metasequoia-sql 0.6.0

metasequoia-sql 是一款注重性能的 SQL 语法的解析和分析器，适用于 SQL 的格式化、执行和分析场景，致力于打造性能最高的 Python 版 SQL 解析器。

metasequoia-sql

metasequoia-sql 是一款注重性能的 SQL 语法的解析和分析器，适用于 SQL 的格式化、执行和分析场景，致力于打造性能最高的 Python 版 SQL 解析器。具有如下 3 个主要特性：

• 词法解析器与语法解析器相互独立，支持插件开发
• 使用单一状态机实现词法解析，避免大量正则表达式的复杂逻辑
• 除包含并列关系的节点外（例如 ORDER BY 多个字段），抽象语法树为完全的、根据计算优先级嵌套的一元和二元表达式结构

metasequoia-sql 包含词法树解析（lexical 模块）、语法树解析（core 模块）和语法树分析（analyzer 模块）等主要功能。

自 0.6.0 版本起，metasequoia-sql 的 public 方法 API 将尽可能支持向前兼容。

安装方法

pip install metasequoia-sql

使用方法

词法解析

单纯的词法解析，可以应用于 SQL 语句格式化等场景。

将 SQL 语句解析为一个词法节点的列表（demo_101），节点中包含对应的源代码（source 属性）以及节点标签（marks 属性）。

from metasequoia_sql import FSMMachine

amt_tree = FSMMachine.parse("SELECT column1, '2' FROM table_1")
for node in amt_tree:
    print(node)

对于有括号的 SQL 语句，会将括号生成一个 AMTParenthesis 类型节点，该节点包含一个 PARENTHESIS 标记，括号中的词法节点会被添加到括号节点的 children 属性中（demo_102）。

from metasequoia_sql import FSMMachine

amt_tree = FSMMachine.parse("SELECT column1, (column2 + 1) * 2 FROM table_1")
for node in amt_tree:
    print(node)

语法解析

将 SQL 语句解析为一个抽象语法树，返回抽象语法树的根节点。

词法解析支持一次性解析一个语句（demo_201）：

from metasequoia_sql import SQLParser

statement = SQLParser.parse_select_statement("SELECT column1, '2' FROM table_1")
print(statement)

也支持一次性解析多个语句（demo_202）：

from metasequoia_sql import SQLParser

statements = SQLParser.parse_statements("SELECT column1 FROM table_1; SELECT column2 FROM table_2")
for statement in statements:
    print(statement)

此外，也可以解析语句中的某个部分（demo_203）：

from metasequoia_sql import SQLParser

expression = SQLParser.parse_logical_and_level_expression("(`column1` > 2) AND (`column2` > 1)")
print(expression)

应用样例：数据血缘分析

通过基于语法解析器的数据血缘分析工具，可以实现对 SQL 语句的分析。例如：

分析 INSERT 语句的数据血缘。数据血缘分析需要依赖元数据，所以需要根据你的数据源继承 CreateTableStatementGetter 类并提供给数据血缘分析器（demo_301）：

from metasequoia_sql import *
from metasequoia_sql.analyzer import CreateTableStatementGetter
from metasequoia_sql.analyzer.data_linage.table_lineage_analyzer import TableLineageAnalyzer

table_lineage_analyzer = TableLineageAnalyzer(CreateTableStatementGetter(...))
for statement in SQLParser.parse_statements("your sql file"):
    if isinstance(statement, ASTInsertSelectStatement):
        result = table_lineage_analyzer.get_insert_table_lineage(statement)

插件样例：MyBatis 插件（暂未完善）

通过重写了语法解析器和词法解析器的插件，可以实现对特殊 SQL 语法的解析。例如：

对 MyBatis 语法进行解析（demo_302）：

from metasequoia_sql.plugins.mybaitis import SQLParserMyBatis

statements = SQLParserMyBatis.parse_statements("SELECT column_1 FROM Shohin "
                                               "WHERE #{column_2} > 500 "
                                               "GROUP BY #{column_3}")
for statement in statements:
    print(statement)

工具样例：SQL on OTS（暂未发布）

通过基于语法解析器的工具，可以实现一些实现 SQL 执行的工具。

性能比较

• 测试样本：4482 个脚本，共 19880057 字节（18.96 MB）的 SQL 语句。
• 测试 Python环境：Python 3.10
• 测试 CPU：Intel(R) Core(TM) i7-10510U CPU @ 1.80GHz

	解析时间	平均解析速度
metasequoia-sql	65.28 秒	297.4 KB / s
sqlglot	182.74 秒	106.2 KB / s

基本特性

• 词法解析器与句法解析器分离
• 使用单一、独立的状态机实现词法解析
• 除了逻辑并列的场景外，抽象语法树为完全的嵌套二元表达式

参与贡献

单元测试当前不会自动检查）：

运行 scripts/test/test_main.py 脚本。如果有新增功能，也需要新增对应的单元测试。

pylint 代码质量检查（在 Pull Request 时自动检查）：

pylint --max-line-length=120 metasequoia_sql

单元测试覆盖率检查（当前不会自动检查）：

# 将 metasequoia-sql 文件夹添加到 PYTHONPATH，并在 metasequoia-sql 文件夹下执行
coverage run .\scripts\tests\test_main.py
coverage report  # 生成文字报告
coverage html  # 生成 HTML 报告

版本更新记录

文档地址