摘要

本文旨在简单介绍如何在 Go 中构造 LL(1) 解析器，在本例中用于解析 sql 查询。

为了简单起见，我们将处理子选择、函数、复杂嵌套表达式和所有 SQL 风格都支持的其他特性。这些特性与我们将要使用的策略紧密相关。

1分钟理论

一个解析器包含两个部分：

• 词法分析：也就是“Tokeniser”
• 语法分析：AST 的创建

词法分析

让我们用例子来定义一下。“Tokenising”以下查询：

SELECT id, name FROM 'users. csv '
 

表示提取构成此查询的“tokens”。tokeniser 的结果像这样：

[]string{"SELECT", "id", ",", "name", "FROM", "'users.csv'"}
 

语法分析

这部分实际上是我们查看 tokens 的地方，确保它们有意义并解析它们来构造出一些结构体，以一种对将要使用它的应用程序更方便的方式表示查询(例如，用于执行查询，用颜色高亮显示它)。在这一步之后，我们会得到这样的结果：

query{
Type: "Select",
TableName: "users.csv",
Fields: ["id", "name"],
}
 

有很多原因可能会导致解析失败，所以同时执行这两个步骤可能会比较方便，并在出现错误时可以立即停止。

策略

我们将定义一个像这样的解析器：

type parser struct {
 sql string // The query to parse
 i int // Where we are in the query
 query query.Query // The "query struct" we'll build
 step step // What's this? Read on...
}
// Main function that returns the "query struct" or an error
func (p *parser) Parse() (query.Query, error) {}
// A "look-ahead" function that returns the next token to parse
func (p *parser) peek() (string) {}
// same as peek(), but advancing our "i" index
func (p *parser) pop() (string) {}
 

直观地说，我们首先要做的是“peek() 第一个 token”。在基础的SQL语法中，只有几个有效的初始 token：SELECT、UPDATE、DELETE等；其他的都是错误的。代码像这样：

switch strings.ToUpper(parser.peek()) {
case "SELECT":
 parser.query.type = "SELECT" // start building the "query struct"
 parser.pop()
 // TODO continue with SELECT query parsing...
case "UPDATE":
 // TODO handle UPDATE
// TODO other cases...
default:
 return parser.query, fmt.Errorf("invalid query type")
}
 

我们基本上可以填写 TODO 和让它跑起来！然而，聪明的读者会发现，解析整个 SELECT 查询的代码很快会变得混乱，而且我们有许多类型的查询需要解析。所以我们需要一些结构。

有限状态机

FSMs 是一个非常有趣的话题，但我们来这里不是为了讲这个，所以不会深入介绍。让我们只关注我们需要什么。

在我们的解析过程中，在任何给定的点（与其说“点”，不如称其称为“节点”），只有少数 token 是有效的，在找到这些 token 之后，我们将进入新的节点，其中不同的 token 是有效的，以此类推，直到完成对查询的解析。我们可以将这些节点关系可视化为有向图：

点转换可以用一个更简单的表来定义，但是：

我们可以直接将这个表转换成一个非常大的 switch 语句。我们将使用那个我们之前定义过的 parser.step 属性：

func (p *parser) Parse() (query.Query, error) {
 parser.step = stepType // initial step
 for parser.i < len(parser.sql) {
 nextToken := parser.peek()
 switch parser.step {
 case stepType:
 switch nextToken {
 case UPDATE:
 parser.query.type = "UPDATE"
 parser.step = stepUpdateTable
 // TODO cases of other query types
 }
 case stepUpdateSet:
 // ...
 case stepUpdateField:
 // ...
 case stepUpdateComma:
 // ...
 }
 parser.pop()
 }
 return parser.query,  nil 
}
 

好了！注意，有些步骤可能会有条件地循环回以前的步骤，比如 SELECT 字段定义上的逗号。这种策略对于基本的解析器非常适用。然而，随着语法变得复杂，状态的数量将急剧增加，因此编写起来可能会变得单调乏味。我建议在编写代码时进行测试；更多信息请见下文。

