使用 druid sql parser 实现 sql 语句动态添加条件

为了减轻数据库压力,通过 ThreadLocal 中的条件和模板配置,动态修改 SQL 的 WHERE 或 JOIN 子句,添加 IN 条件。文章介绍了如何利用 Druid SQL Parser 在不增加额外依赖的情况下,实现这一功能,首先通过一个 Main 函数演示,后续计划集成到 MyBatis 的 Interceptor 中。

最近有个需求,需要根据 threadlocal 中的条件和模板配置,动态修改 sql ,给 sql where 或者 join 后面添加 in 条件。避免 sql 执行以后进行代码过滤,减轻数据库的压力。于是尝试了 durid sql parser ,这样不用添加其它多余的依赖,方便集成。先写了一个 main 函数,后续将它集成到 mybatis interceptor 中实现。

本人用的 druid 版本为 1.0.16

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.0.16</version>
        </dependency>

主函数代码

import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLExpr;
import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.*;
import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.ast.statement.MySqlUnionQuery;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.parser.MySqlStatementParser;
import com.alibaba.druid.sql.parser.SQLStatementParser;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @author WJP
 * @Date: 2021/10/27 10:01
 */
public class DruidSqlParser {
   
   
    // 需要动态添加条件的表名
    static String filterTable = "student";
    // 由于有些时候表名会使用 ` 符号包裹,暂时不知道 druid sql parser 如何格式化表名
    static String filterTableSymbol = "`student`";

    // 需要动态添加条件的列名
    static String columnName = "name";
    static List<String> list = new ArrayList<>();

    static {
   
   
        list.add("wjp");
        list.add("gm");
    }

    public static void main(String[] args) {
   
   
        String sql = TestSqlString.customSql;
        // 新建 MySQL Parser
        SQLStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql
### Druid SQL 解析器的使用方法及其常见问题 #### 使用概述 Druid 是一个高性能的时间序列数据库,广泛应用于实时分析场景。其内置的SQL解析功能允许用户通过标准SQL查询来操作数据。为了实现这一点,Druid采用了一种基于ANTLR的语言处理框架来进行SQL语句的解析工作[^1]。 #### 安装配置 对于想要利用Druid SQL解析能力的应用程序来说,在安装过程中需要注意确保环境变量设置正确以及依赖库齐全。特别是当涉及到Python应用集成时(如Apache Superset),应当确认`config.py`文件中的相关参数已经按照官方文档进行了适当调整。 #### 基本语法支持 DruidSQL 支持涵盖了大部分常见的 SELECT 查询特性,包括但不限于聚合函数、GROUP BY 子句、JOIN 操作等。然而值得注意的是,并不是所有的 ANSI-SQL 特性都被完全兼容;例如窗口函数的支持就相对有限。因此,在编写复杂查询之前最好先查阅最新的官方指南以获取最准确的信息。 ```sql SELECT __time, SUM(metric_column) AS total_metric FROM datasource WHERE __time >= TIMESTAMP '2023-01-01' AND __time < TIMESTAMP '2023-02-01' GROUP BY __time ORDER BY __time ASC; ``` #### 性能调优建议 针对某些特定类型的查询可能会遇到性能瓶颈的情况,可以考虑以下几个方面进行优化: - **索引设计**:虽然 Druid 自身并不提供传统意义上的表级索引机制,但是合理规划 segment 结构能够有效提升检索效率。 - **缓存策略**:启用 Broker 节点上的查询结果缓存有助于减少重复计算开销。 - **分区管理**:根据业务需求灵活定义时间维度下的数据切分粒度,从而加快过滤条件匹配速度。 以上措施均可以在不改变原有逻辑的前提下显著改善执行表现。 #### 遇到的问题及解决方案 在实际开发中可能碰到如下几个典型挑战: - **时区差异影响**:如果应用程序部署在全球多个地区,则需特别留意不同服务器之间存在的时差因素可能导致的数据一致性错误。此时可以通过修改 `site-packages/superset/config.py` 文件内的默认时区设定加以修正。 - **JVM内存溢出异常**:随着集群规模扩大或单次请求负载加重,Java虚拟机可能出现OOM(Out Of Memory)现象。对此类情况可通过增加堆大小(-Xmx/-Xms选项),或者升级至更高版本 JDK 来缓解压力[^2]。 ```bash export JAVA_OPTS="-server -Xms4g -Xmx8g" ```
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