统一SQL中间件产品介绍：恒生电子数据库管理部的技术革新实践

偶尔大白
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1. 统一SQL中间件的诞生背景与价值意义

随着我国数据库领域呈现百花齐放局面，市场上已有超过200家数据库厂商，但并没有一家独大的信创数据库。业务系统需要适配多种数据库类型，而数据库技术又从集中式向分布式发展，给数据库运维带来新的挑战。恒生电子作为金融科技领域的领军企业，面对不同数据库部署、应用、运维的复杂问题，提出了"一次SQL编写，处处运行"的解决方案。

统一SQL中间件的核心价值在于解决企业面临的多数据库适配难题。传统开发中，一个业务系统需要适配3-5种不同数据库，工作量巨大且容易出错。统一SQL通过提供标准化SQL接口，屏蔽底层数据库差异，大幅降低了数据库迁移和适配的成本。这对于正在推进自主创新的金融行业尤为重要，能有效保障业务连续性不受技术架构变更的影响。

2. 核心特性与技术优势

2.1 丰富的数据源支持

统一SQL中间件能够广泛适配各类数据源，尤其专注于关系型数据库的集成与转换。在SQL转换层面，其源端支持Oracle、MySQL数据库，目标端则兼容大部分当前主流的信创数据库，并能适配其不同的兼容模式，从而满足多样化的数据库迁移与适配需求。具体适配映射关系如下表：

源端目标端
oraclepg
lightdb
oceanbase
达梦
gaussdb
tdsql
sqlite
mysqloceanbase
lightdb
达梦
gaussdb

2.2 动态适配机制

  • 运行时语法转换：可以通过url配置或统一SQL提供的SDK接口调用，指定源端和目标端数据库方言使统一SQL选择性的走对应的SQL语法转换逻辑。

  • 元数据统一抽象：对数据库表结构、索引、约束等元信息进行标准化封装，并缓存至业务系统内存中，支持SQL动态转换与高效访问；通过定时更新机制，确保元数据与数据库实际结构的一致性。

2.3 灵活的规则配置机制

  • 配置项： 在日志管理、运维监控以及个性化SQL语句转换等场景中，统一SQL通过提供丰富的规则配置项，使用户能够根据具体需求灵活调整系统行为，有效支持多样化的个性化诉求。例如，用户可自定义日志级别、输出格式及存储路径，设置监控告警规则，并针对不同数据库语法差异配置SQL转换规则，从而提升系统可维护性与跨环境一致性。

  • 热加载： 该功能实现在应用程序运行期间动态更新配置，无需重启系统即可使修改生效。允许客户在系统持续运行的情况下实时调整配置项参数，显著提升了系统的灵活性和可维护性。通过集中管理配置并结合动态推送或轮询机制，热加载确保了业务连续性和快速响应能力，尤其适用于需要高可用性的分布式架构或微服务环境。

2.4 SQL兜底策略

对于标准的、各数据库普遍支持的SQL语句，通过配置兜底规则实现SQL透传，让其直接在目标数据库执行，是一种避免统一SQL转换、减少性能损耗的有效策略。

其核心思路是：用户识别到输入的SQL语句满足特定条件时（如符合ANSI SQL标准、语法在目标库中完全兼容），会绕过中间件的解析与转换环节，直接将SQL语句下发至目标数据库执行。这种做法尤其适用于那些无需进行语法改写或优化即可直接执行的语句。

2.6 数据库小版本支持

统一SQL支持通过指定兼容模式及版本号来适配不同数据库的语法差异。用户可通过配置相关参数，使统一SQL自动根据目标库的兼容性要求调整语法转换逻辑，确保SQL语句在不同数据库版本间正确执行。

2.6 适配多种语言客户端

目前支持 Java、C++ 和 Go 语言调用，可通过代理驱动、SDK 接口或 HTTP 网络接口等多种方式灵活集成，以适应不同的应用场景需求。

2.7 SQL缓存

用户可以开启SQL缓存功能，转换后的SQL可以存储在缓存中，再次执行时在缓存中获取，避免重复转换提升性能。

3. 架构设计解析

统一SQL中间件的架构采用分层设计，将SQL处理流程解耦为语法解析、转换与重写三个核心层次。其核心创新在于针对Oracle、MySQL和PostgreSQL这三大数据库系的语法特性，抽象出专用的解析与转换模块。这种模块化设计赋予了架构极高的灵活性与可扩展性：在引入新数据源时，可根据其所属数据库系复用对应的处理模块；若新源与现有模块仅有细微差异，则只需进行最小幅度的适配调整，从而显著提升了开发效率与代码复用率。SQL处理流程的核心层次：语法解析、转换与重写

