SQLGlot：用SQLGlot解析SQL

06-01 1413阅读

几十年来，结构化查询语言（SQL）一直是与数据库交互的实际语言。在一段时间内，不同的数据库在支持通用SQL语法的同时演变出了不同的SQL风格，也就是方言。这可能是SQL被广泛采用和流行的原因之一。

SQL解析是解构SQL查询以提取不同信息的过程，如字段、表、过滤器、连接等。查询解析主要由优化器组件在所有数据库后端中使用，以了解如何优化查询以进行处理。数据库优化器查询解析的细节超出了本文的讨论范围。我们在这里的目的是了解SQL解析的各种用例（在数据库引擎之外），并探索SQLGlot如何提供帮助。

SQLGlot介绍

来自官方文档：SQLGlot是一个无依赖性SQL解析器、转译器、优化器和引擎。

这支持:

SQL格式化
20种不同的方言
方言转换
自定义解析器实现
查询分析
还有更多……
我使用这个包进行SQL解析，从给定的SQL查询中提取信息。我尝试了其他软件包，如sqlparse，发现sqlglot更好。

SQL解析应用场景

→数据健康监控/数据可观察性：分析数据库查询历史，提取使用频次高的表和列、未使用表和列、以及表之间关系等信息。

→方言翻译：SQL解析通常产生一个AST（抽象语法树）输出，该输出与数据库无关，可用于将给定查询翻译为不同的SQL方言。

→数据目录：SQL 解析器可用于通过提取诸如特定表上运行的常见查询、用户/组对表的使用情况、查询模式等信息来填充数据目录，从而提高数据集的可发现性。数据目录是一个集中化的元数据存储系统，用于管理和描述组织内的各种数据资产（如数据库表、文件、API等）。它的主要目的是帮助数据使用者（如数据分析师、数据科学家）快速找到和理解他们需要的数据。

→业务规则提取和文档：提取业务规则，ETL转换等，可用于自动生成这些规则的文档，帮助自助数据发现和分析。

→SQL可视化和优化：查询树的快速分析有助于识别执行SQL中的问题和反模式。这对于没有经验的用户/SQL生成工具（如BI可视化工具中可用的那些）生成错误的SQL查询特别有用。

→SQL格式化：可能是SQL解析器最常见的用例。有助于格式化SQL查询的可读性和确定优化的领域。

SQL解析简单示例

从任何给定的SQL中提取表名、数据库名:
```
from sqlglot import parse_one, exp
query = """
SELECT
col1
,col2
,col3
FROM db1.table1
"""
for table in parse_one(query).find_all(exp.Table):
  print(f"Table => {table.name} | DB => {table.db}")
```
从任何给定的SQL中提取表名、数据库名:
```
from sqlglot import parse_one, exp
query = """
SELECT
col1
,col2
,col3
FROM db1.table1
"""
for column in parse_one(query).find_all(exp.Column):
  print(f"Column => {column.name}")
```
查找CTE到表的关系（在构建血缘关系/查询DAG时可能很有用）：
```
query = """
with tab1 as
(
  select a,b from db1.table1
)
,tab2 as
(
  select a from tab1
)
,tab3 as
(
  select
  t1.a
  ,t2.b
  from tab1 t1
  join tab2 t2
  on t1.a = t2.a
)
select
*
from tab3
"""
dependencies = {}
for cte in parse_one(query).find_all(exp.CTE):
  dependencies[cte.alias_or_name] = []
  cte_query = cte.this.sql()
  for table in parse_one(cte_query).find_all(exp.Table):
    dependencies[cte.alias_or_name].append(table.name)
print(dependencies)
-- Output: {'tab1': ['table1'], 'tab2': ['tab1'], 'tab3': ['tab1', 'tab2']}
```
SQLGlot详细示例
- 数据库迁移
  当应用从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统时，通常需要将现有的 SQL 查询语句转换为目标数据库系统的语法。SQLGlot 可以帮助简化这个过程，使得迁移过程更加顺利。
```
import sqlglot
sql = "SELECT EPOCH_MS(1618088028295)"
transformed_sql = sqlglot.transpile(sql, read="duckdb", write="hive")[0]
print(transformed_sql)
# 输出: SELECT FROM_UNIXTIME(1618088028295 / 1000)
```
  - 跨平台开发
    在跨平台开发中，不同的平台可能使用不同的数据库系统。SQLGlot 可以帮助开发人员编写一次 SQL 查询语句，然后通过转换功能将其适配到不同的数据库系统上，从而减少重复工作。
```
import sqlglot
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
transformed_sql_mysql = sqlglot.transpile(sql, dialect="mysql")[0]
transformed_sql_postgresql = sqlglot.transpile(sql, dialect="postgresql")[0]
print("转换为MySQL语法:", transformed_sql_mysql)
print("转换为PostgreSQL语法:", transformed_sql_postgresql)
```
    - 数据库查询工具
      一些数据库查询工具可能需要支持多种数据库系统，而用户可能希望在不同数据库系统上执行相同的查询。SQLGlot 可以帮助这些工具实现跨数据库的查询支持。
```
import sqlglot
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
transformed_sql = sqlglot.transpile(sql, dialect="bigquery")[0]
print(transformed_sql)
```
      - SQL 语句优化
        在数据库开发中，经常会遇到需要优化的查询语句。SQLGlot 可以帮助开发者重写查询语句，优化查询逻辑和执行计划，提高查询效率。
        
