比开源快30倍的自研SQL Parser设计与实践

原创林夕阿里云开发者

SQL（Structured Query Language）作为一种领域语言（编程语言），最早用于关系型数据库，方便管理结构化数据；SQL由多种不同的类型的语言组成，包括数据定义语言，数据控制语言、数据操作语言；各数据库产品都有不同的声明和实现；用户可以很方便的使用SQL操作数据，数据库系统中的词法语法分析器负责分析和理解SQL文本的含义，包括词法分析、语法分析、语义分析3部分。经过词法语法分析器生成AST（Abstract Syntax Tree），会被优化器处理生成生成执行计划，再由执行引擎执行，下图以MySQL架构为例展示词法语法分析器所处的位置。

本文通过介绍词法语法分析器技术和业界的做法，以及过去使用自动生成的词法语法分析器遇到的问题，分享自研SQL Parser的设计与实践，以及其带来的性能和功能的提升。

一业界产品如何开发SQL Parser？

按照解析器代码开发方式，可分为以下两种：

1 自动生成

为方便开发词法、语法分析的过程，业界有许多词法、语法分析工具，例如：Flex、Lex、Bison工具常用于生成以C、C++作为目标语言的词法、语法代码；如果以Java作为目标语言，可以使用比较流行的ANTLR和JavaCC等工具，ANTLR、JavaCC工具都以用户编写的词法语法规则文件作为输入，其中语法文件需要满足EBNF（extended Backus–Naur form）[1]语法规则，这2个工具使用LL(k) (Left-to-right, Leftmost derivation)[2] 算法“自顶向下[3]”解析SQL文本并构建SQL AST， Presto，Spark、Hive等数据库和大数据系统多采用该方式生成。生成的代码包含词法和语法解析部分，语义分析还需要结合Meta数据，各数据库内核自己处理；更多自动生成工具的功能和算法对比[4]在参考文献中。

2 手工编写

与自动生成工具不同，InfluxDB、H2、Clickhouse等流行的数据库的SQL Parser组件均是手工编写而成。

优点：

代码逻辑清晰，方便开发人员调试和排错；
性能更好：有更多代码优化的空间交给开发人员，可以使用更优秀的算法和数据结构提升性能；
自主可控：无licence约束，可读性和可维护性更高；
不需要额外依赖第三方词法语法代码生成工具。

不足：

对开发人员的技术要求较高，需了解编译原理技术；
开发工作量较大，实现MySQL常用语法的各类分支，需要投入很多时间和精力；
需要长时间、大规模测试才会趋于稳定。

二问题与挑战

1 复杂查询的性能问题

在实时分析型数据库的实际生产环境中，经常需要处理数以千行的复杂查询请求或者深层嵌套的查询请求，自动生成的解析器，由于状态机管理复杂，线程堆栈太深，导致个别查询请求在词法语法解析阶段性能下降严重。

2 大批量写入吞吐问题

分析型数据库要稳定处理大批量、高并发写入的场景，要求SQL Parser组件有很好的性能和稳定性，我们尝试使用过ANTLR，JavaCC等工具生成SQL 的词法语法解析器，大批量写入时，values子句在解析过程会产生太多AST临时对象，导致垃圾回收耗时的问题。

3 Query Rewriting的灵活性问题

需要快速方便的遍历AST树，找到符合某种规则的叶子节点，修改改节点，自动生成的解析器并不能很灵活的支持。

自动生成的代码可读性差，排查问题成本高，复杂查询场景下，性能不足，影响系统稳定性和版本迭代速度；在设计之初，我们放弃了自动生成的技术方案，完全手工编写词法语法解析器。

三自研词法语法分析器的技术要点

自动生成工具主要处理生成下图中左侧的 SQL Parser Core和 SQL Tree Nodes的部分，右侧featrues的部分需要开发同学处理，当右侧功能（例如：SQL rewriting）对左侧有的Tree nodes的更改功能有更多的需求时，想修改自动生成的代码，则无从下手。

自动生成工具是面向生成通用语法解析器而设计的，针对SQL这一特定领域语言，有特定的优化技术提升稳定性和性能，从设计之初，我们选择LL(k)作为语法分析的算法，其自顶向下的特性，在手工编写分析器时，逻辑清晰，代码易读，方便开发和维护，LL(k)的“左递归”问题，可通过手工判定循环编程的方式避免。

1 词法和语法分析

词法分析中，Lexer持续读取连续SQL 文本，将具有某特征的一段连续文本标识为Token，并标识Token的类别，比如赋值语句 x = 30，经过词法分析后x, = , 30 分别被标识为ID、等号操作符、数值常量；尤其在识别标识符（变量，表名，列名等）和保留字（TABLE，FROM，SELECT等）需要对字符串进行反复对比。自动生成工具在这一阶段使用DFA（Deterministic Finite Automaton）和预先定义的词法文件，确定每个Token的值和类型，手工编写解析器不需要额外维护一个状态机，使用分支预测，减少计算量和调用堆栈的深度。