3.1 语法解析层

语法解析层是SQL处理流程的第一道关卡，负责对输入的原始SQL语句进行结构分析，将其从纯文本转换为计算机可理解的结构化表示。

词法分析

词法分析是语法解析的初始阶段，其主要任务是将连续的SQL字符流分割成有意义的词元（token）序列。这个过程类似于人类阅读时先将句子拆分成单词再理解的过程。

词法分析器（Lexer）会按顺序扫描SQL字符串，识别出关键词（如SELECT、FROM、WHERE）、标识符（如表名、列名）、运算符（如=、>、+）和字面量（如字符串、数字）等。

这种顺序扫描的方式高效地将SQL字符串转换为token流，为后续的语法分析奠定基础。

语法分析

语法分析阶段将词法分析产生的token流转换为抽象语法树（AST） ，这是一种树状数据结构，能够清晰地展现SQL语句的语法结构。

语法分析器（Parser）会根据SQL语言的语法规则验证token序列的合法性，并构建AST。例如，一个简单的查询语句   SELECT * FROM t_user 会被解析为：

  • SelectStatement
  • Columns: (所有列)
  • FromClause
  • Table: t_user
  • WhereClause: (可选条件)

每个数据库系（Oracle、MySQL、PostgreSQL）都有其独特的语法特性，因此统一SQL中间件需要为每个数据库系提供专用的解析器。这种设计使得系统能够准确理解不同来源的SQL语句结构。

3.2 转换层

转换层负责将解析得到的AST从源数据库语法结构转换为目标数据库语法结构。这一层解决了不同数据库系统之间语法差异的兼容性问题。

语法树转换

转换过程首先需要识别差异，然后应用相应的转换规则。以mysql到guassdb-oracle的转换为例，常见的差异处理包括：

  • 函数转换：如MySQL的 str_to_date函数 需转换为guassdb-oracle的 to_date 函数
  • 特殊语法：如MySQL的insert ignore into xxx 需要转换为guassdb-oracle的 on duplicate key update nothing

以下是一个字符串拼接的转换示例：

-- mysql原始SQL
select str_to_date('2022/09/10 11,13,13', '%Y/%m/%d %h,%i,%s');



-- 转换后的opengauss SQL
SELECT to_date('2022/09/10 11,13,13', 'YYYY/MM/DD HH,MI,SS');

SQL

这种转换不仅涉及表面语法的改变，还需要考虑不同数据库系统的语义差异，确保转换后的SQL在目标数据库中执行结果与源数据库一致。

统一表示抽象

为实现高效转换，统一SQL中间件通常会定义一种统一的中介表示。这种表示抽象了各数据库系的共性，作为转换的中间桥梁。当引入新数据源时，只需实现从该数据源语法到统一表示的转换，以及从统一表示到目标数据源语法的转换，而不需要为每对数据源编写专门的转换器。

3.3 重写层

重写层主要目标是将转换后的目标端AST语法树拼装成SQL文本，拼装过程中可以做部分语法优化及改写。

过程

递归遍历AST结构

转换过程从根节点开始（通常代表完整的SQL语句，如   SELECT 或   INSERT ），递归访问所有子节点（包括   SELECT 列表、   FROM 子句和   WHERE 条件等）。每个节点根据其特定类型（如列名、操作符、函数）转换为对应的SQL片段。

节点处理与语法拼接

不同节点类型需要遵循SQL标准规范进行差异化处理，例如：

  •    SELECT 节点需要正确处理逗号分隔的列列表。

  •    WHERE 条件节点需要准确组合操作符（如   = 、   > ）和值表达式。

  • 遇到子查询（如   EXISTS 中的   SELECT 语句）时，需要递归生成子查询的SQL并包裹在括号内。

4. 应用场景与实践案例

4.1 系统运行态实时SQL转换

在系统运行过程中，实时 SQL 转换是一种常见的使用场景。例如，当原系统适配 MySQL，而需要迁移至其他信创数据库时，用户无需编写多套 SQL 语句，只需维护一套原生 Oracle SQL，即可通过引入统一 SQL 组件，在执行时动态完成语法转换与适配。该方案已在恒生内部多个业务域和产品中广泛应用，如数风业务域、机构业务域及研发中心相关系统，并已成功在多家外部客户上线，有效支持跨数据库的平滑迁移与运行。

