RDBMS关键技术｜青训营RDBMS关键技术，简单介绍了处理SQL语句过程中的解析器Parser和优化器Optimi

RDBMS关键技术

引言： 一条SQL语言想要实现其功能，往往需要以下几个步骤：

由一个请求产生的SQL经路由器发送到RDBMS中；
RDBMS收到该SQL语句后，需要利用解析模块Parser由该SQL语言得到对应的语法树AST；
优化器Optimizer将生成的AST转换成最终的执行语句Plan发送给执行器Executor；
执行器Executor根据拿到的Plan语句对数据文件进行读写操作，同时也会写入日志；
Executer执行结束后会得到Result返回给用户。

其中，Parser，Optimizer和Executor都是SQL引擎，数据文件和日志文件则是存储引擎。事务引擎也是其中起到重要作用的组件，虽然在上述过程中没有显式表现。事务引擎负责负责管理和执行数据库操作的事务，以保证数据库的一致性和完整性。也可以说，各组件的功能都是为了完成各事务而服务的。关于事务的具体介绍见文章《RDBMS简介》。

本文将主要介绍SQL引擎中的解析器Parser和优化器Optimizer。

解析器Parser

Parser是一种用于解析SQL语句的工具。它可以将输入的SQL查询文本转换为一个数据结构，通常是抽象语法树(AST)，以便数据库管理系统能够理解和执行这些查询。简单来说，就是将SQL语句转换为执行器能看懂的语言。一般说，Parser可以分为词法分析(Lexical analysis)、语法分析(Syntax analysis)、语义分析(Semantic analysis)等步骤。

其中，词法分析可以将SQL语句分解成关键字(如UPDATE/SET/WHERE)、表列名、常量、运算符(如"="/"-")、结束符(";")。语法分析则可以将词法分析分解得到的各部分组合成一个结构体(如AST)，包含Table、Values、Fields等字段。语义分析进行合法性校验，比如检查AST中的表名和列名是否存在，各种常量是否合法等。

以下是来自于github.com/marianogapp… 的源码，可以将一个string类型的SQL请求转换成定义的query.Query切片用来表示SQL查询语句结构，以简单展示Parser的实现过程及功能。

// Parse takes a string representing a SQL query and parses it into a query.Query struct. It may fail.
func Parse(sqls string) (query.Query, error) {
	qs, err := ParseMany([]string{sqls})
	if len(qs) == 0 {
		return query.Query{}, err
	}
	return qs[0], err
}

// ParseMany takes a string slice representing many SQL queries and parses them into a query.Query struct slice.
// It may fail. If it fails, it will stop at the first failure.
func ParseMany(sqls []string) ([]query.Query, error) {
	qs := []query.Query{}
	for _, sql := range sqls {
		q, err := parse(sql)
		if err != nil {
			return qs, err
		}
		qs = append(qs, q)
	}
	return qs, nil
}

func parse(sql string) (query.Query, error) {
	return (&parser{0, strings.TrimSpace(sql), stepType, query.Query{}, nil, ""}).parse()
}

// Query represents a parsed query
type Query struct {
	Type       Type
	TableName  string
	Conditions []Condition
	Updates    map[string]string
	Inserts    [][]string
	Fields     []string // Used for SELECT (i.e. SELECTed field names) and INSERT (INSERTEDed field names)
	Aliases    map[string]string
}

优化器Optimizer

Optimizer的作用是通过选择最优的执行计划来提高查询性能和效率。通过解析器Parser，我们已经可以知道用户想要执行的操作具体是什么了，类比于一个导航，我们已经知道目的地在哪里了。现在我们需要知道的是如何根据不同的需求找到最优的路线。

比如以下SQL语句是一个联接查询(Join Query)，用于从三个不同的表 A、B 和 C 中检索数据，根据一些条件进行关联。

SELECT * FROM A, B, C WHERE A.a1 = B.b1 and A.a1 = C.b1;

联接查询通常会将多个表中的数据连接在一起，这时候就需要考虑多个表联接方案的优劣了。比如可以先联接A,B表，再联接C表，也可以A,C表先联接，在联接B表，等等。

联接的方式也可以不同，比如

排序联接（Sort Merge Join）： 这个算法要求对连接的列进行排序，然后扫描排好序的表，逐行匹配相同的值，从而生成结果。这个算法适用于两个表都已经排序的情况，它不需要额外的内存空间。但是如果表没有排序，就需要先对其进行排序，增加了开销。
哈希联接（Hash Join）： 这个算法将连接的列值映射到哈希表中，然后对另一个表进行哈希操作，将匹配的值从哈希表中找出，生成结果。这个算法适用于连接的列有大量重复值的情况，但需要额外的内存用于构建哈希表。

显然，不同的联接方式也有各自的优缺点。优化器可以对各种方式进行排列组合选择最优的方案。

这里再简单介绍一下基础的优化器。

首先是基于规则的优化器RBO(Rule Base Optimizer)。RBO可以通过一系列的预定义规则来优化查询语句，从而生成更高效的执行计划。这些规则是基于数据库的结构、索引信息以及查询语句的语法和语义特点等因素定义的。比如可以对表的联接进行规则定义，小的表会被优先联接；再比如可以对各种条件语句基于规则进行简化，冗余的多个条件可以优化为单个条件，等等。

还有基于代价的优化器CBO(Cost Base Optimizer)。CBO使用统计信息和代价模型来评估不同的执行计划，从而选择最优的执行计划来执行查询语句，以获得更高的性能和效率。比如之前提到的导航的例子，不同的路线有不同的路况，有不同数量的红绿灯，也有不同的过路费灯，那么CBO就可以综合考虑统计信息计算代价，根据需求（比如最低过路费，高速优先，最快抵达灯）选取最优路线。当然，对于数据库查询来说，最优先考虑的代价一般就是时间，请求的处理时间很大程度上决定了用户的体验。除了时间以外，内存、网络、IO等因素也会是代价所需要考虑的部分，因为数据库很可能要处理多个用户的请求。

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