语法分析器会使用词法分析中的Token作为输入，以SQL语法描述作为规则，自顶向下，依次将非叶子节点展开，构建语法树，整个过程就像是走迷宫，只有一个正确入口和出口，走完迷宫后，会生成一个正确的AST。

快速Token比较

selECT c1 From T1;

由于大部分数据库系统对大小写不敏感，上述query中 selECT 和 From 会被识别为保留字，c1和T1会被识别为标识符。识别2者的类型不同，字符串匹配操作是必不可少的，通常将字符统一转为大写或者小写，再比较字面值，是一个可行的方案。首先把数据库保留字按照Map<String, Token>初始化在内存里，key是保留字的大写字符串，value是Token类型；其中key在作大写转化时，可使用ASCII值+32的方法取代toUpperCase()方法，在不影响正确性的前提下，获得数倍性能提升。

快速数值分析

在解析常量值时，通常的做法是读取SQL中的字符串，把字符串作为参数，调用Java自带的Integer.parseInt() / Float.parseFloat() / Long.parseLong()，可以直接在原文本上边读取边计算数值，该过程只使用基础类型，避免构造字符串，可以节省内存，又提升了解析速度，该优化对大批量写入数值的场景优化非常明显。

避免回溯[5]

SQL语法解析过程中，通常只需要预读一个Token，就可以决定如何构建语法节点的关系，或者构建哪种语法节点，有些语法分支较多，需要预读2个及以上的Token才可以做出判断，预读多个Token可以降低回溯带来的性能消耗，极少情况下，2个以上的Token预读都也没有匹配到正确的语法分支，需要撤销预读，走其他分支；为了提高撤销的速度，可以在预读前保存Token位点，撤销时，可以快速回到保存点。

在insert into values语句中，出现常量字面值的概率比出现其他的token要高，通过分支预测可以减少判断逻辑，避免回溯，提升性能。

表达式替换

Query rewriting[6]技术基于“关系代数”修改AST，保证正确性的前提下，使新的AST在具备更好的执行性能，例如：A，B两张表的大小相差悬殊，而且错误的Join顺序对数据库系统不友好，通过更改A，B表的Join顺序可以获得更高的执行性能。使用工具生成的解析器，通常不允许直接更改AST的节点，每次更改AST某个节点都需要重新构建整个AST，性能并不好。自研的Parser中，每个AST节点类实现都replace接口，只需要修改AST中的子树就可以达到改写的目的。

public interface Replaceable {    boolean replace(Node expr, Node target);}
public class BetweenNode implements Replaceable {    public Node            beginExpr;    public Node            endExpr;        @Override    public int hashCode(){...}    @Override    public boolean equals(Object obj) {...}        @Override    public boolean replace(SQLExpr expr, SQLExpr target) {        if (expr == beginExpr) {            setBeginExpr(target);            return true;        }
        if (expr == endExpr) {            setEndExpr(target);            return true;        }
        return false;    }}

其他优化

支持AST Clone：如果保持原AST结构不变，克隆出一个新的AST，在新的AST修改节点结构，比如：增加Hint，删减where条件，增加limit 限制等。

维护AST 父子关系：自动生成的解析器维护了父到子节点的关系，是单向的引用关系。手写代码可以增加子节点对父节点的引用，构建AST节点的双向引用关系，实现节点的快速“回跳”，使得AST的遍历效率更高。

public abstract class Node {    public abstract List<Node> getChildren()}
public class BetweenNode extends Node {    public Node            beginExpr;    public Node            endExpr;        @Override    public List<Node> getChildren() {        return Arrays.<Node>asList(beginExpr, this.endExpr);    }        @Override    public BetweenNode clone() {        BetweenNode x = new BetweenNode();        if (beginExpr != null) {            x.setBeginExpr(beginExpr.clone());        }        if (endExpr != null) {            x.setEndExpr(endExpr.clone());        }        return x;    }        public void setBeginExpr(Node beginExpr) {        if (beginExpr != null) {            beginExpr.setParent(this);        }        this.beginExpr = beginExpr;    }        public void setEndExpr(Node endExpr) {        if (endExpr != null) {            endExpr.setParent(this);        }        this.endExpr = endExpr;    }}