Peek() 实现

记住，我们需要同时实现 peek() 和 pop() 。因为它们几乎是一样的，所以我们用一个辅助函数来保持代码整洁。此外，pop() 应该进一步推进索引，以避免取到空格。

func (p *parser) peek() string {
 peeked, _ := p.peekWithLength()
 return peeked
}
func (p *parser) pop() string {
 peeked, len := p.peekWithLength()
 p.i += len
 p.popWhitespace()
 return peeked
}
func (p *parser) popWhitespace() {
 for ; p.i < len(p.sql) && p.sql[p.i] == ' '; p.i++ {
 }
}
 

下面是我们可能想要得到的令牌列表：

var reservedWords = []string{
 "(", ")", ">=", "<=", "!=", ",", "=", ">", "<",
 "SELECT", "INSERT INTO", "VALUES", "UPDATE",
 "DELETE FROM", "WHERE", "FROM", "SET",
}
 

除此之外，我们可能会遇到带引号的字符串或纯标识符（例如字段名）。下面是一个完整的 peekWithLength() 实现：

func (p *parser) peekWithLength() (string, int) {
 if p.i >= len(p.sql) {
 return "", 0
 }
 for _, rWord := range reservedWords {
 token := p.sql[p.i:min(len(p.sql), p.i+len(rWord))]
 upToken := strings.ToUpper(token)
 if upToken == rWord {
 return upToken, len(upToken)
 }
 }
 if p.sql[p.i] == '\'' { // Quoted string
 return p.peekQuotedStringWithLength()
 }
 return p.peekIdentifierWithLength()
}
 

其余的函数都很简单，留给读者作为练习。如果您感兴趣，可以查看 github 的链接，其中包含完整的源代码实现。

最终验证

解析器可能会在得到完整的查询定义之前找到字符串的末尾。实现一个 parser.validate() 函数可能是一个好主意，该函数查看生成的“query”结构，如果它不完整或错误，则返回一个错误。

测试Go的表格驱动测试模式非常适合我们的情况：

type testCase struct {
 Name string // description of the test
 SQL string // input sql e.g. "SELECT a FROM 'b'"
 Expected query.Query // expected resulting "query" struct
 Err error // expected error result
}
 

测试实例：

ts := []testCase{
 {
 Name: "empty query fails",
 SQL: "",
 Expected: query.Query{},
 Err: fmt.Errorf("query type cannot be empty"),
 },
 {
 Name: "SELECT without FROM fails",
 SQL: "SELECT",
 Expected: query.Query{Type: query.Select},
 Err: fmt.Errorf("table name cannot be empty"),
 },
 ...
 

像这样测试测试用例：

for _, tc := range ts {
 t.Run(tc.Name, func(t *testing.T) {
 actual, err := Parse(tc.SQL)
 if tc.Err != nil && err == nil {
 t.Errorf("Error should have been %v", tc.Err)
 }
 if tc.Err == nil && err != nil {
 t.Errorf("Error should have been nil but was %v", err)
 }
 if tc.Err != nil && err != nil {
 require.Equal(t, tc.Err, err, "Unexpected error")
 }
 if len(actual) > 0 {
 require.Equal(t, tc.Expected, actual[0],
 "Query didn't match expectation")
 }
 })
 }
 

我使用 verify 是因为当查询结构不匹配时，它提供了一个 diff 输出。

深入理解

这个实验非常适合：

• 学习 LL(1) 解析器算法
• 自定义解析无依赖关系的简单语法

然而，这种方法可能会变得单调乏味，而且有一定的局限性。考虑一下如何解析任意复杂的复合表达式（例如 sqrt(a) =(1 *(2 + 3))）。

要获得更强大的解析模型，请查看解析器组合符。goyacc 是一个流行的Go实现。

下面是完整的解析器地址：

关于360技术

360技术是360技术团队打造的技术分享公众号，每天推送技术干货内容

更多技术信息欢迎关注“360技术”微信公众号