解析sql

『壹』 如何解析mysql導出來的sql文件

打開你的navicat:下圖有一個快速打開的方法，小夥伴們可以試試。

雙擊打開你需要導出的資料庫，然後右鍵單機會有一個彈出框。

例如：我想要導出「本地」連接》webdb資料庫的sql文件。如圖

如何是導出sql文件的話選擇DumpSQLFile..然後會彈出一個對話框，選擇你要把sql文件放哪就行了。

如果是導入sql文件的話，你就需要選擇ExecuteSqlFile，然後也會彈出一個對話框，讓你選擇自己需要執行的sql文件。然後點擊確定就可以了。

『貳』 sql中json解析

你好！

withtas(select'a:[{f:,h:,checindate:''month1：,year:,day:'',checkoutdate:''month：,year:,day:'',},
{checindate:''month2：,year:,day:,'',checkoutdate:''month：,year:,day},
{checindate:''month3：,year:,day:,'',checkoutdate:''month：,year:,day}]'strfromal)
,t1as(SELECTsubstr(str,instr(str,'[')+1,instr(str,']')-instr(str,'[')-1)strFROMT)
,t2as(selectsubstr(str,instr(str,'{')+1,instr(str,'}')-instr(str,'{')-1)strfromt1)
selectstr,substr(str,instr(str,'checindate')+12,instr(str,'checkoutdate')-instr(str,'checindate')-12)fromt2;

得到第一個checindate，直接截取字元串就可以了

別搞得那麼復雜了

『叄』 什麼是SQL解析器

編寫執行SQL語句代碼的地方。 SQL2000是單獨出來的，後面的都和企業管理器集成在一起了。

『肆』 java解析字元串（解析sql語句，得到需要查詢顯示的欄位名）。

在Sql語句前加上SET FMTONLY ON,再執行Sql語句,該設置只將元數據返回給客戶端,可以用於測試響應的格式,而不必實際執行查詢.有了返回的表結構,還怕得到不到要查詢的欄位
例:
SET FMTONLY ON;
SELECT f_spbm,f_spmc as '名稱' FROM 表1;
SET FMTONLY OFF;

『伍』 怎樣判斷一個SQL語句是硬解析還是軟解析

只要執行的sql語句文
本相同，並且對應sql的執行計劃已經緩存在oracle的內存（library
cache）中，那麼無論你怎麼去執行這條sql，都不會硬解析，而是軟解析。相反來說，如果這個sql你第一次執行，或者之前執行sql的執行計劃已經
從oracle內存中置換出來，那麼肯定會硬解析。
建議看一下oracle內存方面的資料，會有相對應的解釋。

『陸』 正則表達式如何解析sql語句

哇，你們老師一定是希望你們用ibatis吧，這個就是xml裡面寫sql，然後你們老師好不同哦，要求好嚴格哦，我不喜歡哦，替我轉告一下啊
insert語句呀，indexOf就夠了，還正則什麼呀
map裡面隨便儲存啊，什麼類型都可以啦，String嘛啊

『柒』 如何進行SQL語句的解析與改寫

這段代碼看起來有點兒別扭，一般情況下在不進行匯總計算的時候是不會使用group by語句的。
看你的代碼想表達的意思是：從dbo.F4201 表中找出與dbo.F4211_BK_80429_8表中SHDOCO = SDDOCO 並且SHKCOO = SDKCOO並且SHDCTO = SDDCTO的數據記錄，是這個意思嗎？如果是這樣語句可以改寫為如下：
SELECT * FROM dbo.F4201
WHERE exist (
SELECT 1
from dbo.F4211_BK_80429_8
where SHDOCO = SDDOCO
and SHKCOO = SDKCOO
and SHDCTO = SDDCTO
)

『捌』 怎麼用正則表達式解析sql語句

先看要解析的樣例SQL語句：

select * from al
SELECT * frOm al
Select C1,c2 From tb
select c1,c2 from tb
select count(*) from t1
select c1,c2,c3 from t1 where condi1=1
Select c1,c2,c3 From t1 Where condi1=1
select c1,c2,c3 from t1,t2 where condi3=3 or condi4=5 order by o1,o2
Select c1,c2,c3 from t1,t2 Where condi3=3 or condi4=5 Order by o1,o2
select c1,c2,c3 from t1,t2,t3 where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 group by g1,g2
Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2
Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2,g3 order by g2,g3

