SQL: AST到Plan 简单样例
date
Jul 12, 2023
slug
sql-to-plan
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Database
summary
该文章介绍了将SQL查询语句转换为执行计划的过程，包括词法分析、语法分析、AST、逻辑计划和物理计划等步骤。通过示例代码演示了如何将一个SELECT查询语句解析成AST，并将AST转换成一个执行计划。文章还提供了一些相关库的参考。
type
Post
在编译器和解释器中，通常需要将源代码转换为计算机可以执行的指令，这个过程通常分为词法分析、语法分析、语义分析和代码生成等步骤。在数据库中，查询语句的处理过程也类似，通常需要将查询语句转换为执行计划（execution plan），以便执行引擎可以根据计划来执行查询。
在查询处理过程中，AST（抽象语法树）是一个非常重要的概念。AST是源代码的抽象语法结构的树状表示，它将源代码解析为一组语法元素（例如表达式、语句、函数等）以及它们之间的关系。在数据库中，查询语句也可以被解析成一个AST，然后通过一系列的转换和优化，最终生成执行计划。
以下是一个简单的示例，演示了如何将一个SELECT查询语句解析成AST，并将AST转换成一个执行计划。
首先，我们需要对查询语句进行词法分析和语法分析，以生成AST。对于上面的查询语句，生成的AST可能类似于以下形式：
在这个AST中，
SELECT节点表示一个SELECT查询语句，包含columns、from和where三个子节点。columns子节点表示选择的列，from子节点表示查询的表，where子节点表示查询的限制条件。接下来，我们需要将AST转换为执行计划。这个过程通常包含以下步骤：
- 解析查询语句，生成AST。
- 对AST进行转换和优化，生成逻辑计划。
- 将逻辑计划转换为物理计划，并优化物理计划。
- 执行物理计划，返回查询结果。
对于上面的查询语句，我们可以将AST转换为以下逻辑计划：
在这个逻辑计划中，
Project节点表示对查询结果进行投影，只选择name和age两列。Filter节点表示限制条件age > 18，Scan节点表示对users表进行扫描。最后，我们将逻辑计划转换为物理计划，并优化物理计划。这个过程通常会考虑数据分布、索引使用、并行查询等因素，以选择最优的执行计划。最终，我们可能会得到以下物理计划：
在这个物理计划中，
Projection节点和Filter节点与逻辑计划中的相同，但是Scan节点被替换为ParallelScan节点，表示对users表进行并行扫描。这样，我们就将查询语句转换为了一个执行计划。执行引擎可以根据这个计划来执行查询，并返回结果。
以下是一个简单的示例，演示了如何将一个SELECT查询语句解析成AST，并将AST转换成一个执行计划。
在上述代码中，
generate_execution_plan函数接受一个查询语句作为输入，并返回一个执行计划。函数内部调用了三个子函数，分别是parse_query、transform_to_logical_plan和transform_to_physical_plan，这些函数实现了对查询语句的解析和转换。通过封装这些函数，我们可以方便地将查询语句转换为执行计划，并执行查询操作。
