浅谈SQL2SQL翻译

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sql2sql2

之前已经浅谈(浅析构建SQL-to-SQL的翻译器),再谈(再谈SQL-to-SQL翻译器)过两次SQL-to-SQL了,这次就只能又谈了,希望这个系列,还能再谈下去,我想做个102年的公众号...

这次从一张图说起,就是下面这幅图,当我画完他的时候,我就感觉无比的舒爽。让整个执行流程,可控,并且可扩展。还记得当初上学的时候,数学建模课上,老师为了“求证一张四条腿的椅子,四条腿处在一个平面上的概率”,写了满满四黑板板书,然后心满意足的,跟一脸蒙的我们说,“看,多美啊!”。我现在有点理解他当时的状态了。

有眼尖的同学,可能已经发现了,没错,这里借鉴了Flink的流程设计。

简单的说,输入-> 转换 -> 输出 经典的三段论式构造。

这里我们把输入 SourceFunction  和 输出 SinkFunction 进行了抽象,但是并没有像Flink那样,输入输出集成相同的接口,可以自由转换,从需求上来看,是没有必要Sql -to- Sql -to- Sql 的必要的。

在转换过程中,我们引用了DSL,来承接前面的SQL解析,以及后续的SQL生成,于是,自然的将转换分成了2段,即输入转换(SourceMapper) 和 输出转换(SinkMapper)

而定义转换与否,以及转换动如何完成,我们可以轻松的通过java自带的 Function 接口来实现。

一个输入是可以接对接N条输出的,输出的方向也完全由实现 SinkFunction 的对象来自实现。 

如果后续,把任务并行化,Pipline 对外提供高阶函数的话, 画美不看...

DEMO:

 public static void main(String[] args) throws IOException 
        //输入
        FileSourceFunction fileSourceFunction = new FileSourceFunction();
        fileSourceFunction.init(new File("fff.txt"));

        //输出
        PrintlnSinkFunction<PrintStream> printSinkFunction = new PrintlnSinkFunction();
        ListSinkFunction listSinkFunction = new ListSinkFunction();


TransformPepline tp = new TransformPepline();

    //添加输入输出

tp.addSource(fileSourceFunction)
                .addSink(printSinkFunction)
                .addSink(listSinkFunction);
    //定制转换动作
        tp.addSourceMapFunction(new Function<String, String>() 
            SqlTransExecManager sqlTransExecManager = new SqlTransExecManager().build();
            @Override
            public String apply(String s) 
                return sqlTransExecManager.doParseAndTransform(s).getTargetSql();
            
        );
        //执行
        tp.execute();
        System.out.println(listSinkFunction.getLists());
    

以上是关于浅谈SQL2SQL翻译的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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