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SQL自动生成字段功能实现

飞熊 • • 技术随笔 • 阅读 590

勤奋不是嘴上说说而已，而是实际的行动，在勤奋的苦度中持之以恒，永不退却。业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。在人生的仕途上，我们毫不迟疑地选择勤奋，她是几乎于世界上一切成就的催产婆。只要我们拥着勤奋去思考，拥着勤奋的手去耕耘，用抱勤奋的心去对待工作，浪迹红尘而坚韧不拔，那么，我们的生命就会绽放火花，让人生的时光更加的闪亮而精彩。

导读：本篇文章讲解 SQL自动生成字段功能实现，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com，来源：原文

背景

最近在维护的一款数据产品，有一个数据推送功能，就是把数据从A数据源同步到B数据源。通过SQL指定A数据源里面的数据表，和字段。
在这里插入图片描述
前面有SQL编辑框，可以提交语法无误的SQL。上面截图中的字段，表示期望推送到下游数据源的字段。左侧提供一个自动生成字段的功能，当然，右侧提供一个控件，支持用户手动输入多个字段（英文逗号分隔）。

实现

JDBC

这种方案很容易想到，想要获取查询字段，那就把SQL语句提交执行一遍，然后获取查询字段。

出版如下：

public List<String> getSqlColumn(String sql) throws Exception {
    if (StringUtils.isBlank(sql)) {
        return Collections.emptyList();
    }
    List<String> columns = new ArrayList<>();
    Connection con = null;
    Statement ps = null;
    ResultSet rs = null;
    try {
        JSONObject dataSourceJson = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(dataSource));
        con = JdbcUtil.getConnection(dataSourceJson);
        if (con == null) {
            throw new Exception("getSqlColumn jdbc connection failed.");
        }
        ps = con.createStatement();
        rs = ps.executeQuery(sql);
        ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
        int columnCount = metaData.getColumnCount();
        if (columnCount != 0) {
            for (int j = 0; j < columnCount; j++) {
                columns.add(j, metaData.getColumnName(j + 1));
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new Exception("getSqlColumn error: " + e);
    } finally {
        if (rs != null) {
            rs.close();
        }
        if (ps != null) {
            ps.close();
        }
        if (con != null) {
            con.close();
        }
    }
    return columns;
}

这段代码的逻辑很简单，但是稍微思考就知道有如下几个问题：

  1. 如果不知道数据源的URL、用户名、密码，或者由于密码更新等情况，对于简简单单的非常通用的select 1 as name查询语句，JDBC将连接失败，获取查询字段失败；
  2. 对于多段SQL，如先建表再查询：drop table if exists aa;create table aa as select * from ... ... ;select * from aa ... ...;，SQL语句是应该直接全部提交还是分批提交呢？如果只根据最后一个select查询子句，提交到JDBC执行，会抛出table not exists问题；
  3. 多段SQL，多个建表或者join查询语句，耗时非常久

Druid SQL Parser

这种方式的好处是：无需执行（多段）SQL，直接根据各种SQL方言（dialect）的语法规范来解析。尤其适用于前面有若干个建表语句后，最后再来一个select查询语句这种。

初版如下：

public static List<String> getSelectColumns(String sql, String jdbcType) {
    List<String> columns = new ArrayList<>();
    SQLStatementParser parser = SQLParserUtils.createSQLStatementParser(sql, jdbcType);
    List<SQLStatement> stmtList = parser.parseStatementList();
    if (CollectionUtils.isEmpty(stmtList)) {
        throw new RuntimeException("未发现SELECT语句");
    }
    // 取最后一条语句
    SQLStatement stmt = stmtList.get(stmtList.size() - 1);
    // 接收查询字段
    List<SQLSelectItem> items = new ArrayList<>();
    if (stmt instanceof SQLSelectStatement) {
        SQLSelectStatement statement = (SQLSelectStatement) stmt;
        SQLSelect sqlselect = statement.getSelect();
        SQLSelectQueryBlock query = (SQLSelectQueryBlock) sqlselect.getQuery();
        items = query.getSelectList();
    }
    for (SQLSelectItem s : items) {
        String column = StringUtils.isEmpty(s.getAlias()) ? s.toString() : s.getAlias();
        // 防止字段重复
        s.getExpr().getAttributes();
        if (!columns.contains(column)) {
            columns.add(column);
        }
    }
    return columns;
}

注，使用的alibaba druid版本如下，算是比较新：

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.2.8</version>
</dependency>

方案选择

由于我们平台的业务方提交的SQL语句一般都是多段SQL，并且是多段建表语句这种，采用JDBC这种方式，自动获取字段就得把全部SQL语句执行一遍，耗时非常久，动辄20~25分钟。

经过考虑，弃用JDBC这种方式，选择SQL Parser这种方式。

问题

本地开发自测时成就感满满。结果上线后，遇到各种各样的数据源和SQL，啪啪啪打脸。遇到如下几类问题

1 select *

对于select * from user这种简单的没有列出查询字段的select查询语句，druid sql parser解析得到的字段是*。

深有一种what the fuck的感觉，这算哪门子解析、更新druid版本，还是不行。

不过，这完全不是druid的问题！！！

2 com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLUnionQuery cannot be cast to com.alibaba.druid.sql.ast.statement.SQLSelectQueryBlock

