什么是ASTAST是abstract syntax tree的缩写，也就是抽象语法树。和所有的Parser一样，Druid Parser会生成一个抽象语法树。大数据领域比如Hive,Spark,Presto等提供sql api的计算框架都用了Antlr进行sql解析（因为其比较简单，只需要写好对应的类似正则的文件，就可以生成对应的词法语法工具，以及遍历的访问入口），而Druid则自己实现了这个过程
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2023-11-27 02:58:05
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1.list，maplist可重复，无序，map不可触重复2.lamda表达式原理1>在类编译时，会生成一个私有静态方法+一个内部类； 2>在内部类中实现了函数式接口，在实现接口的方法中，会调用编译器生成的静态方法； 3>在使用lambda表达式的地方，通过传递内部类实例，来调用函数式接口方法。3.sql优化详情见博客 “java基础问题（三）” sql优化。4.绑定变量绑定变量
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2023-09-27 12:58:44
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Druid_SQL_AST AST是abstract syntax tree的缩写，也就是抽象语法树。和所有的Parser一样，Druid Parser会生成一个抽象语法树。 本文重点不是讲解AST，想要了解这方面的内容可以参见官方文档： https://github.com/alibaba/druid/wiki/Druid_SQL_AST 本文主要是在接触Druid中发现其中有很多拿来即用的SQ
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2023-10-11 21:27:55
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这里写目录标题SQLSQL语句分类DDL 数据定义语言创建数据库查看数据库修改数据库删除数据库使用数据库创建表查看表快速创建删除表修改表结构DML 数据操纵语言增删改DQL 数据查询语言查询distinct去重复排序普通函数聚合函数分组case...when..thenlimit分页查询总结：单表查询完整sql的结构DCL 数据控制语言四种语句各自的职能特殊补充语句substrroundtrun
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2023-08-20 22:12:26
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# Java 解析 MySQL SQL 语法树的介绍
在数据库开发中，SQL（Structured Query Language）是一种常用的查询语言，而 SQL 语法树（Syntax Tree）是解析 SQL 查询的关键数据结构。通过解析 SQL 语法树，开发人员能够更好地理解和优化 SQL 查询。本文将探讨如何在 Java 中解析 MySQL SQL 语法树，并提供代码示例和类图。
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一、基础模式定义了数据如何存储、存储什么样的数据以及数据如何分解等信息，数据库和表都有模式。主键的值不允许修改，也不允许复用（不能使用已经删除的主键值赋给新数据行的主键）。SQL（Structured Query Language)，标准 SQL 由 ANSI 标准委员会管理，从而称为 ANSI SQL。各个 DBMS 都有自己的实现，如 PL/SQL、Transact-SQL 等。
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2024-09-24 08:57:02
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在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析、优化的软件模块SQL的解析过程主要分为：词法分析Lexical Analysis：将用户输入的SQL语句拆解成单词(Token)序列，并识别出关键字、标识、常量等。语法分析Syntax Analysis：分析器对词法分析器解析出来的单词(Token)序列在语法上是否满足SQL语法规则。语义分析Semantic Analysis：语义分析
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。一、MySQL逻辑架构
如果能在头脑中构建
JavaSE篇1. Java面向对象的思想2. 面向对象与面向过程3. 面向对象的三大特性4. 类与对象5. 抽象类和接口的区别6.Java中的异常体系7. Java的数据类型8. String,StringBuffer,StringBuilder9. ==和equals()的区别10. final关键字11. static关键字12. 重载和重写13. 构造方法不能重写13. 自动拆箱，自动装箱
当一条 SQL 语句到达引擎，首先通过的是 SQL 解析器，SQL 解析器将用户输入的 SQL 语句转换为一棵抽象语法树，同时在这个过程里，它还会对SQL进行词法和语法校验，如果输入的 SQL 有词法或语法问题，会在这个阶段收到错误提示。在 Calcite 中，一棵抽象语法树通常用SqlNode来表示。以下面这条 SQL 为例：这条SQL在经过 Calcite 解析后，形成的 AST 抽象语法树如
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2024-06-12 19:52:16
