SQL解析在美团点评中是如何应用的？

SQL解析在美团点评中是如何应用的？

导读

数据库作为核心的基础组件，是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作，都有可能给数据库带来严重的故障，从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失，一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范；新上线的SQL，需要DBA进行审核；维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施，需要有效的数据库培训，还需要DBA细心的进行SQL审核。很多中小型创业公司，可以通过设定规范、进行培训、完善审核流程来管理数据库。

随着美团点评的业务不断发展和壮大，上述措施的实施成本越来越高。如何更多的依赖技术手段，来提高效率，越来越受到重视。业界已有不少基于MySQL源码开发的SQL审核、优化建议等工具，极大的减轻了DBA的SQL审核负担。那么我们能否继续扩展MySQL的源码，来辅助DBA和研发人员来进一步提高效率呢？比如，更全面的SQL优化功能；多维度的慢查询分析；辅助故障分析等。要实现上述功能，其中最核心的技术之一就是SQL解析。

现状与场景

SQL解析是一项复杂的技术，一般都是由数据库厂商来掌握，当然也有公司专门提供SQL解析的API。由于这几年MySQL数据库中间件的兴起，需要支持读写分离、分库分表等功能，就必须从SQL中抽出表名、库名以及相关字段的值。因此像Java语言编写的Druid，C语言编写的MaxScale，Go语言编写的Kingshard等，都会对SQL进行部分解析。而真正把SQL解析技术用于数据库维护的产品较少，主要有如下几个：

美团点评开源的SQLAdvisor。它基于MySQL原生态词法解析，结合分析SQL中的where条件、聚合条件、多表Join关系给出索引优化建议。去哪儿开源的Inception。侧重于根据内置的规则，对SQL进行审核。阿里的Cloud DBA。根据官方文档介绍，其也是提供SQL优化建议和改写。

上述产品都有非常合适的应用场景，在业界也被广泛使用。但是SQL解析的应用场景远远没有被充分发掘，比如：

基于表粒度的慢查询报表。比如，一个Schema中包含了属于不同业务线的数据表，那么从业务线的角度来说，其希望提供表粒度的慢查询报表。生成SQL特征。将SQL语句中的值替换成问号，方便SQL归类。虽然可以使用正则表达式实现相同的功能，但是其Bug较多，可以参考pt-query-digest。比如pt-query-digest中，会把遇到的数字都替换成“?”，导致无法区别不同数字后缀的表。高危操作确认与规避。比如，DBA不小心Drop数据表，而此类操作，目前还无有效的工具进行回滚，尤其是大表，其后果将是灾难性的。SQL合法性判断。为了安全、审计、控制等方面的原因，美团点评不会让研发人员直接操作数据库，而是提供RDS服务。尤其是对于数据变更，需要研发人员的上级主管进行业务上的审批。如果研发人员，写了一条语法错误的SQL，而RDS无法判断该SQL是否合法，就会造成不必要的沟通成本。

因此为了让所有有需要的业务都能方便的使用SQL解析功能，我们认为应该具有如下特性：

直接暴露SQL解析接口，使用尽量简单。比如，输入SQL，则输出表名、特征和优化建议。接口的使用不依赖于特定的语言，否则维护和使用的代价太高。比如，以HTTP等方式提供服务。千里之行，始于足下，下面我先介绍下SQL的解析原理。

原理

SQL解析与优化是属于编译器范畴，和C等其他语言的解析没有本质的区别。其中分为，词法分析、语法和语义分析、优化、执行代码生成。对应到MySQL的部分，如下图：

图1 SQL解析原理

词法分析

SQL解析由词法分析和语法/语义分析两个部分组成。词法分析主要是把输入转化成一个个Token。其中Token中包含Keyword（也称symbol）和非Keyword。例如，SQL语句 select username from userinfo，在分析之后，会得到4个Token，其中有2个Keyword，分别为select和from：通常情况下，词法分析可以使用Flex来生成，但是MySQL并未使用该工具，而是手写了词法分析部分（据说是为了效率和灵活性，参考此文）。具体代码在sql/lex.h和sql/sql_lex.cc文件中。

MySQL中的Keyword定义在sql/lex.h中，如下为部分Keyword：

{ "&&",               SYM(AND_AND_SYM)},

{ "<",                SYM(LT)},

{ "<=",               SYM(LE)},

{ "<>",               SYM(NE)},

{ "!=",               SYM(NE)},

{ "=",                SYM(EQ)},

{ ">",                SYM(GT_SYM)},

{ ">=",               SYM(GE)},

{ "<<",               SYM(SHIFT_LEFT)},

{ ">>",               SYM(SHIFT_RIGHT)},

{ "<=>",              SYM(EQUAL_SYM)},

{ "ACCESSIBLE",       SYM(ACCESSIBLE_SYM)},

{ "ACTION",           SYM(ACTION)},

{ "ADD",              SYM(ADD)},

{ "AFTER",            SYM(AFTER_SYM)},

{ "AGAINST",          SYM(AGAINST)},

{ "AGGREGATE",        SYM(AGGREGATE_SYM)},

{ "ALL",              SYM(ALL)},

词法分析的核心代码在sql/sql_lex.c文件中的，MySQLLex→lex_one_Token，有兴趣的同学可以下载源码研究。

语法分析

语法分析就是生成语法树的过程。这是整个解析过程中最精华，最复杂的部分，不过这部分MySQL使用了Bison来完成。即使如此，如何设计合适的数据结构以及相关算法，去存储和遍历所有的信息，也是值得在这里研究的。