很简单的SQL，druid sql parser解析失败：

select 111 as userId
union all
select 222 as userId;

3 java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant com.alibaba.druid.sql.ast.expr.SQLIntervalUnit.DAYS

经过简化的报错的SQL如下：

select
    a.user_id
from
    (
        select
            allot_time,
            user_id
        from
            ods.tb_dunt_case_v2
        where
            isactive
    ) a
    join (
        select
            creation_date,
            user_id
        from
            edw.d_cs_dunt_record_fly
        where
            dt >= to_date(now() - interval 2 days)
            and user_id is not null
    ) c on a.user_id = c.user_id
    and to_date(a.allot_time) <= to_date(c.creation_date);

再去看一下com.alibaba.druid.sql.ast.expr.SQLIntervalUnit.java枚举类的定义，有DAY，没有DAYS。

解决方案：druid sql-parser解析失败的话，执行一下语句，即把SQL通过JDBC提交执行，然后拿到查询结果metadata里面的字段

4 ParseException shuffle/[shuffle]

具体的报错信息如下：

java.lang.Exception: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: ParseException: Syntax error in line 12:
  left join shuffle (select t1.borrowerid,
                    ^
Encountered: (
Expected: AS, CROSS, DEFAULT, FULL, GROUP, HAVING, INNER, JOIN, LEFT, LIMIT, OFFSET, ON, ORDER, RIGHT, STRAIGHT_JOIN, TABLESAMPLE, UNION, USING, WHERE, COMMA, IDENTIFIER
CAUSED BY: Exception: Syntax error

不管shuffle是否有中括号，druid sql-parser解析都有问题。

5 as ‘中文别名’

对于如下含有as '中文别名'的SQL：
在这里插入图片描述
解析出来的字段包括英文双引号：
在这里插入图片描述
其实这算不上啥问题，毕竟用户提交的ASSQL就是这样写的。正常的SQL写法是：AS 车抵贷成交金额

但在我负责的产品功能应用场景下，需要根据"中文别名"这个字段，来获取SQL查询结果里该字段对应的数据，即把具体的数据替换掉改别名。而hive-jdbc在执行SQL之后，getColumnLabel获取到的字段是不带引号的，会出现数据替换失败的问题。
在这里插入图片描述
解决方案：

if (!columns.contains(column)) {
    // as '中文别名' 特殊逻辑
    if (column.contains("\"") && !StringUtil.isEnglish(column)) {
        columns.add(column.replaceAll("\"", ""));
    } else {
        columns.add(column);
    } 
}

StringUtil.java工具类：

public static boolean isEnglish(String p) {
    byte[] bytes = p.getBytes();
    // i为字节长度
    int i = bytes.length;
    // j为字符长度
    int j = p.length();
    return i == j;
}

6 getColumnName获取不到大小写/驼峰命名字段

getColumnName vs getColumnLabel，区别

7 getColumnLabel + hive-jdbc获取不到大小写/驼峰命名字段

最终版

优先考虑使用Druid SQL Parser解析方式，如果遇到SQL parser解析失败的情况，则抛异常（druid自身也会抛异常）；然后在catch代码块里面使用JDBC的方式，分次提交前面N-1条多段SQLStatement.execute(sql)，最后再执行查询语句：Statement.executeQuery(sql)。

源码如下：

/**
 * 取查询字段
 *
 * @param sql      sql, 支持英文分号间隔的多段SQL
 * @param jdbcType like mysql, clickhouse, etc.
 * @return list of selected columnNames
 */
public List<String> getSqlColumn(String sql) throws Exception {
    if (StringUtils.isBlank(sql)) {
        return Collections.emptyList();
    }
    List<String> columns = new ArrayList<>();
    Connection con = null;
    Statement ps = null;
    ResultSet rs = null;
    try {
    	// 以`;`作为分隔符,故而SQL里面如果使用到group_concat函数一定不能使用`;`字段
        String[] sqlArr = SqlUtil.getAsSubQuery(sql).split(";");
        // alibaba druid sql-parse 解析最后一条子SQL获取字段
        try {
            columns = SqlUtil.getSelectColumns(sqlArr[sqlArr.length - 1], SqlUtil.getDbType(dataSource.get("driver")));
        } catch (Exception e) {
            JSONObject dataSourceJson = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(dataSource));
            con = JdbcUtil.getConnection(dataSourceJson);
            if (con == null) {
                for (int i = 0; i < 2; i++) {
                    if (con == null) {
                        con = JdbcUtil.getConnection(dataSourceJson);
                    }
                }
            }
            if (con == null) {
                throw new Exception("getSqlColumn jdbc connection failed.");
            }
            ps = con.createStatement();
            // 先执行前面若干条准备语句
            for (int y = 0; y < sqlArr.length - 1; y++) {
                String subSql = SqlUtil.getAsSubQuery(sqlArr[y]);
                ps.execute(subSql);
            }
            rs = ps.executeQuery(sqlArr[sqlArr.length - 1]);
            ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
            int columnCount = metaData.getColumnCount();
            if (columnCount != 0) {
                for (int j = 0; j < columnCount; j++) {
                	// 注意: hive-jdbc, odps-jdbc等JDBC实现, getColumnLabel并不能拿到大小写/驼峰命名字段
                    columns.add(j, metaData.getColumnLabel(j + 1));
                }
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new Exception("getSqlColumn error:" + e);
    } finally {
        if (rs != null) {
            rs.close();
        }
        if (ps != null) {
            ps.close();
        }
        if (con != null) {
            con.close();
        }
    }
    return columns;
}

