1.SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
2.怎么改已经做好的传世l传传世登录器?
3.Mybatis拼接sql出错及源码解析
4.SQL抽象语法树及改写场景应用

SQL解析系列(Python)--sqlparse源码

       sqlparse是一个无验证的SQL解析器，它提供了SQL语句解析、源码源拆分和格式化的世源能力。

       获取源码请访问：github.com/andialbrecht...

       sqlparse包含三个基本函数：解析、码开拆分和格式化SQL语句。传世l传

       代码结构清晰，源码源同花顺抓涨停的指标源码分为词法解析、世源语句拆分、码开语法解析和格式化四个部分。传世l传

       词法解析(tokenize)：将SQL语句分解为词法元素。源码源

       语句拆分(sqlparse.split)：将连续的世源SQL语句拆分为独立的语句。

       语法解析(sqlparse.parse)：解析SQL语句的码开语法结构。

       SQL格式化(sqlparse.format)：将SQL语句格式化为更清晰的传世l传格式。

       实战应用包括：从SELECT中提取表名，源码源从CREATE中提取字段定义。世源

       具体实现请参考：github.com/messixukejia...

怎么改已经做好的传世登录器?

       修改已经做好的传世登录器需要遵循一定的步骤和注意事项。

       首先，明确修改的js 计算源码目的和需求。是因为登录器存在安全漏洞需要修复，还是想要增加新的功能？了解需求后，可以对登录器的源代码进行相应的调整。

       其次，备份原始代码。在修改之前，务必备份好原始代码，以防修改过程中出现不可预料的错误，导致无法恢复。

       接下来，根据需求进行代码修改。如果是修复安全漏洞，需要对代码进行安全审计，找出潜在的漏洞并进行修复。例如，如果登录器存在SQL注入漏洞，可以通过对用户输入的mysql项目源码数据进行过滤和转义来防止注入攻击。如果是增加新功能，可以在代码中添加相应的模块和函数。例如，想要增加自动登录功能，可以在登录器中添加保存用户账号和密码的功能，并在启动时自动填写这些信息。

       在修改过程中，需要注意代码的可读性和可维护性。尽量使用简洁明了的代码结构，避免过度复杂的嵌套和逻辑判断。同时，添加必要的注释和文档，方便后续维护和理解。

       最后，测试修改后的登录器。确保所有功能都能正常工作，并且没有出现新的收款啦源码错误或漏洞。可以在不同的环境和场景下进行测试，以确保登录器的稳定性和可靠性。

       总之，修改传世登录器需要谨慎和细致地进行。在修改前要明确需求，备份原始代码，根据需求进行代码修改，并注意代码的可读性和可维护性。修改后要进行充分的测试，确保登录器的稳定性和可靠性。

Mybatis拼接sql出错及源码解析

       结论是，Mybatis在拼接SQL时出现意外条件添加，可能是由于别名与参数名冲突导致的。作者猜测，当在foreach循环中设置了别名exemptNo，Mybatis可能误将这个别名与参数关联，即使exemptNo值为空，crm源码程序也会在SQL中添加条件。这个行为实际上是一个潜在的bug，源于Mybatis在处理一次性使用的别名时的内存管理问题。

       深入分析，当在org.apache.ibatis.scripting.xmltags.DynamicSqlSource的getBoundSql方法中设置断点，可以看到exemptNo的空值状态表明该条件不应被添加。进一步在rootSqlNode.apply(context)的applyItem方法中，问题集中在DynamicContext对象的ContextMap上。它在遍历时将别名作为键存储，然而在操作结束后没有及时清理，导致了不必要的参数混淆。

       Mybatis的ContextMap设计用于存储SQL参数和临时键值对，但这里的问题在于，别名被永久性地存储在map中，而不是作为一次性使用的变量。因此，为了避免这类问题，应确保SQL的别名与实际参数名不冲突，以防止Mybatis的内存管理不当。

       总结来说，Mybatis在处理别名时的临时性考虑不足，导致了这个bug，提醒我们在使用Mybatis时，要注意别名的命名规则，以避免意外的SQL拼接错误。

SQL抽象语法树及改写场景应用

       我们日常编写SQL语句，提交后获取结果集。例如，"select * from t_user where user_id > ;"，目标是从t_user表中筛选出user_id大于的所有记录。这条SQL经历了什么才能生成结果集呢？

       不同数据库如MySQL、Oracle、TiDB、CK，乃至大数据计算引擎Hive、HBase、Spark，通过SQL引擎实现接受SQL并返回结果的功能。SQL引擎的核心执行逻辑大致为：词法分析、语法分析、查询优化、生成逻辑计划、物理计划，最后执行。

       词法分析和语法分析引出了抽象语法树（AST）的概念。AST是对源代码语法结构的抽象表示，以树状形式展现，每个节点代表源码中的一种结构。SQL提交给SQL引擎后，首先经过词法分析，然后利用语法解析器生成AST。

       以"select username,ismale from userInfo where age> and level>5 and 1=1"为例，抽象语法树简单理解为逻辑执行计划，经过查询优化器优化，得到逻辑计划树，实现谓词下推、剪枝等操作。逻辑计划进一步转换为物理计划，如数据扫描、聚合，最后执行。

       ANTLR4工具广泛应用于解析SQL，通过构建G4文件描述语法，实现SQL拆解、封装和内容提取。在Java中，利用ANTLR4解析SQL，获取AST并提取表名。AST解析过程复杂，但通过简单字符串解析理解ANTLR4逻辑，有助于深入理解SQL解析。

       在工业应用中，利用ANTLR4生成并解析AST，虽然提供了基础解析能力，但更深入处理通常需要进一步自定义操作。在Java生态中，Apache Sharding Sphere、Mycat等流行SQL解析工具实现了这一需求。

       获取AST后，可以实现SQL的改写。改写SQL通常涉及添加占位符、正则匹配关键字，这些方法存在局限性和安全风险。基于AST的改写更安全，通过遍历树结构，调整目标节点，实现语法符合的改写。

       利用Druid的SQL解析模块，通过SQLUtils类实现SQL改写，包括新增改写和查询改写。改写过程涉及识别SQL语法结构，如join、sub-query等。

       在数据库数据隔离上，实现动态SQL改写，开发人员无需感知，通过在数据表上增加字段和环境标识，CRUD SQL自动增加标识字段（如flag='预发'、flag='生产'），操作数据仅限于当前应用环境。