a）语法分析树

SQL语句:

select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5 and 1 = 1

会生成如下语法树：

图2 语法树

对于未接触过编译器实现的同学，肯定会好奇如何才能生成这样的语法树。其背后的原理都是编译器的范畴，可以参考维基百科的一篇文章，以及该链接中的参考书籍。本人也是在学习MySQL源码过程中，阅读了部分内容。由于编译器涉及的内容过多，本人经历和时间有限，不做过多探究。从工程的角度来说，学会如何使用Bison去构建语法树，来解决实际问题，对我们的工作也许有更大帮助。下面我就以Bison为基础，探讨该过程。

b）MySQL语法分析树生成过程

全部的源码在sql/sql_yacc.yy中，在MySQL5.6中有17K行左右代码。这里列出涉及到SQL：

select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5 and 1 = 1

解析过程的部分代码摘录出来。其实有了Bison之后，SQL解析的难度也没有想象的那么大。特别是这里给出了解析的脉络之后。

在大家浏览上述代码的过程，会发现Bison中嵌入了C++的代码。通过C++代码，把解析到的信息存储到相关对象中。例如表信息会存储到TABLE_LIST中，order_list存储order by子句里的信息，where字句存储在Item中。有了这些信息，再辅助以相应的算法就可以对SQL进行更进一步的处理了。

c）核心数据结构及其关系

在SQL解析中，最核心的结构是SELECT_LEX，其定义在sql/sql_lex.h中。下面仅列出与上述例子相关的部分。

图3 SQL解析树结构

上面图示中，列名username、ismale存储在item_list中，表名存储在table_list中，条件存储在where中。其中以where条件中的Item层次结构最深，表达也较为复杂，如下图所示：

图4 where条件

SQL解析的应用

为了更深入的了解SQL解析器，这里给出2个应用SQL解析的例子。

无用条件去除

无用条件去除属于优化器的逻辑优化范畴，可以仅仅根据SQL本身以及表结构即可完成，其优化的情况也是较多的，代码在sql/sql_optimizer.cc文件中的remove_eq_conds函数。为了避免过于繁琐的描述，以及大段代码的粘贴，这里通过图来分析以下四种情况：

a）1=1 and (m > 3 and n > 4)

b）1=2 and (m > 3 and n > 4)

c）1=1 or (m > 3 and n > 4)

d）1=2 or (m > 3 and n > 4)

图5 无用条件去除a

图6 无用条件去除b

图7 无用条件去除c

图8 无用条件去除d

如果对其代码实现有兴趣的同学，需要对MySQL中的一个重要数据结构Item类有所了解。因为其比较复杂，所以MySQL官方文档，专门介绍了Item类。阿里的MySQL小组，也有类似的文章。如需更详细的了解，就需要去查看源码中sql/item_*等文件。

SQL特征生成

为了确保数据库，这一系统基础组件稳定、高效运行，业界有很多辅助系统。比如慢查询系统、中间件系统。这些系统采集、收到SQL之后，需要对SQL进行归类，以便统计信息或者应用相关策略。归类时，通常需要获取SQL特征。比如SQL：

select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5；

SQL特征为：

select username, ismale from userinfo where age > ? and level > ?

业界著名的慢查询分析工具pt-query-digest，通过正则表达式实现这个功能但是这类处理办法Bug较多。接下来就介绍如何使用SQL解析，完成SQL特征的生成。

SQL特征生成分两部分组成。

a) 生成Token数组

b) 根据Token数组，生成SQL特征

首先回顾在词法解析章节，我们介绍了SQL中的关键字，并且每个关键字都有一个16位的整数对应，而非关键字统一用ident表示，其也对应了一个16位整数。如下表：

将一个SQL转换成特征的过程：

在SQL解析过程中，可以很方便的完成Token数组的生成。而一旦完成Token数组的生成，就可以很简单的完成SQL特征的生成。SQL特征被广泛用于各个系统中，比如pt-query-digest需要根据特征对SQL归类，然而其基于正则表达式的实现有诸多Bug。下面列举几个已知Bug：

学习建议

最近，在对SQL解析器和优化器探索的过程中，从一开始的茫然无措到有章可循，也总结了一些心得体会，在这里跟大家分享一下。

首先，阅读相关书籍，书籍能给我们一个系统的认识解析器和优化器的角度。但是该类针对MySQL的书籍市面上很少，目前中文作品可以看下《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》。

其次，要阅读源码，但是***以某个版本为基础，比如MySQL5.6.23，因为SQL解析、优化部分的代码在不断变化。尤其是在跨越大的版本时，改动力度大。

再次，多使用GDB调试，验证自己的猜测，检验阅读质量。

***，需要写相关代码验证，只有写出来了才能算真正的掌握。

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