ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了 一个 通过 语法 描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成 语法 树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）。由此，计算机语言的翻译变成了一项普通的任务—在这之前YACC/LEX显得过于学院派，而以LL（k）为基础的ANTLR虽然在效率上还略有不足，但是经过近些年来的升级修改，使得ANTLR足以应付现存的绝大多数应用。感谢Terence Parr博士和他的同事们十几年来的出色工作，他们为编译理论的基础和语言工具的构造做了大量基础性工作，也直接导致了ANTLR的产生。

ANTLR4 是一种流行的 语法 分析器生成器，可以用于 解析 SQL 查询语句。 ANTLR4 支持生成多种语言的 解析 器，包括 Java、Python 和 C# 等。 在使用 ANTLR4 进行 SQL 解析 时，可以先定义 SQL 语法 的 语法 规则，然后使用 ANTLR4 自动生成相应的 解析 器和词法分析器。一般来说， SQL 语法 可以分为多个部分，包括 SELECT 语句、FROM 子句、WHERE 子句等等。下面是 一个 简单的 SQL 语法 规则示例： grammar SQL ; select Statement : SELECT columnList FROM tableList (WHERE expression)?; columnList : columnName (',' columnName)*; tableList : tableName (',' tableName)*; columnName : Identifier; tableName : Identifier; expression : ...; 在上面的 语法 规则中，我们定义了 SELECT 语句、FROM 子句以及 WHERE 子句的 语法 规则。其中， SELECT 语句由 columnList 和 FROM tableList 组成，WHERE 子句是可选的，可以使用 expression 表示 一个 布尔表达式。在 语法 规则中，我们使用了一些标识符，比如 Identifier 表示 SQL 中的标识符，可以根据实际情况进行定义。 使用 ANTLR4 生成 SQL 解析 器后，就可以使用该 解析 器 解析 SQL 查询语句。具体使用方法可以参考 ANTLR4 的官方文档。