前言
在实时计算中，通常是从队列中收集原始数据，这种原始数据在内存中通常是一个java bean，把数据收集过来以后，通常会把数据落地到数据库，供后面的ETL使用。举个一个简单的例子，对一个游戏来说，为了统计某个游戏，某个服务器的登陆注册
等事件，原始数据对应的java bean可能会是这样：
public class Event {
private String userName;
private String game;
private String server;
private String event;
}
Event
当数据量过大的时候，通常没有办法实时的去做一个些统计操作，例如统计按照游戏和服务器分组统计出登陆的人次是多少，对应的SQL大致如下：
select count(user_name) from event group by name,sever where event = ‘login‘
当有一个sql执行引擎，可以在内存中对于一批收集过来的数据执行sql计算的时候，无疑能够实时的计算出结果，另外由于sql是实时输入的，程序也可以比较灵活。
例如，收集过来的一批数据，可以换成成一个List<Map<String,Object>>形式的数据结构，通过sql执行引擎，执行某个特定的sql，得到结果(也是一个List<Map<String,Object>>形式的数据结构)，demo如下
---------------- [username:user1,game:lol,server:s1,event:login] [username:user2,game:dota2,server:s2,event:register] [username:user3,game:lol,server:s2,event:login] [username:user4,game:dota2,server:s3,event:register] [username:user5,game:lol,server:s10,event:login] [username:user6,game:dota2,server:s1,event:login] [username:user7,game:lol,server:s1,event:login] [username:user8,game:lol,server:s1,event:login] [username:user9,game:lol,server:s1,event:login] ---------------- select count(*) as loginNum, game,server from event group by game,server where event=‘login‘ ---------------- [loginNum:1,game:lol,server:s2] [loginNum:4,game:lol,server:s1] [loginNum:1,game:lol,server:s10] [loginNum:1,game:dota2,server:s1] ----------------
解析
此sql执行引擎只支持的sql语法中的一个很小的子集，所以我更加偏向称其为sql-like DSL(Domain Specific Language-特定领域语言),关于DSL的论述很多，我推荐两本书，一本是Martin大叔的Domain Specific Language，另外一个本是DSL in
action。之所以选择scala来实现，是因为scala语言中内置了对DSL的支持，可以很方便的实现一个自己的Parser,通过此Parser,可以解析你的DSL脚本(此处就是sql语句)，得到你想要的中间结果，通常我们将中间结果称为AST(Abstract syntax tree)，类似于
select {...} from {...} group by {...} where {...}order by{...} limit {...}形式的sql语句，我将它转化成如下类型的AST。
解析器的入口为
def select: Parser[SelectStmt] = "select" ~> projectionStatements ~ fromStatements ~ opt(groupStatements) ~ opt(whereExpr) ~ opt(orderByExpr) ~ opt(limit) ~ opt(";") ^^ {
case p ~ f ~ g ~ w ~ o ~ l ~ end => SelectStmt(p, f, w, g, o, l)
}
其中，fromStatements，groupStatements，whereExpr等有是一个单独的解析器，通过scala中已经提供的parser combinators(解析器组合子)，例如(~>,~,opt()...)等，将单独的解析器组合起来，可以得到更复杂的解析器，类似于lego积木，你编写一个解析
器，parserA, 只能解析某段特殊的文本,这个段文本的模式我们用patternA来表示。通过组合子 rep1sep（“,”,parserA）,你就得到了一个新的解析器，这个解析器能解析的partern = patternA[,patternA][,patternA][,patternA]...
例如sql语句中的group by子句，不考虑having语法的话，大致格式是这样的 group by [tableName.]coulumn1,[tableName.]coulumn1,[tableName.]coulumn1 可见[tableName.]coulumn1这种格式的文本，可以是基本的pattern，于是可以写出一个解析器来解析这种格式的文本：
def selectIdent: Parser[SqlProj] = {
ident ~ opt("." ~> ident) ^^ {
case table ~ Some(b: String) => FieldIdent(Option(table), b)
case column ~ None => FieldIdent(None, column)
}
}
这个函数中ident值得的标示符，opt()表示的是可以有也可以没有，那么这个解析器解析的文本就可以有如下形式：标示符.标示符|标示符，那么通过rep1sep的组合子就能得到解析group by字句的解析器：
def groupStatements: Parser[SqlGroupBy] = "group" ~> "by" ~> rep1sep(selectIdent, ",") ^^ {
case keys => SqlGroupBy(keys)
}
其他部分的sql字句的解析大抵如此，整个项目的代码，在github上。下一篇讲拿到AST之后，怎么执行，得到想要的结果。