1. 概述 本文前置阅读: 《SQL 解析(一)之词法解析》 《SQL 解析(二)之SQL解析》 本文分享插入SQL解析的源码实现。 不考虑 INSERT SELECT 情况下,插入SQL解析比查询SQL解析复杂度低的多的多。不同数据库在插入SQL语法上也统一的多。本文分享 MySQL 插入SQL解析器 MySQLInsertParser。 MySQL INSERT 语法一共有 3 种 : 第一种:INSERT 📷 . 第二种:INSERT SET 📷 . 第三种:INSERT SELECT 📷 . Sha
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. InsertStatement 3. #parse() 3.1 #parseInfo() 3.2 #parseColumns() 3.3 #parseValues() 3.4 #parseCustomizedInsert() 3.5 #appendGenerateKey() 666. 彩蛋 ---- 1. 概述 本文前置阅读: 《SQL 解析(一)之词法解析》 《SQL 解析(二)之SQL解析》 本文分享插入SQL解析的源码实
MyBatis-Plus是MyBatis的增强工具,在简化MyBatis的操作和提供更多便捷功能的基础上,引入了一些新的特性。其中,动态表名是MyBatis-Plus的一个重要功能之一。然而,一些开发者在使用selectPage方法时可能会遇到动态表名不生效的问题。本文将深入分析这个问题的原因,并提供相应的解决方案。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. UpdateStatement 3. #parse() 3.1 #skipBetweenUpdateAndTable() 3.2 #parseSingleTable() 3.3 #parseSetItems() 3.4 #parseWhere() ---- 1. 概述 本文前置阅读: 《SQL 解析(一)之词法解析》 《SQL 解析(二)之SQL解析》 本文分享更新SQL解析的源码实现。 更新SQL解析比查询SQL解析复杂度低的
1. 概述 2. SQLParsingEngine 3. SQLParser SQL解析器 3.2.1 #parseExpression() 和 SQLExpression 3.2.2 #parseAlias() 3.2.3 #parseSingleTable() 3.2.4 #skipJoin() 3.2.5 #parseWhere() 3.1 AbstractParser 3.2 SQLParser 4. StatementParser SQL语句解析器 4.1 StatementParser 4.2
Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项,可以针对不同的SQL方言进行解析。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中,常见的用法如下所示:
接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库(VPD)》的内容,今天我们重点来说一下SQL解析的问题。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
1. 概述 2. SelectStatement 2.1 AbstractSQLStatement 2.2 SQLToken 3. #query() 3.1 #parseDistinct() 3.2 #parseSelectList() 3.3 #skipToFrom() 3.4 #parseFrom() 3.5 #parseWhere() 3.6 #parseGroupBy() 3.7 #parseOrderBy() 3.8 #parseLimit() 3.9 #queryRest() 4. appen
我们接上节内容继续完成SQL解释器的代码解析工作。下面我们实现对update语句的解析,其语法如下: UpdateCmd -> INSERT | DELETE | MODIFY | CREATE Cr
Flink SQL中使用Calcite作为sql语法解析、校验、优化工具,本篇是实操篇,介绍一下calcite做sql语法解析使用方式。
tech/powerjob/official/processors/impl/sql/AbstractSqlProcessor.java
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. DeleteStatement 3. #parse() 3.1 #skipBetweenDeleteAndTable()
Mybatis-Plus本身并没有提供分表查询的功能,但可以通过增加插件、自定义SQL来实现分表查询。下面分别介绍几种实现分表查询的方法:
我先来说说 Seata 这个项目的 idea 是怎么来的。一直就有参与开源项目的打算,一个事物的兴起必定或大或小引发一定的问题,微服务就是这样,分布式事务概念泛化的同时,也带来了一个技术问题,微服务架构下分布式数据一致性该如何保证?这几年涌现出不少分布式事务框架,比如ByteTCC、TCC-transaction、EasyTransaction 以及最近很火爆的 Seata。想要破解罪恶,就必须接近它,甚至成为它。我是去年 8 月份从 GitHub 开始关注 Seata 项目的,初步熟悉后,我觉得它的设计理念非常好,我对它产生了浓厚的兴趣,那个时候就萌发了我要成为这个项目的贡献者。偶然的机会看到 Seata issue发现了 ASoC 这个活动。
