SQL解析在美团点评中的应用
总第245篇
2018年 第37篇
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。
select /*select语句入口*/:
select_init
LEX *lex= Lex;
lex->sql_command= SQLCOM_SELECT;
select_init:
SELECT_SYM /*select 关键字*/ select_init2
| '(' select_paren ')' union_opt
select_init2:
select_part2
LEX *lex= Lex;
SELECT_LEX * sel= lex->current_select;
if (lex->current_select->set_braces(0))
my_parse_error(ER(ER_SYNTAX_ERROR));
MYSQL_YYABORT;
if (sel->linkage == UNION_TYPE &&
sel->master_unit()->first_select()->braces)
my_parse_error(ER(ER_SYNTAX_ERROR));
MYSQL_YYABORT;
union_clause
select_part2:
LEX *lex= Lex;
SELECT_LEX *sel= lex->current_select;
if (sel->linkage != UNION_TYPE)
mysql_init_select(lex);
lex->current_select->parsing_place= SELECT_LIST;
select_options select_item_list /*解析列名*/
Select->parsing_place= NO_MATTER;
select_into select_lock_type
select_into:
opt_order_clause opt_limit_clause {}
| into
| select_from /*from 字句*/
| into select_from
| select_from into
select_from:
FROM join_table_list /*解析表名*/ where_clause /*where字句*/ group_clause having_clause
opt_order_clause opt_limit_clause procedure_analyse_clause
Select->context.table_list=
Select->context.first_name_resolution_table=
Select->table_list.first;
| FROM DUAL_SYM where_clause opt_limit_clause
/* oracle compatibility: oracle always requires FROM clause,
and DUAL is system table without fields.
Is "SELECT 1 FROM DUAL" any better than "SELECT 1" ?
Hmmm :) */
where_clause:
/* empty */ { Select->where= 0; }
| WHERE
Select->parsing_place= IN_WHERE;
expr /*各种表达式*/
SELECT_LEX *select= Select;
select->where= $3;
select->parsing_place= NO_MATTER;
if ($3)
$3->top_level_item();
/* all possible expressions */
expr:
| expr and expr %prec AND_SYM
/* See comments in rule expr: expr or expr */
Item_cond_and *item1;
Item_cond_and *item3;
if (is_cond_and($1))
item1= (Item_cond_and*) $1;
if (is_cond_and($3))
item3= (Item_cond_and*) $3;
(X1 AND X2) AND (Y1 AND Y2) ==> AND (X1, X2, Y1, Y2)
item3->add_at_head(item1->argument_list());
$$ = $3;
(X1 AND X2) AND Y ==> AND (X1, X2, Y)
item1->add($3);
$$ = $1;
else if (is_cond_and($3))
item3= (Item_cond_and*) $3;
X AND (Y1 AND Y2) ==> AND (X, Y1, Y2)
item3->add_at_head($1);
$$ = $3;
/* X AND Y */
$$ = new (YYTHD->mem_root) Item_cond_and($1, $3);