SqlUtil.java如下：

/**
 * 取查询字段
 *
 * @param sql      sql
 * @param jdbcType mysql, hive, etc.
 * @return list of selected columns
 */
public static List<String> getSelectColumns(String sql, String jdbcType) {
    List<String> columns = new ArrayList<>();
    if (StringUtils.isBlank(jdbcType)) {
    	// 默认设置为MySQL
        jdbcType = "mysql";
    }
    SQLStatementParser parser = SQLParserUtils.createSQLStatementParser(sql, jdbcType);
    List<SQLStatement> stmtList = parser.parseStatementList();
    if (CollectionUtils.isEmpty(stmtList)) {
        throw new RuntimeException("未发现SELECT语句");
    }
    // 取最后一条语句
    SQLStatement stmt = stmtList.get(stmtList.size() - 1);
    // 接收查询字段
    List<SQLSelectItem> items = new ArrayList<>();
    if (stmt instanceof SQLSelectStatement) {
        SQLSelectStatement statement = (SQLSelectStatement) stmt;
        SQLSelect sqlselect = statement.getSelect();
        SQLSelectQueryBlock query;
        if (sqlselect.getQuery() instanceof SQLUnionQuery) {
        	// union (all)兼容,解决问题2
            query = sqlselect.getFirstQueryBlock();
        } else {
            query = (SQLSelectQueryBlock) sqlselect.getQuery();
        }
        items = query.getSelectList();
    }
    for (SQLSelectItem s : items) {
        String column = StringUtils.isEmpty(s.getAlias()) ? s.toString() : s.getAlias();
        // 防止字段重复
        s.getExpr().getAttributes();
        if (!columns.contains(column)) {
            // as '中文别名' 特殊逻辑, 替换为 as 中文别名
            if (column.contains("\"") && !StringUtil.isEnglish(column)) {
                columns.add(column.replaceAll("\"", ""));
            } else {
                columns.add(column);
            }
        }
    }
    if (columns.size() > 0 && columns.get(0).equals("*")) {
        throw new RuntimeException("暂不支持*，请列出查询字段！");
    }
    List<String> finalColumns = Lists.newArrayListWithExpectedSize(columns.size());
    for (String item : columns) {
	    // 反单引号处理
        item = item.replaceAll("`", "");
        if (item.contains(".")) {
        	// 表名前缀处理
            finalColumns.add(item.substring(item.indexOf(".") + 1));
        } else {
            finalColumns.add(item);
        }
    }
    return finalColumns;
}

public static String getDbType(String driver) {
    if (StringUtils.isNotBlank(driver)) {
        return DbDriverTypeEnum.getNameByDbDriverType(driver);
    }
    return "mysql";
}

DbDriverTypeEnum.java枚举类如下，一定要注意name这个属性字段，必须和druid sql-parser里面的枚举类com.alibaba.druid.DbType.java一模一样，不能有空格（如不能枚举定义为sql server），大小写保持一致（不能枚举定义为MySQL）：

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum DbDriverTypeEnum {
    HIVE("hive", "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver", "jdbc"),
    MYSQL("mysql", "com.mysql.cj.jdbc.Driver", "jdbc"),
    SQLSERVER("sqlserver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver", "jdbc"),
    ORACLE("oracle", "oracle.jdbc.OracleDriver", "jdbc"),
    DB2("db2", "com.ibm.db2.jcc.DB2Driver", "jdbc"),
    POSTGRESQL("postgresql", "org.postgresql.Driver", "jdbc"),
    CLICKHOUSE("clickhouse", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver", "jdbc"),
    ODPS("odps", "com.aliyun.odps.jdbc.OdpsDriver", "jdbc"),
    ;

    private final String name;
    private final String dbDriverType;
    private final String connectionType;

    public static String getNameByDbDriverType(String dbDriverType) {
        String name = "";
        for (DbDriverTypeEnum ddt : DbDriverTypeEnum.values()) {
            if (ddt.dbDriverType.equals(dbDriverType)) {
                name = ddt.getName();
                break;
            } else {
                name = MYSQL.getName();
            }
        }
        return name;
    }

}

参考

SQL解析调研
JDBC getColumnLabel和getColumnName区别

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