Apache Calcite是一个动态数据管理框架,它具备很多典型数据库管理系统的功能,比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等,但是又省略了一些关键的功能,比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据,不完全包含相关处理数据的算法等。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑,常常用于字段补齐、规则过滤等,一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面,对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中,然后通过sql方式关联查询即可,但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表,那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成,使用Map或者AsyncIO方式完成,但是这种硬编码方式开发效率很低,特别是在实时数仓里面,我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
有了字段间的血缘关系,便可以知道数据的来源去处,以及字段之间的转换关系,这样对数据的质量,治理有很大的帮助。
本节我们完成 SQL 解释器的最后一部分,它涉及到数据的删除和更改,首先我们看删除语句的解析。我们先看 delete 对应的语法:
最近开发过程中,在where条件中使用IF函数,在MySQL数据库中,使用Navicat运行没有问题,但是运行项目的时候,死活过不去,一直报错,后来一番折腾找到了解决方案,所以,以防后续再出现类似问题,仅做记录!
原创文章,转载请注明出处:服务器非业余研究http://blog.csdn.net/erlib 作者Sunface 1.blelve 地址:https://github.com/blevesearch/bleve 介绍: 现代化的文本索引库,可以做多种形式的索引及搜索查询,对于文档内容索引应该是非常好用的. 2.cockroach 地址:https://github.com/cockroachdb/cockroach 介绍:
数据库系统有一个核心部件,那就是SQL解释器。用过mySQL的同学都知道,我们需要写一系列由SQL语言组成的代码来驱动数据库的运行,由此它就必须要有一个SQL语言解释器来解读SQL代码,然后根据代码的意图来驱动数据库执行相应的操作,本节我们就完成一个简单的SQL解释器。
Parser就是将SQL字符串切分成一个个Token,再根据一定语义规则解析为一棵语法树。我们写的sql语句只是一个字符串而已,首先需要将其通过词法解析和语法解析生成语法树,Spark1.x版本使用的是scala原生的parser语法解析器,从2.x后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4, 在性能上有了较大的提升。
# merge sql error, dbType dm, sql 达梦数据库配合Druid报错及解决方案 # 一. 问题描述 编写代码进行测试的时候,控制台报出如下错误 2021-02-26 16:
该插件目前支持Oracle,Mysql,MariaDB,SQLite,Hsqldb,PostgreSQL六种数据库分页。
我们知道,Calcite一般会有四个阶段:parse、validate、optimize和execute。其中,在parse和validate阶段,会生成一个parse tree,树中的节点都是SqlNode的类型。在optimize节点,Calcite会将parse tree转换为RelNode,同时进行一些优化,这属于logical plan。最终在execute阶段,将logical plan转换为物理执行计划来执行。Calcite目前提供了一些方言转换的功能,可以将SqlNode和RelNode转成指定计算引擎的SQL方言,例如Mysql、Presto等,相关的方言转换类如下所示:
注意:是在Centos7上安装SQLAdvisor,必须是在没有安装MySQL的Centos7上安装,因为如果事先安装了MySQL,那么安装SQLAdvisor时,MySQL的/etc/my.cnf会与SQLAdvisor的依赖发生冲突。
这本应该是《我也能写数据库》系列文章中的一篇,但是最近一直在反思这个系列标题是不是有点不亲民,所以,暂时放弃这个系列标题了。
最近flink真是风生水起,但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后,想要在flink领域创建绝对的影响力。但是,不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜,当然也有它不适合的地方,比如今天要推荐的第一个基于flink开发的项目,流表和维表的join,还有很多地方还是用spark streaming更合适,但是整体的流处理而言flink确实很优秀,虽然目前测出了一些bug,后面会发文说明一下flink开发时候常见的坑和已有的自身bug。接下来转入正题。
大家好,我又腆着大脸来更新了,也是知道自己鸽了很久很久,也就不找说辞了,尽管确实是有点遭不住996了。还是恭祝大家端午安康吧,那么问题来了,粽子你是吃甜的?还是吃肉的呢?我先表个态,我吃肉的!