解析效果之一（isSingleLine=false）：

原SQL為select * from al
解析後的SQL為
select
*
from
al

原SQL為SELECT * frOm al
解析後的SQL為
select
*
from
al

原SQL為Select C1,c2 From tb
解析後的SQL為
select
C1,c2
from
tb

原SQL為select c1,c2 from tb
解析後的SQL為
select
c1,c2
from
tb

原SQL為select count(*) from t1
解析後的SQL為
select
count(*)
from
t1

原SQL為select c1,c2,c3 from t1 where condi1=1
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1 Where condi1=1
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL為select c1,c2,c3 from t1,t2 where condi3=3 or condi4=5 order by o1,o2
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1,t2
where
condi3=3 or condi4=5
order by
o1,o2

原SQL為Select c1,c2,c3 from t1,t2 Where condi3=3 or condi4=5 Order by o1,o2
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1,t2
where
condi3=3 or condi4=5
order by
o1,o2

原SQL為select c1,c2,c3 from t1,t2,t3 where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 group by g1,g2
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1,t2,t3
where
condi1=5 and condi6=6 or condi7=7
group by
g1,g2

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1,t2,t3
where
condi1=5 and condi6=6 or condi7=7
group by
g1,g2

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2,g3 order by g2,g3
解析後的SQL為
select
c1,c2,c3
from
t1,t2,t3
where
condi1=5 and condi6=6 or condi7=7
group by
g1,g2,g3
order by
g2,g3

解析效果之二（isSingleLine=true）：

原SQL為select * from al
解析後的SQL為
select
*
from
al

原SQL為SELECT * frOm al
解析後的SQL為
select
*
from
al

原SQL為Select C1,c2 From tb
解析後的SQL為
select
C1,
c2
from
tb

原SQL為select c1,c2 from tb
解析後的SQL為
select
c1,
c2
from
tb

原SQL為select count(*) from t1
解析後的SQL為
select
count(*)
from
t1

原SQL為select c1,c2,c3 from t1 where condi1=1
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1 Where condi1=1
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL為select c1,c2,c3 from t1,t2 where condi3=3 or condi4=5 order by o1,o2
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2
where
condi3=3 or
condi4=5
order by
o1,
o2

原SQL為Select c1,c2,c3 from t1,t2 Where condi3=3 or condi4=5 Order by o1,o2
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2
where
condi3=3 or
condi4=5
order by
o1,
o2

原SQL為select c1,c2,c3 from t1,t2,t3 wher www.hnne.com e condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 group by g1,g2
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2,
t3
where
condi1=5 and
condi6=6 or
condi7=7
group by
g1,
g2

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2,
t3
where
condi1=5 and
condi6=6 or
condi7=7
group by
g1,
g2

原SQL為Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group by g1,g2,g3 order by g2,g3
解析後的SQL為
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2,
t3
where
condi1=5 and
condi6=6 or
condi7=7
group by
g1,
g2,
g3
order by
g2,
g3

使用的類SqlParser，你可以拷貝下來使用之：

package com.sitinspring.common.sqlFormatter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

/**
* SQL語句解析器類
* @author: sitinspring([email protected])
* @date: 2008-3-12
*/
public class SqlParser{
/**
* 逗號
*/
private static final String Comma = ",";

/**
* 四個空格
*/
private static final String FourSpace = " ";

/**
* 是否單行顯示欄位，表，條件的標識量
*/
private static boolean isSingleLine=true;

/**
* 待解析的SQL語句
*/
private String sql;

/**
* SQL中選擇的列
*/
private String cols;

/**
* SQL中查找的表
*/
private String tables;

/**
* 查找條件
*/
private String conditions;

/**
* Group By的欄位
*/
private String groupCols;

/**
* Order by的欄位
*/
private String orderCols;

/**
* 構造函數
* 功能：傳入構造函數，解析成欄位，表，條件等
* @param sql：傳入的SQL語句
*/
public SqlParser(String sql){
this.sql=sql.trim();

『玖』 如何解析sql語句並提取出表名

先做詞法分析，識別每個單詞， 然後做語義分析找到表名。

關鍵字from、into後， where前就是表名。

select * from table_name where .....;
insert a, b, c into table_name;
delete * from table where ...；
update f1 = a table where ...；

『拾』 oracle sql是怎麼解析的

導讀：Oracle的後台運作原理是什麼？我們的一條命令是如何被執行的？今天我們就從一條簡單的Select語句開始，看看Oracle資料庫後台的運作機制。

Select語句可以說是DBA和資料庫開發者在工作中使用最多的語句之一，但這條語句是如何執行？在Oracle資料庫中又是如何運作的呢?今天我們就從一條簡單的Select語句開始，看看Oracle資料庫後台的運作機制。這對於我們之後的系統管理與故障排除非常有幫助。