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如下图所示，Spark-SQL解析总体分为以下几个步骤：解析（Parser）绑定（Analysis）优化（Optimization）执行（Physical）生成RDD（RDDs）接下来，我们先介绍解析部分，对于绑定、逻辑计划的优化、物理执行计划、生成RDD后面再专门介绍。Antlr4最新的Spark-Sql解析模块为spark-catalyst_2.11，通过Antlr4（Another Tool
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2024-02-28 08:55:46
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Presto是一个高性能的分布式SQL查询引擎，应用于PB级数据的实时计算分析场景。Presto支持ANSI SQL， 用户可以直接使用SQL进行数据查询和计算。生成查询执行计算的主要流程如下图： 从提交查询到执行计划生成包含了词法分析、语法分析、语义分析、逻辑执行计划生成、执行计划优化、分布式执行计划分生成等部分，Sql Parser主要提供了词法分析和语法分析功能，下
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2023-07-28 10:31:34
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# Java SQL 语法树解析器
在软件开发中，我们经常需要对SQL语句进行解析与分析，以便能够对数据库进行操作。Java SQL语法树解析器就是一种工具，它可以帮助我们将SQL语句转换为语法树，方便进行后续的操作。
## SQL语法树
SQL语法树是SQL语句的一种抽象表示形式，它以树的形式展现了SQL语句的结构和逻辑关系。通过解析SQL语句，我们可以将其转换为语法树，从而更好地理解SQ
原创
2024-06-20 05:50:03
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# Java解析SQL生成语法树：科普与实践
在现代软件开发中，SQL（结构化查询语言）是与数据库进行交互的重要工具。由于SQL的复杂性和灵活性，解析SQL语句并生成语法树对于一些应用程序来说非常有用，例如数据库优化器、代码生成器等。本文将介绍如何在Java中解析SQL并生成相应的语法树，同时提供示例代码和详细的解释。
## 语法树简介
在编译原理中，语法树（Syntax Tree）是一种树
抽象语法树（AST），是一个非常基础而重要的知识点，但国内的文档却几乎一片空白。本文将带大家从底层了解AST,并且通过发布一个小型前端工具，来带大家了解AST的强大功能Javascript就像一台精妙运作的机器，我们可以用它来完成一切天马行空的构思。我们对javascript生态了如指掌，却常忽视javascript本身。这台机器，究竟是哪些零部件在支持着它运行？AST在日常业务中也许很难涉及到，
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2024-02-08 22:40:57
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SQL parserSQL解析是根据语法与词法分析SQL，理解SQL含义，才能按照SQL语义处理数据，SQL解析是实现分库分表组件最基础的功能，熟悉Mysql架构的，内部也有很重要的一个模块就是SQL parser。Sharding-JDBC目前SQL解析采用的是ANTLR解析器，先前1.x版本是采用的是Druid SQL解析，个人觉得druid SQL解析还是比较容易上手，分库分表中间件Myca
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2023-10-09 09:00:49
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SQL分类： DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据
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2024-08-16 18:17:11
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# SQL语法树解析 Java工具包指导
在软件开发过程中，SQL解析是一个非常重要的环节，尤其是在数据库管理系统、ORM框架以及其他需要执行SQL的应用中。本文将带您逐步实现一个SQL语法树解析的Java工具包。
## 开发流程
在开始编写代码之前，让我们明确整个流程。可以用以下表格展现步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一、二叉搜索树（BST）特点：所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；所有结点存储一个关键字；非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；它的左子树上的节点的值，都小于根节点的值；它的右子树上的节点的值，都大于根节点的值；至多只有两个儿子节点；优点：查找方便：
当前节点值 == 查找的值，查找结束，返回；当前节点值大于查找的值，则进入左子树；当前节
SQL执行分为5个步骤：1.初始化
parse_init(&parse_res)
2.解析SQL语法树
parse_sql(&parse_res, stmt.ptr(), static_cast<size_t>(stmt.length()));
3.制定逻辑计划
resolve(&logical_plan, parse_res.result_tree_)
O
