EQ, Symbol.COLON_EQ);

  17.   parseSetValue();

  18. }

  19. /**

  20. * 解析单个 SET 项

  21. */

  22. private void parseSetColumn() {

  23.   if (sqlParser.equalAny(Symbol.LEFT_PAREN)) {

  24.       sqlParser.skipParentheses();

  25.       return;

  26.   }

  27.   int beginPosition = sqlParser.getLexer().getCurrentToken().getEndPosition();

  28.   String literals = sqlParser.getLexer().getCurrentToken().getLiterals();

  29.   sqlParser.getLexer().nextToken();

  30.   if (sqlParser.skipIfEqual(Symbol.DOT)) { // 字段有别名

  31.       // TableToken

  32.       if (updateStatement.getTables().getSingleTableName().equalsIgnoreCase(SQLUtil.getExactlyValue(literals))) {

  33.           updateStatement.getSqlTokens().add(new TableToken(beginPosition - literals.length(), literals));

  34.       }

  35.       sqlParser.getLexer().nextToken();

  36.   }

  37. }

  38. /**

  39. * 解析单个 SET 值

  40. */

  41. private void parseSetValue() {

  42.   sqlParser.parseExpression(updateStatement);

  43.   parametersIndex = sqlParser.getParametersIndex();

  44. }

3.4 #parseWhere()

解析 WHERE 条件。解析代码:《SQL 解析(二)之SQL解析》的#parseWhere()小节。

666. 彩蛋

???? 比更新SQL解析是不是简单,更不用对比查询SQL解析。????有一种在水更的感觉。嘿嘿,下一篇(《删除SQL解析》)会更加容易。

道友,帮我分享一波怎么样!

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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