4.2 SQL脚本离线转换

统一SQL提供的离线文本转换工具有效解决了企业在信创转型中因需适配多种数据库而面临的DDL脚本多版本维护难题，它允许用户仅维护一套源端SQL脚本（如基于Oracle或MySQL语法），即可通过工具一次性转换为多种目标信创数据库（如LightDB、gaussdb、TDSQL等）的合规脚本，大幅减少了手工适配的工作量和因人工修改导致的错误风险，提升了数据库脚本的维护效率和一致性。

4.3 IDE插件化

将统一SQL封装功能集成至HEP（恒生电子自研IDE插件）后，研发人员可在IDE内直接对项目中的各类SQL脚本或代码片段进行标准化转换与统一封装，有效规避语法兼容性问题，并通过自动化脚本生成与优化机制显著提升开发效率与代码质量。

4.4 SQL转换验证工具

提供web在线转换工具，用于转换语法验证，研发SQL开发辅助工具。

5. 使用指南

详细使用方式可参考统一SQL官方手册

 light-pg.com/docs/LTSQL/…

6. 总结与展望

统一SQL中间件作为数据库适配领域的创新解决方案，通过抽象语法转换层有效屏蔽了底层数据库的差异，实现了"一次编写，处处运行"的理想目标。该中间件不仅显著降低了多数据库适配的开发与运维成本，还为金融等行业的信创转型提供了关键技术保障。随着数据库技术生态的持续演进和人工智能浪潮的深入，统一SQL中间件面临新的发展机遇与挑战。

6.1 人工智能深度整合

人工智能技术，特别是大语言模型（LLMs），为统一SQL中间件的智能化升级提供了新的可能性。通过引入AI能力，中间件可以从被动的语法转换工具演进为主动的智能优化平台：

  • 智能语法转换与优化：利用大模型对SQL语句的深层语义理解能力，实现更精准的语法转换和性能优化。例如，大模型可以分析查询意图，推荐最适合目标数据库的执行策略，转换出最优的SQL语句。
  • 智能诊断与预测：借鉴AIOps的理念，集成基于大模型的智能日志分析功能。中间件可以自动解析执行日志，识别潜在的性能瓶颈或兼容性问题，并给出修复建议，实现从"被动转换"到"主动运维"的跨越。
  • 自然语言交互：未来可探索通过自然语言接口，允许开发者用日常语言描述数据操作需求，由AI自动生成符合目标数据库语法的最佳SQL语句，进一步降低开发门槛。

6.2 非关系型数据库支持

随着业务场景的多元化，非关系型数据库（NoSQL）在互联网、金融等领域的应用日益广泛。统一SQL中间件的未来展望必然需要突破关系型数据库的边界，向多模型数据库统一管理平台演进：

  • 扩展数据模型支持：逐步支持主流的NoSQL数据模型，如文档型数据库（如MongoDB）、键值数据库（如Redis）、列式数据库（如HBase）以及图数据库（如Neo4j）。这意味着中间件需要理解不同数据模型下的"查询语言"（如MongoDB的聚合管道、Cypher查询语言等），并能将其与标准的SQL概念进行桥接。
  • 统一查询接口抽象：构建一层更高级的、数据模型无关的查询抽象接口。应用程序使用该统一接口进行数据操作，由中间件智能地将其转换为底层特定数据库（无论是关系型还是非关系型）的原生查询语言，真正实现数据访问的全面标准化。

6.3 提升运维辅助能力

运维效率与系统稳定性是衡量中间件价值的关键指标。未来，统一SQL中间件将深度融合运维智能体（AI Agents）和自动化技术，向运营驱动（Ops-Driven）的方向发展：

  • 深度运维洞察：强化中间件的内置监控和指标采集能力，不仅记录SQL执行结果，更能深入追踪SQL转换效率、语法兼容性统计、性能基线对比等维度数据。结合大数据分析技术，形成运维知识库，为优化转换规则和预测潜在风险提供数据支撑。
  • 自动化运维流程：实现与CI/CD流水线的深度集成。例如，在数据库版本升级或迁移前，自动通过中间件进行大规模的SQL兼容性测试和回归验证，生成详细的影响分析报告，降低变更风险。
  • 智能调优与推荐：基于历史执行数据，中间件可以自动学习不同SQL模式在特定目标数据库下的最优执行特征，进而主动推荐或自动应用索引优化建议、查询重写策略等，实现数据库性能的持续自我优化。
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