2 语义分析

写入事件回调

前面提到大批量导入数据时，词法语法分析阶段会产生很多AST小对象，给垃圾回收带来压力，解决这个问题的核心是要尽量使用基础数据类型，尽量不要产生AST 节点对象。需要从词法分析阶段入手，避免进入语法分析阶段。在词法分析阶段，允许外部注册实现了写入接口的类，每当词法分析器解析出values中的每个具体值，或者完整解析出values中的一行，同时回调写入接口，实现数据库写入逻辑。

public interface InsertValueHandler {    Object newRow() throws SQLException;    void processInteger(Object row, int index, Number value);    void processString(Object row, int index, String value);    void processDate(Object row, int index, String value);    void processDate(Object row, int index, java.util.Date value);    void processTimestamp(Object row, int index, String value);    void processTimestamp(Object row, int index, java.util.Date value);    void processTime(Object row, int index, String value);    void processDecimal(Object row, int index, BigDecimal value);    void processBoolean(Object row, int index, boolean value);    void processNull(Object row, int index);    void processFunction(Object row, int index, String funcName, Object... values);    void processRow(Object row);    void processComplete();}
public class BatchInsertHandler implements InsertValueHandler {    ...}
public class Application {    BatchInsertHandler handler = new BatchInsertHandler();    parser.parseInsertHeader(); // 头部：解析 insert into xxx values 部分    parser.parseValues(handler); // 批量值：values (xxx), (xxx), (xxx) 部分}

Query Rewriting

手动编写的SQL Parser可以更灵活的与优化器配合，将Query rewriting 的部分优化能力前置化到SQL Parser中实现，使得优化器能更加专注于基于代价和成本的优化上。Parser可以结合Meta信息，利用“等价关系代数”，在AST上低成本实现Query Rewriting功能，以提升查询性能，例如：常量折叠、函数变换、条件下推或上提、类型推导、隐式转化、语义去重等。

首先，需要设计一个结构存储catalog和table结构信息，包括库名，表名，列名，列类型等。

然后，使用“访问者模式”编写Visitor程序，通过“深度优先”遍历AST，对字段、函数、表达式、操作符进行分析，结合表结构和类型信息，推断表达式类型，注意，嵌套的查询语句中，相同的表达式出现的位置不同，所属的作用域也不同。

最后，AST会经过使用“等价关系代数”编写的RBO（Rule-Based Optimization）规则处理，达到优化器的目的。

-- 常量折叠示例SELECT * FROM T1WHERE c_week  BETWEEN CAST(date_format(date_add('day', -day_of_week('20180605'),                                   date('20180605')), '%Y%m&d') as bigint)  AND CAST(date_format(date_add('day', -day_of_week('20180606'),                                   date('20180606')), '%Y%m&d') as bigint)                                   ------------折叠后-----------SELECT * from T1WHERE c_week BETWEEN 20180602 and 20180603

-- 函数转换示例SELECT * FROM T1WHERE DATE_FORMAT(t1."pay_time", '%Y%m%d') >= '20180529'    AND DATE_FORMAT(t1."pay_time", '%Y%m%d') <= '20180529'    -----------转化后, 更好利用索引------------SELECT * FROM T1WHERE t1."pay_time" >= '2018-05-29 00:00:00'  AND t1."pay_time" < '2018-05-30 00:00:00'

四最后

优化后的SQL Parser的性能和稳定性提升明显，以TPC-DS[7] 99个Query对比来看，手工编写的SQL Parser比ANTLR Parser（使用ANTLR生成）速度快20倍，比JSQLParser（使用JavaCC生成）速度快30倍，在批量Insert场景下，速度提升30~50倍。

本文通过介绍自动生成工具生成的词法语法分析器和自研分析器的利弊权衡和思考，结合OLAP的大吞吐，处理复杂SQL的业务特性，选择手工编写解析器。性能优化手段贴近SQL解析的特点；在语义分析层面，结合Schema信息沉淀了很多语义分析工具，在离线或在线SQL统计和特征分析方面更轻量化、便捷。

关于我们

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参考文献

[1] Pattis, Richard E."EBNF: A Notation to Describe Syntax"(PDF).ICS.UCI.edu.University of California, Irvine. p. 1. Retrieved 2021-02-26.
[2] Parr, Terence and Fisher, Kathleen (2011). "LL (*) the foundation of the ANTLR parser generator".ACM SIGPLAN Notices.46(6): 425–436.doi:10.1145/1993316.1993548.
[3] Rosenkrantz, D. J.; Stearns, R. E. (1970)."Properties of Deterministic Top Down Grammars".Information and Control.17(3): 226–256.doi:10.1016/s0019-9958(70)90446-8.
[4] Gurari, Eitan (1999)."CIS 680: DATA STRUCTURES: Chapter 19: Backtracking Algorithms". Archived fromthe originalon 17 March 2007.
[5] Pirahesh, Hamid; Hellerstein, Joseph M."Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst".citeseerx.ist.psu.edu. Retrieved 2020-04-06.

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