SQLGlot：用SQLGlot解析SQL

几十年来，结构化查询语言（SQL）一直是与数据库交互的实际语言。在一段时间内，不同的数据库在支持通用SQL语法的同时演变出了不同的SQL风格，也就是方言。这可能是SQL被广泛采用和流行的原因之一。

SQL解析是解构SQL查询以提取不同信息的过程，如字段、表、过滤器、连接等。查询解析主要由优化器组件在所有数据库后端中使用，以了解如何优化查询以进行处理。数据库优化器查询解析的细节超出了本文的讨论范围。我们在这里的目的是了解SQL解析的各种用例（在数据库引擎之外），并探索SQLGlot如何提供帮助。

SQLGlot介绍

来自官方文档：SQLGlot是一个无依赖性SQL解析器、转译器、优化器和引擎。

这支持:

SQL格式化
20种不同的方言
方言转换
自定义解析器实现
查询分析
还有更多……

我使用这个包进行SQL解析，从给定的SQL查询中提取信息。我尝试了其他软件包，如sqlparse，发现sqlglot更好。
在这里插入图片描述

SQL解析应用场景

→数据健康监控/数据可观察性：分析数据库查询历史，提取使用频次高的表和列、未使用表和列、以及表之间关系等信息。

→方言翻译：SQL解析通常产生一个AST（抽象语法树）输出，该输出与数据库无关，可用于将给定查询翻译为不同的SQL方言。

→数据目录：SQL 解析器可用于通过提取诸如特定表上运行的常见查询、用户/组对表的使用情况、查询模式等信息来填充数据目录，从而提高数据集的可发现性。数据目录是一个集中化的元数据存储系统，用于管理和描述组织内的各种数据资产（如数据库表、文件、API等）。它的主要目的是帮助数据使用者（如数据分析师、数据科学家）快速找到和理解他们需要的数据。

→业务规则提取和文档：提取业务规则，ETL转换等，可用于自动生成这些规则的文档，帮助自助数据发现和分析。

→SQL可视化和优化：查询树的快速分析有助于识别执行SQL中的问题和反模式。这对于没有经验的用户/SQL生成工具（如BI可视化工具中可用的那些）生成错误的SQL查询特别有用。

→SQL格式化：可能是SQL解析器最常见的用例。有助于格式化SQL查询的可读性和确定优化的领域。

SQL解析简单示例

从任何给定的SQL中提取表名、数据库名:

from sqlglot import parse_one, expquery = """
SELECT
col1
,col2
,col3
FROM db1.table1
"""
for table in parse_one(query).find_all(exp.Table):print(f"Table => {table.name} | DB => {table.db}")

从任何给定的SQL中提取表名、数据库名:

from sqlglot import parse_one, exp
query = """
SELECT
col1
,col2
,col3
FROM db1.table1
"""
for column in parse_one(query).find_all(exp.Column):print(f"Column => {column.name}")

查找CTE到表的关系（在构建血缘关系/查询DAG时可能很有用）：

query = """
with tab1 as
(select a,b from db1.table1
)
,tab2 as
(select a from tab1
)
,tab3 as
(selectt1.a,t2.bfrom tab1 t1join tab2 t2on t1.a = t2.a
)
select
*
from tab3
"""dependencies = {}for cte in parse_one(query).find_all(exp.CTE):dependencies[cte.alias_or_name] = []cte_query = cte.this.sql()for table in parse_one(cte_query).find_all(exp.Table):dependencies[cte.alias_or_name].append(table.name)
print(dependencies)-- Output: {'tab1': ['table1'], 'tab2': ['tab1'], 'tab3': ['tab1', 'tab2']}

SQLGlot详细示例

数据库迁移

当应用从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统时，通常需要将现有的 SQL 查询语句转换为目标数据库系统的语法。SQLGlot 可以帮助简化这个过程，使得迁移过程更加顺利。

import sqlglot
sql = "SELECT EPOCH_MS(1618088028295)"
transformed_sql = sqlglot.transpile(sql, read="duckdb", write="hive")[0]
print(transformed_sql)
# 输出: SELECT FROM_UNIXTIME(1618088028295 / 1000)

跨平台开发

在跨平台开发中，不同的平台可能使用不同的数据库系统。SQLGlot 可以帮助开发人员编写一次 SQL 查询语句，然后通过转换功能将其适配到不同的数据库系统上，从而减少重复工作。

import sqlglot
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
transformed_sql_mysql = sqlglot.transpile(sql, dialect="mysql")[0]
transformed_sql_postgresql = sqlglot.transpile(sql, dialect="postgresql")[0]
print("转换为MySQL语法:", transformed_sql_mysql)
print("转换为PostgreSQL语法:", transformed_sql_postgresql)

数据库查询工具

一些数据库查询工具可能需要支持多种数据库系统，而用户可能希望在不同数据库系统上执行相同的查询。SQLGlot 可以帮助这些工具实现跨数据库的查询支持。

import sqlglot
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
transformed_sql = sqlglot.transpile(sql, dialect="bigquery")[0]
print(transformed_sql)

SQL 语句优化

在数据库开发中，经常会遇到需要优化的查询语句。SQLGlot 可以帮助开发者重写查询语句，优化查询逻辑和执行计划，提高查询效率。

from sqlglot import optimize
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
optimized_sql = optimize(sql)
print(optimized_sql)

索引优化建议

SQLGlot 可以分析查询语句中的索引使用情况，提出索引优化建议，帮助开发者优化数据库表结构和索引设计。

from sqlglot import index_suggestions
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York'"
index_suggestions = index_suggestions(sql)
print(index_suggestions)

实时数据分析

SQLGlot 可以结合实时数据流处理框架（如 Apache Kafka、Apache Flink 等），实现实时数据分析和处理，满足大规模数据处理和分析的需求。

from sqlglot import transform
sql = "SELECT * FROM streaming_data WHERE value > 100"
transformed_sql = transform(sql)
print(transformed_sql)

数据血缘分析

通过解析 SQL 查询，SQLGlot 可以提取表和字段级别的信息，帮助构建数据血缘图，了解数据的来源和流向。

from sqlglot import parse_one, exp
query = """
SELECT col1, col2, col3
FROM db1.table1
"""
for table in parse_one(query).find_all(exp.Table):print(f"Table => {table.name} | DB => {table.db}")
for column in parse_one(query).find_all(exp.Column):print(f"Column => {column.name}")

复杂查询解析

SQLGlot 可以解析复杂的查询，包括 CTE（Common Table Expressions）和多表连接查询，帮助开发者理解和优化这些查询。

from sqlglot import parse_one, exp
query = """
WITH tab1 AS (SELECT a, b FROM db1.table1
),
tab2 AS (SELECT a FROM tab1
),
tab3 AS (SELECT t1.a, t2.bFROM tab1 t1JOIN tab2 t2 ON t1.a = t2.a
)
SELECT * FROM tab3
"""
dependencies = {}
for cte in parse_one(query).find_all(exp.CTE):dependencies[cte.alias_or_name] = []cte_query = cte.this.sql()for table in parse_one(cte_query).find_all(exp.Table):dependencies[cte.alias_or_name].append(table.name)
print(dependencies)