SQL Parser

https://blog.csdn.net/w1047667241/article/details/123110220
alibaba druid
经过不断迭代，已经解决了很多 hive解析的bug，比如 2020年的create tablebug
支持的db type 多，impala ,hive ，oracle 等等都支持 。
缺点就是捆绑销售，1个jar 包高大全的 datasource 全家桶。我们只是想要 parser 而已。
老版本的 sql 解析会有bug，但是新版本的已经解决。测试了 一些复杂 语句，都能正确 解析。
对比 hive 本身的 parser ast 的操作，还需要自己分析 token，实在是太那个了。
二者对比参考代码

    /**
     * hive-sql-parser versus druid-sql-parser 
     */
    @Test
    public void testDruidSqlParser() throws ParseException {
        String sql = "FROM (SELECT p.datekey datekey, p.userid userid, c.clienttype  FROM detail.usersequence_client c JOIN fact.orderpayment p ON p.orderid = c.orderid  JOIN default.user du ON du.userid = p.userid WHERE p.datekey = 20131118 ) base  INSERT OVERWRITE TABLE `test`.`customer_kpi` SELECT base.datekey,   base.clienttype, count(distinct base.userid) buyer_count GROUP BY base.datekey, base.clienttype";

        final SQLStatementParser hive = SQLParserUtils.createSQLStatementParser(sql, DbType.hive);
        final SQLStatement statement = hive.parseStatement();
        System.out.println(statement);

        // as you can see , using this parseDriver will cause an error
        ParseDriver pd = new ParseDriver();
        ASTNode ast = pd.parse(sql);
        System.out.println(ast.dump());
    }


    /**
     * @return 解析树
     */
    public static List<SQLStatement> parseStatements(String sql, String dbType) {
        try {
            return SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
            throw new RuntimeException("SQL格式错误");
        }
    }
    
    /*
     * sql格式化
     */
    public static void format(String sql, String dbType) {
        String sqlFormat = SQLUtils.format(sql, dbType);
        if (sql.equals(sqlFormat)) {
            throw new RuntimeException("SQL格式错误");
        }
    }

[Spark] https://spark.apache.org/docs/1.3.1/api/java/org/apache/spark/sql/SparkSQLParser.html

ChatGPT 生成case

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
  <version>3.1.2</version>
</dependency>



import org.apache.spark.sql.catalyst.AbstractSparkSQLParser;
import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlParser;
import org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlParserBase;
import org.apache.spark.sql.catalyst.symbols.Column;
import org.apache.spark.sql.catalyst.symbols.Symbol;

import java.util.List;

public class Main {
   
  public static void main(String[] args) {
   
    String sql = "SELECT a.id, b.name FROM table1 a JOIN table2 b ON a.id = b.id WHERE a.status = 'active'";

    // 创建 AbstractSparkSQLParser 实例
    AbstractSparkSQLParser parser = new AbstractSparkSQLParser(sql);

    // 解析 SQL 查询
    SqlParser sqlParser = parser.parseQuery();

    // 获取 SELECT 字段
    List<Symbol> selectList = sqlParser.getSelectList();

    // 打印 SELECT 字段
    for (Symbol symbol : selectList) {
   
      if (symbol instanceof Column) {
   
        System.out.println(((Column) symbol).getColumnName());
      }
    }

    // 获取 FROM 表
    List<Symbol> fromList = sqlParser.getFromList();

    // 打印 FROM 表
    for (Symbol symbol : fromList) {
   
      System.out.println(symbol.getName());
    }
  }
}