CUBRID的语法分析和检测

就像是我们使用编译器编译c, cpp文件一样, 对查询语句的编译过程也分为了如下几部分: 

       l 词法分析;
　　l 语法分析;
　　l 语义分析和检测;
　　l 查询重写;
　　l 生成查询计划;
　　l 挑选和优化查询计划; 这里主要是针对前三步进行说明。
　　当我们输入一个SQL语句时, CUBRID的查询编译器会按照类似代码编译器的方式进行工作。 1. 首先进行词法分析，词法分析的目标是将SQL语句进行扫描并分割成为一系列记号(Token)，在CUBRID中,是使用Flex生成的文件进行词法分析的。Flex(fast lexical analyser generator)是一个自动的词法分析器生成器(参考附1)。在CUBRID中，有一个描述SQL词法的.l 文件，该文件描述了SQL语句中用的词汇。通过使用Flex，并输入.l 文件，将生成对应的可以用的编译的.c文件。词法分析的结果产生了各种记号(Token), 例如：关键字，标识符，字符串等等；
　　2. 接下来进行语法分析。语法分析是将词法分析产生的记号(Token)按照语法要求生成语法树(Syntax Tree)。CUBRID 中采用bison来进行语法分析(参考附录2)。类似于编译器中的表达式一样，不同的SQL语句，将被看作为不同表达式(Expression)。CUBRID中有一个描述语法的.y文件，该文件中包含表达式树是如何组织起来的代码。通过bison，并输入.y文件，生成对应可以用于编译的.c和.h*文件。这样SQL就被组织成语法树的结构了。
　　3. 接下来就是对语法树进行语义检测(Semantic analysis and check)。因为语法分析中只是完成了对表达式语法层面的分析，并没有对真正这条语句的内容是否合法进行检测。 CUBRID 里面的Semantic check, 是对生成的语法树进行遍历和检查。由于树的节点不同，对每个节点的遍历算法也是不同的。语义检测的结果是对不满足输入的SQL语句进行过滤（提示报错），对语法树进行适当的扩充和删减，便与接下来的生成查询计划等工作。 接下来就进行查询重写，生成查询计划其他了操作。这里暂且不提。
　　下面就这三部分给出CUBRID中实现的三个例子。
　　例子1 CUBRID词法分析
　　.l 文件是由正则表达式和ｃ语法组成的。
　　//定义段代码
　　%{
　　//定义include文件，宏，辅助函数，flex会跳过对这些的处理。
　　#include"csql_grammar.h"
　　#include"parse_tree.h"
　　#defineCSQL_MAXNAME256
　　staticintparser_yyinput_single_line(char* buff, intmax_size);
　　externintyyline;
　　//……
　　%}
　　// 词法规则段代码
　　%%
　　[sS][eE][lL][eE][cC][tT] { begin_token(yytext); returnSELECT; }
　　([a-zA-Z_#]|(\xa1[\xa2-\xee\xf3-\xfe])|([\xa2-\xfe][\xa1-\xfe])|(\x8e[\xa1-\xfe]))([a-zA-Z_#0-9]|(\xa1[\xa2-\xfe])|([\xa2-\xfe][\xa1-\xfe])|(\x8e[\xa1-\xfe]))*
　　{ begin_token(yytext);
　　if (strlen(yytext) >= 254)
　　yytext[254] = 0;
　　csql_yylval.cptr = pt_makename(yytext);
　　returnIdName;
　　}
　　%%
　　通过编辑.l文件，我们可以定义我们感兴趣的token。
　　生成的c代码，如下：
　　case 338:
　　YY_RULE_SETUP
　　#line 537 "../../src/parser/csql_lexer.l"
　　{ begin_token(yytext); returnSELECT; }
　　YY_BREAK
　　例子２CUBRID语法分析
　　.y 文件定义语法树表达方式, 其中包含了Token, rule type, rule的组织方式. 例子中，select 语句的节点中就包含很多内容。
　　/* Token define */
　　/*{{{*/
　　%tokenSELECT
　　%tokenIdName
　　/* define rule type (node) */
　　/*{{{*/
　　%type stmt_
　　%type create_stmt
　　%type select_stmt
　　stmt_
　　: create_stmt
　　{
= $1; }
　　…
　　| select_stmt
　　{
= $1; } 　　… 　　| select_stmt 　　{
= $1; }
　　…
　　;
　　select_stmt
　　: SELECT /* $1 */
　　{{ /* $2 发现是select语句，就创建select节点*/ PT_NODE *node = parser_new_node (this_parser, PT_SELECT); … DBG_PRINT}} … select_list /* $5 */ {{ /* $6 创建select 选项的列表节点*/
　　PT_NODE *node = parser_top_select_stmt_node ();
　　if (node)
　　{
