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Go语言从零构建SQL数据库(5)-Pratt解析算法:SQL表达式解析的核心引擎

Pratt解析算法:SQL表达式解析的核心引擎

1. 算法概述与工作原理

Pratt解析算法(自顶向下运算符优先级解析)是一种优雅的表达式解析方法,特别适合处理具有不同优先级运算符的复杂表达式。在我们的SQL解析器中,它负责解析WHERE子句条件、JOIN条件等表达式。

输入表达式
解析第一个标记
标识符/字面量
检查下一个标记
是运算符?
返回已解析表达式
运算符优先级
高于当前上下文?
消费运算符标记
递归解析右侧表达式
构建二元表达式

核心思想:

  1. 双重解析函数:每个token可以有两种解析函数

    • 前缀函数:处理标识符、字面量或前缀运算符(如-x, !x)
    • 中缀函数:处理二元运算符(如x + y, a = b)
  2. 优先级驱动解析:通过比较运算符优先级决定解析顺序

2. 运算符优先级体系

在SQL中,不同运算符具有不同的优先级,这决定了表达式的解析和计算顺序:

运算符优先级层次
前缀运算符 -x, !x
优先级: 7
乘除运算符 *, /
优先级: 6
加减运算符 +, -
优先级: 5
比较运算符 >, <, >=, <=
优先级: 4
相等运算符 =, !=
优先级: 3
逻辑运算符 AND, OR
优先级: 2
最低优先级
优先级: 1

3. 算法执行过程示例

示例1:解析 a + b * c

如何正确处理运算符优先级:

主解析器 parseExpression 前缀解析函数 中缀解析函数 解析表达式 (优先级=LOWEST) 解析标识符 'a' 返回'a' 检测到'+', 优先级=5 解析中缀表达式(左侧='a') 递归调用(优先级=5) 解析标识符 'b' 返回'b' 检测到'*', 优先级=6 6 > 5, 先处理'*' 解析中缀表达式(左侧='b') 递归调用(优先级=6) 解析标识符 'c' 返回'c' 返回(b * c) 完成递归, 返回(b * c) 返回(a + (b * c)) 返回完整表达式树 主解析器 parseExpression 前缀解析函数 中缀解析函数

算法如何区分优先级的示意图:

a + b * c
解析 'a'
检测到 '+'
开始处理 'a + ...'
解析右侧 'b'
检测到 '*'
* 优先级 > + 优先级
暂停处理加法
开始处理 'b * c'
解析 'c'
完成 'b * c'
继续处理 'a + (b * c)'
完成表达式解析

示例2:复杂SQL WHERE条件

SELECT * FROM users WHERE age > 18 AND (status = 'active' OR role = 'admin')

这个WHERE条件的解析过程:

age > 18 AND (status = 'active' OR role = 'admin')
解析左侧: age > 18
解析标识符 'age'
解析运算符 '>'
解析数字 18
完成 'age > 18'
检测到 AND
开始解析右侧
检测到左括号
递归解析括号内表达式
解析 'status'
解析 '='
解析 'active'
完成 status = 'active'
检测到 OR
解析右侧
解析 'role'
解析 '='
解析 'admin'
完成 role = 'admin'
构建OR表达式: status = 'active' OR role = 'admin'
完成括号内表达式
构建AND表达式: age > 18 AND (...)
完成WHERE条件解析

这个例子展示了如何处理:

  • 比较运算符(>
  • 逻辑运算符(ANDOR
  • 括号分组
  • 字符串字面量

4. 解析不同类型表达式的方法

creates
Parser
+prefixParseFns
+infixParseFns
+parseExpression()
+parseIdentifier()
+parseNumberLiteral()
+parseStringLiteral()
+parseGroupedExpression()
+parseInfixExpression()
«interface»
AST
Identifier
+Value string
BinaryExpression
+Left Expression
+Operator TokenType
+Right Expression
SubqueryExpression
+Query Statement

标识符解析

处理普通标识符和表限定标识符(如 users.id):

解析标识符
读取标识符名称: 'users'
下一个token是点号?
消费点号
读取列名: 'id'
创建标识符: 'users.id'
创建普通标识符
返回标识符

子查询解析

在解析括号表达式时发现子查询:

解析括号表达式
消费左括号'('
当前token是SELECT?
递归调用SELECT解析
解析普通括号表达式
检查右括号
消费右括号
返回解析结果

5. 实际SQL用例解析示例

示例3:复杂JOIN条件

SELECT u.name, o.order_id 
FROM users u 
JOIN orders o ON u.id = o.user_id 
WHERE u.status = 'active' AND o.total > 100

JOIN条件和WHERE条件的解析流程:

解析SQL语句
解析SELECT字段
解析FROM子句
解析JOIN子句
识别JOIN类型: INNER JOIN
解析表名和别名: orders o
解析ON条件: u.id = o.user_id
解析左侧: u.id
解析等号
解析右侧: o.user_id
构建JOIN条件AST节点
解析WHERE子句
解析条件: u.status = 'active'
解析AND
解析条件: o.total > 100
构建WHERE条件AST节点
完成SQL语句解析

示例4:嵌套子查询

SELECT t.name 
FROM (SELECT u.name FROM (SELECT name FROM users WHERE age > 25) AS u
) AS t
WHERE t.name LIKE 'A%'

多层嵌套子查询的解析过程:

解析最外层SELECT
解析FROM子句
检测左括号
递归解析第一层子查询
解析子查询FROM子句
检测左括号
递归解析第二层子查询
解析最内层SELECT: name FROM users WHERE ...
完成最内层子查询
返回到第一层
处理AS u别名
完成第一层子查询
返回到外层
处理AS t别名
解析WHERE t.name LIKE 'A%'
完成整个SQL语句解析

这个例子展示了Pratt算法如何处理递归嵌套结构,每次遇到新的子查询,都会递归调用SELECT语句解析器,然后回到上一层继续解析。

6. 与传统递归下降解析的比较

Pratt解析算法
传统递归下降解析
通过优先级值
动态处理优先级
将解析函数与
token直接关联
添加新操作符
只需注册解析函数
通过硬编码处理
操作符优先级
为每个文法规则
创建解析函数
文法规则越多
解析函数越复杂

7. 应用场景与优势

Pratt算法在SQL解析器中的应用场景:

Pratt算法应用场景
WHERE子句条件解析
JOIN条件解析
ORDER BY表达式解析
HAVING子句条件解析
嵌套子查询表达式
age > 18 AND status = 'active'
users.id = orders.user_id
price * discount DESC
COUNT(*) > 5 OR AVG(score) < 50
id IN (SELECT user_id FROM orders)

Pratt算法的主要优势:

Pratt算法优势
优雅处理运算符优先级
易于扩展新运算符
代码结构清晰简洁
自然支持左结合性
高效的表达式解析

8. 总结

Pratt解析算法是我们SQL解析器的核心组成部分,专门负责处理表达式解析:

SQL文本
词法分析器
语法分析器
表达式解析?
Pratt解析算法
表达式AST
回到主解析器
完整SQL AST

通过这种算法设计,我们的SQL解析器能够处理各种复杂的SQL表达式,包括多层嵌套的逻辑条件、各种运算符组合以及子查询等高级特性,为实现一个功能完整的SQL解析与执行系统奠定了坚实基础。


http://www.mrgr.cn/news/97586.html

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