怎么用正则表达式解析sql语句 ？
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1 引言
一个数据分析团队往往会积累大量基于SQL的代码，用于日常的报表，模型数据提取，业务决策等等。有时随着公司的发展和技术更替，公司的数据仓库会进行迁移或重构，当表结构，字段名或者表名发生变化时，包含这些表的SQL代码就需要相应地进行改写。人为改写一段段业务代码，尤其是对字段或者表名的修改，往往比较重复而且容易遗漏。
懒惰是程序员的第一生产力，既然是重复的工作，那么有没有什么工具可以帮助我们自动化这一过程呢？
2 sqlparse开源库
2.1 介绍
想要改写SQL代码，关键的一步是对SQL进行解析。 sqlparse 是基于Python的一个无验证解析器，他提供了一个简单的parse()函数来返回类似语法树的解析结构。我们用_pprint_tree()函数打印下解析后的SQL语句:
import sqlparse
query = 'Select a, col_2 as b from Table_A;'
sqlparse.parse(query)[0]._pprint_tree()输出为：
|- 0 DML 'Select'
|- 1 Whitespace ' '
|- 2 IdentifierList 'col_1,...'
| |- 0 Identifier 'col_1'
| | `- 0 Name 'col_1'
| |- 1 Punctuation ','
| |- 2 Whitespace ' '
| `- 3 Identifier 'col_2 ...'
| |- 0 Name 'col_2'
| |- 1 Whitespace ' '
| |- 2 Keyword 'as'
| |- 3 Whitespace ' '
| `- 4 Identifier 'b'
| `- 0 Name 'b'
|- 3 Whitespace ' '
|- 4 Keyword 'from'
|- 5 Whitespace ' '
|- 6 Identifier 'Table_A'
| `- 0 Name 'Table_A'
`- 7 Punctuation ';'可以看到sqlparse可以准确的识别出查询语句中的关键词，并且字段，表名被识别成了Identifier类型。结合前后token中的关键词就可以进一步判断出具体是字段还是表名。在此之前还需要了解各种类型包含的各种方法。
2.2 类型定义
sqlparse的基础类型是Token，其中ttype和value两个常用属性。此外类似树结构的节点，他可以通过parent属性关联上一层token。它的常用方法主要是对该token属性的访问和判断:
class sqlparse.sql.Token(ttype, value):
-
flatten(): Resolve subgroups.
-
has_ancestor(other): Returns True if other is in this tokens ancestry.
-
is_child_of(other): Returns True if this token is a direct child of other.
-
match(ttype, values, regex=False): checks whether the token matches the given arguments.
-
within(group_cls): Returns True if this token is within group_cls.
TokenList是Token类型的继承，定义为一群token的集合。通过token.tokens属性来访问。如例子中的'col_2 as b'就被判定为了Identifier类型的TokenLis他。除了继承和部分覆写了Token类型的方法以外，它还定义了获取子token位置，名称，匹配搜索子token等方法:
class sqlparse.sql.TokenList(tokens=None):
-
flatten(): Generator yielding ungrouped tokens. This method is recursively called for all child tokens. (覆写了flatten方法)
-
get_alias(): Returns the alias for this identifier or None.
-
get_name(): Returns the name of this identifier.
-
group_tokens(grp_cls, start, end, include_end=True, extend=False): Replace tokens by an instance of grp_cls.
-
has_alias(): Returns True if an alias is present.
-
token_first(skip_ws=True, skip_cm=False): Returns the first child token.
-
token_index(token, start=0): Return list index of token.
-
token_prev(idx, skip_ws=True, skip_cm=False): Returns the previous token relative to idx.*
2.3 词法解析
对于SQL中的DDL(Data Definition Language，数据定义语言)/DML(Data Manipulation Language，数据操纵语言)等关键词，sqlparse主要通过正则表达式识别，所有的正则表达与token类型的对应关系储存在 keywords.py 里的SQL_REGEX变量中，必要时可以修改正则表达来适应不同的数据仓库语法和函数。
3 案例:从查询中提取表名
sqlparse作者在源码中提供了提取表名的范例，主要思路是在解析过程中遇到关键词from或者join后，提取其后的tokenList。
ALL_JOIN_TYPE = ('LEFT JOIN', 'RIGHT JOIN', 'INNER JOIN', 'FULL JOIN', 'LEFT OUTER JOIN', 'FULL OUTER JOIN')
def is_subselect(parsed):
是否子查询
:param parsed: T.Token
if not parsed.is_group:
return False
for item in parsed.tokens:
if item.ttype is DML and item.value.upper() == 'SELECT':
return True
return False
def extract_from_part(parsed):
提取from之后模块
from_seen = False
for item in parsed.tokens:
if from_seen:
if is_subselect(item):
for x in extract_from_part(item):
yield x
elif item.ttype is Keyword:
from_seen = False
continue
else:
yield item
elif item.ttype is Keyword and item.value.upper() == 'FROM':
from_seen = True
def extract_join_part(parsed):
提取join之后模块
flag = False
for item in parsed.tokens:
if flag:
if item.ttype is Keyword:
flag = False
continue
else:
yield item
if item.ttype is Keyword and item.value.upper() in ALL_JOIN_TYPE:
flag = True
def extract_table_identifiers(token_stream):
for item in token_stream:
if isinstance(item, IdentifierList):
for identifier in item.get_identifiers():
yield identifier.get_name()
elif isinstance(item, Identifier):
yield item.get_name()
elif item.ttype is Keyword:
yield item.value
def extract_tables(sql):