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1 引言

因为工作关系,需要开发支持众多方言的 SQL 编辑器,所以复习了一下编译原理相关知识。

相比编译原理专家,我们只需要了解部分编译原理即可实现 SQL 编辑器,所以这是一篇写给前端的编译原理文章。

解析 SQL 可以分为如下四步:

  1. 词法分析,将 SQL 字符串拆分成包含关键词识别的字符段(Tokens)。
  2. 语法分析,利用自顶向下或自底向上的算法,将 Tokens 解析为 AST,可以手动,也可以自动。
  3. 错误检测、恢复、提示推断,都需要利用语法分析产生的 AST。
  4. 语义分析,做完这一步就可以执行 SQL 语句了,不过对前端而言,不需要深入到这一步,可以跳过。

2 精读

词法分析就像刀削面的过程,拿着一段字符串(面条)一端不断下刀,当面条被切完也就完成了词法分析,所以词法分析是 字符串 -> 一堆字符段 的过程。

流程很简单,难点就在下刀的分寸了,每次砍几厘米呢?

回到词法分析,为了准备切分,我们需要定义 SQL 的 Token 有哪些类型,即 Token 分类。

Token 分类

SQL 的 Token 可以分为如下几类:

  • 注释。
  • 关键字(SELECTCREATE)。
  • 操作符(+->=)。
  • 开闭合标志((CASE)。
  • 占位符(?)。
  • 空格。
  • 引号包裹的文本、数字、字段。
  • 方言语法(${variable})。

可以看到,在词法分析阶段,我们的 Tokens 不需要关心关键词是什么,只要识别是不是关键词即可,因为关键词的辨认会留到语法分析时处理。涉及到语意处理就要考虑上下文,而这都不是词法分析阶段要考虑的。

同样,操作符、空格、文本、占位符等构成了 SQL 语句的其他部分,最后通过开闭合标志比如左括号和右括号,让 SQL 支持子语句。

再强调一次,虽然 SQL 支持子语句,但并不是放在任何位置都是合理的,其他类型 Token 同理,但是词法分析不需要考虑 Token 是否合理,只要切分即可。

用正则逐段分词

像大多数语言一样,SQL 为了方便人类阅读,采用从左到右的书写方式,因此分词方向也从左到右

我们为每个 Token 类型写一个函数,比如匹配空格的匹配函数:

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function getTokenWhitespace(restStr: string) {
const matches = restStr.match(/^(\s+)/);

if (matches) {
return { type, value: matches[1] };
}
}

restStr 表示掐去头部剩下的 SQL 字符串,所有匹配函数都拿 restStr 进行匹配,已经匹配的不需要再处理。

通过正则 /^(\s+)/ 匹配到第一个以空格开头的空格(读起来有点别扭),匹配时必须保证以你要匹配的内容开头,而且只匹配一次,这样才不会在切词时发生遗漏。

同理匹配 /**/ 类型注释时,也能通过正则轻而易举的实现:

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function getTokenBlockComment(restStr: string) {
const matches = restStr.match(/^(\/\*[^]*?(?:\*\/|$))/);

if (matches) {
return { type, value: matches[1] };
}
}

其中 (?:\*/\) 表示匹配到以 */ 结尾处,而 (?:\*\/|$) 后面的 |$ 表示或者直接匹配到结尾(如果一直没有遇到 */ 那后面全部当作注释)。

所以只要 Token 分类得当,并且能为每一个分类写一个头匹配正则,分词功能就实现了 90%。

方言拓展

为了支持某些方言,需要从分词时就开始做考虑。比如 ${variable} 作为一种变量用法时,我们需要在普通字段的正则匹配中,加入一项 \$\{[a-zA-Z0-9]+\} 匹配。

如果要支持纯中文作为字段,可以再补充 |\u4e00-\u9fa5

分词主流程

有了一个个分词函数,再补充一个不断匹配、切割字符串、再匹配的主函数即可,这一步更简单:

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while (sqlStr) {
token =
getTokenWhitespace(sqlStr, token) || getTokenBlockComment(sqlStr, token);

sqlStr = sqlStr.substring(token.value.length);

tokens.push(token);
}

上面的函数每取一次 Token,都将取到的 Token 长度丢掉,继续匹配剩下的字符串,直到字符串被切分完为止。

有些特殊情况需要拿到上次的 Token 才能判断下一个 Token 该如何切割,所以将 Token 传给每一个下一步 Match 函数。

最后,执行这个主函数,分词就完成了!

3 总结

分词比较简单,到这里就全部结束了。后面即将进入深水区语法分析,敬请期待。

4 更多讨论

讨论地址是:精读《手写 SQL 编译器 - 词法分析》 · Issue ##93 · dt-fe/weekly

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