　　node->info.query.q.select.list = $5;
　　}
　　DBG_PRINT}}
　　opt_select_param_list /* $7 */
　　FROM /* $8 */
　　…
　　opt_where_clause /* $11 where语句对应的节点*/
　　…
　　opt_groupby_clause /* $14 group语句对应的节点*/
　　opt_having_clause /* $16 having语句对应的节点*/
　　…
　　{{
　　if (node)
　　{
　　node->info.query.into_list = $7; /* param_list */
　　node->info.query.q.select.where = $11;
　　node->info.query.q.select.group_by = $14;
　　node->info.query.q.select.having = $16;
　　…
　　}
　　
= node;
　　DBG_PRINT}}
　　;
　　}}
　　opt_where_clause
　　: /* empty */
　　{ {
= node; 　　DBG_PRINT}} 　　; 　　}} 　　opt_where_clause 　　: /* empty */ 　　{ {
= NULL;
　　DBG_PRINT}}
　　| WHEREsearch_condition
　　{{
　　parser_restore_ic ();
　　parser_restore_sysc ();
　　parser_restore_prc ();
　　parser_restore_cbrc ();
　　$$ = $2;
　　DBG_PRINT}}
　　;
　　看到这里大家应该明白了，这种类似递归的方式传递构造语法树的过程。终构建的是一个以select节点为根节点的语法树。其中包含了q.select.list,where，group_by,having 等节点。
　　例子３ CUBRID语义检测
　　语法检测阶段拿到的就是一个语法树的指针。在CUBRID中这个语法树就是一个PT_NODE。该结构是包含了许多类型的节点，例如创建类型，select类型等等。PT_NODE 的类型和info 是匹配的。例如:如果Type = PT_CREATE_ENTITY, Info 则是PT_CREATE_ENITITY_INFO结构体。
　　其中PT_NODE类型的节点用于记录节点的类型，PT_XXX_INFO的节点是用于存储信息，里面可以包含数据，也可以再包含PT_NODE节点。
　　这样整个语法树就递归起来。每个节点本身是PT_NODE, 每个节点的Info 里面可以包含PT_NODE。
　　终整个语法树的叶子节点必然是一个PT_NODE, 它的Info中不包含任何PT_NODE的PT_NODE节点。
　　而PT_NODE 在内存中的布局就类似如下：
　　
　　简单的语义检测可以直接操作这个语法树，例如CUBRID中partition table by Hash, 其中partition的个数不能超过1024个。
　　复杂的语言检测有时候需要遍历语法树，可以采用递归的深度优先算法进行遍历。
　　CUBRID的遍历语法树的算法的主要逻辑是：
　　1 刚进入节点时：处理进入前回调函数：
　　2 根据PT_NODE 调用自己的节点对应的遍历函数；
　　通常遍历函数，就是依次遍历该节点包含的子节点，由于节点不同，每个节点的子节点个数都不一样。
　　根据需要遍历Next节点等等；
　　3 离开节点时：处理离开前回调函数
　　例如：检测遍历PT_NODE中提到的table都是必须数据库中存在的。可以遍历语法树，关注type=PT_SPEC的节点即可。
　　到此为止，相信大家已经明白CUBRID语法分析和检测的过程了。如果感兴趣的，请查看我们的开源项目CUBRID源代码(参考１).
　　附录：
　　附1：什么是Flex?
　　Flex是一个生成扫描器的工具，能够识别文本中的词法模式。Flex读入给定的输入文件，该文件为需要生成的扫描器的描述。此描述叫做规则，由正则表达式和 C代码对组成。当运行可执行文件的时候，它分析输入文件，为每一个正则表达式寻找匹配。当发现一个匹配时，它执行与此正则表达式相关的C代码。Flex 不是GNU工程，但是GNU为Flex 写了手册。
　　附2: 什么是bison?
　　GNU bison 是属于 GNU 项目的一个语法分析器生成器。Bison 把一个关于"向前查看从左到右右"(LALR) 上下文无关文法的描述转化成可以分析该文法的 C 或 C++ 程序。它也可以为二义文法生成"通用的从左到右右" (GLR)语法分析器。
　　Bison 基本上与 Yacc 兼容，并且在 Yacc 之上进行了改进。此软件的源代码是可自由获得的，在 GPL 下发布。
　　Flex 和Bison 常常结合一起使用。
　　参考： 1. CUBRID 官方站点: http://www.cubrid.org 2. Flex 介绍: http://en.wikipedia.org/wiki/Flex_lexical_analyser 3. Yacc 介绍: http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Yacc 4. GUN 项目里bison主页： http://www.gnu.org/software/bison/ 6. Flex和Bison入门: http://code.google.com/p/msys-cn/wiki/ChapterFour