在本文中,我们将实践 GBase8s 和 MySQL 的跨数据源联合查询,案例中 MySQL 数据源中存放商品信息,GBase8s 数据源中存放订单信息。整体架构如下
Calcite 在大数据系统中有着广泛的运用,比如 Apache Flink, Apache Drill 等都大量使用了 Calcite,理解 Calcite 的原理可以说已经成为理解大数据系统中 SQL 访问层实现原理的必备条件之一。
SQLAdvisor 是由美团点评公司北京DBA团队开发维护的 SQL 优化工具:输入SQL,输出索引优化建议。 它基于 MySQL 原生词法解析,再结合 SQL 中的 where 条件以及字段选择度、聚合条件、多表 Join 关系等最终输出最优的索引优化建议。目前 SQLAdvisor 在公司内部大量使用,较为成熟、稳定。 项目 GitHub 地址:https://github.com/Meituan-Di... SQLAdvisor架构流程图 SQLAdvisor 包含了如下的处理方式:Join 处理、where 处理、计算区分度、添加备选索引、Group 与 Order 处理、驱动表选择、添加被驱动表备选索引、输出建议,具体的流程图可以参考https://tech.meituan.com/2017...
Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架, 可以实现 SQL 的解析、验证、优化和执行。Calcite 是模块化和插件式的, 解析、验证、优化和执行的步骤都对应着一个相对独立的模块。用户可以选择使用其中的一个或多个模块,也可以对任意模型进行定制化扩展。
个人理解的多租户:一套产品提供给多个企业使用,每家企业之间的数据相互隔离。例如我有一套运输管理系统,开发完成后,每一家企业购买我们的产品,我只需要提供一个账号,即可拥有完整的内容。如权限管理、订单管理等,他们之间的数据是不互通的
配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall’用于防火墙(启动sqlite时候需要关闭wall)。把filters中的stat,wall,slf4j改成stat,slf4j
sharding-jdbc对SQL解析的源码主要在下图所示parsing模块中,由下图可知SQL解析主要分为两部分:lexer和parser。lexer就是本文需要分析的词法分析:
kingbus的command.go提供了Close、handleQuery、writeOK、handleBinlogDumpGtid、handleRegisterSlave等方法
现在的很多大公司,都喜欢招丰富经验的人,从公司的角度来说,能把当前的事务性工作解决了,在这个基础上能够把你的理解和知识沉淀下来,那是极好的,说通俗一些,算是吸星大法了。
因其优秀的性能以及监控功能,在国内拥有挺多粉丝用户,我数据源选择druid就是因为它的监控功能,在按照druid的github页面提供的步骤操作后出现打开http://xx/xx/druid/sql.html页面出现了“(*)druid property for user to setup”这个错误提示,该错误出现是因为没有发现使用druid作为数据源的配置项。
作为一家数据智能企业,个推在服务垂直行业客户的过程中,会涉及到很多数据实时计算和分析的场景,比如在服务开发者时,需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计;在服务政府单位时,需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展,个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架,Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性,同时还支持精确一次语义(exactly once)、状态存储等特性,拥有很好的容错机制,且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此,个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口,数据服务将数仓当作一个统一的 DB 来访问,提供统一的 API 接口控制数据的流入及流出,能够满足用户对不同类型数据的访问需求。
下面代码的核心在于引用了一个外部的jar包用于sql解析(暂未确认企业环境是否可以直接使用)。
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