        from sqlglot import optimize sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'" optimized_sql = optimize(sql) print(optimized_sql)
        
        索引优化建议
        SQLGlot 可以分析查询语句中的索引使用情况，提出索引优化建议，帮助开发者优化数据库表结构和索引设计。
        
        from sqlglot import index_suggestions sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'" index_suggestions = index_suggestions(sql) print(index_suggestions)
        
        实时数据分析
        SQLGlot 可以结合实时数据流处理框架（如 Apache Kafka、Apache Flink 等），实现实时数据分析和处理，满足大规模数据处理和分析的需求。
        
        from sqlglot import transform sql = "SELECT * FROM streaming_data WHERE value > 100" transformed_sql = transform(sql) print(transformed_sql)
        
        数据血缘分析
        通过解析 SQL 查询，SQLGlot 可以提取表和字段级别的信息，帮助构建数据血缘图，了解数据的来源和流向。
        
        from sqlglot import parse_one, exp query = """ SELECT col1, col2, col3 FROM db1.table1 """ for table in parse_one(query).find_all(exp.Table): print(f"Table => {table.name} | DB => {table.db}") for column in parse_one(query).find_all(exp.Column): print(f"Column => {column.name}")
        
        复杂查询解析
        SQLGlot 可以解析复杂的查询，包括 CTE（Common Table Expressions）和多表连接查询，帮助开发者理解和优化这些查询。
        
        from sqlglot import parse_one, exp query = """ WITH tab1 AS ( SELECT a, b FROM db1.table1 ), tab2 AS ( SELECT a FROM tab1 ), tab3 AS ( SELECT t1.a, t2.b FROM tab1 t1 JOIN tab2 t2 ON t1.a = t2.a ) SELECT * FROM tab3 """ dependencies = {} for cte in parse_one(query).find_all(exp.CTE): dependencies[cte.alias_or_name] = [] cte_query = cte.this.sql() for table in parse_one(cte_query).find_all(exp.Table): dependencies[cte.alias_or_name].append(table.name) print(dependencies)
        
        SQLGlot 官方文档
        
        有关SQL格式、方言翻译、查询验证的其他示例，请参阅官方文档。（链接如下）。
        
        SQLGlot Official Documentations
        
        API documentation
        Official Github
        最后总结
        
        SQLGlot 是一个功能强大的工具，适用于多种数据库开发和数据分析场景。它不仅支持 SQL 语句的解析、转换和优化，还能够帮助开发者进行数据血缘分析、索引优化和实时数据分析。通过这些功能，SQLGlot 可以显著提高开发效率，优化数据库操作，并支持跨数据库的兼容性。

免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度，360，搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图，如有侵权的图片，请第一时间联系我们。