第一步：客戶端把語句發給伺服器端執行

當我們在客戶端執行select語句時，客戶端會把這條SQL語句發送給伺服器端，讓伺服器端的進程來處理這語句。也就是說，Oracle客戶端是不會做任何的操作，他的主要任務就是把客戶端產生的一些SQL語句發送給伺服器端。雖然在客戶端也有一個資料庫進程，但是，這個進程的作用跟伺服器上的進程作用事不相同的。伺服器上的資料庫進程才會對SQL語句進行相關的處理。不過，有個問題需要說明，就是客戶端的進程跟伺服器的進程是一一對應的。也就是說，在客戶端連接上伺服器後，在客戶端與伺服器端都會形成一個進程，客戶端上的我們叫做客戶端進程;而伺服器上的我們叫做伺服器進程。所以，由於所有的SQL語句都是伺服器進程執行的，所以，有些人把伺服器進程形象地比喻成客戶端進程的「影子」。

第二步：語句解析

當客戶端把SQL語句傳送到伺服器後，伺服器進程會對該語句進行解析。同理，這個解析的工作，也是在伺服器端所進行的。雖然這只是一個解析的動作，但是，其會做很多「小動作」。

1. 查詢高速緩存。伺服器進程在接到客戶端傳送過來的SQL語句時，不會直接去資料庫查詢。而是會先在資料庫的高速緩存中去查找，是否存在相同語句的執行計劃。如果在數據高速緩存中，剛好有其他人使用這個查詢語句的話，則伺服器進程就會直接執行這個SQL語句，省去後續的工作。所以，採用高速數據緩存的話，可以提高SQL語句的查詢效率。一方面是從內存中讀取數據要比從硬碟中的數據文件中讀取數據效率要高，另一方面，也是因為這個語句解析的原因。

不過這里要注意一點，這個數據緩存跟有些客戶端軟體的數據緩存是兩碼事。有些客戶端軟體為了提高查詢效率，會在應用軟體的客戶端設置數據緩存。由於這些數據緩存的存在，可以提高客戶端應用軟體的查詢效率。但是，若其他人在伺服器進行了相關的修改，由於應用軟體數據緩存的存在，導致修改的數據不能及時反映到客戶端上。從這也可以看出，應用軟體的數據緩存跟資料庫伺服器的高速數據緩存不是一碼事。

2. 語句合法性檢查。當在高速緩存中找不到對應的SQL語句時，則資料庫伺服器進程就會開始檢查這條語句的合法性。這里主要是對SQL語句的語法進行檢查，看看其是否合乎語法規則。如果伺服器進程認為這條SQL語句不符合語法規則的時候，就會把這個錯誤信息，反饋給客戶端。在這個語法檢查的過程中，不會對SQL語句中所包含的表名、列名等等進行SQL他只是語法上的檢查。

3. 語言含義檢查。若SQL語句符合語法上的定義的話，則伺服器進程接下去會對語句中的欄位、表等內容進行檢查。看看這些欄位、表是否在資料庫中。如果表名與列名不準確的話，則資料庫會就會反饋錯誤信息給客戶端。

所以，有時候我們寫select語句的時候，若語法與表名或者列名同時寫錯的話，則系統是先提示說語法錯誤，等到語法完全正確後，再提示說列名或表名錯誤。若能夠掌握這個順序的話，則在應用程序排錯的時候，可以節省時間。

4. 獲得對象解析鎖。當語法、語義都正確後，系統就會對我們需要查詢的對象加鎖。這主要是為了保障數據的一致性，防止我們在查詢的過程中，其他用戶對這個對象的結構發生改變。對於加鎖的原理與方法，我在其他文章中已經有專門敘述，在這里就略過不談了。

5. 數據訪問許可權的核對。當語法、語義通過檢查之後，客戶端還不一定能夠取得數據。伺服器進程還會檢查，你所連接的用戶是否有這個數據訪問的許可權。若你連接上伺服器的用戶不具有數據訪問許可權的話，則客戶端就不能夠取得這些數據。故，有時候我們查詢數據的時候，辛辛苦苦地把SQL語句寫好、編譯通過，但是，最後系統返回個 「沒有許可權訪問數據」的錯誤信息，讓我們氣半死。這在前端應用軟體開發調試的過程中，可能會碰到。所以，要注意這個問題，資料庫伺服器進程先檢查語法與語義，然後才會檢查訪問許可權。

6. 確定最佳執行計劃。當語句與語法都沒有問題，許可權也匹配的話，伺服器進程還是不會直接對資料庫文件進行查詢。伺服器進程會根據一定的規則，對這條語句進行優化。不過要注意，這個優化是有限的。一般在應用軟體開發的過程中，需要對資料庫的sql語言進行優化，這個優化的作用要大大地大於伺服器進程的自我優化。所以，一般在應用軟體開發的時候，資料庫的優化是少不了的。

當伺服器進程的優化器確定這條查詢語句的最佳執行計劃後，就會將這條SQL語句與執行計劃保存到數據高速緩存。如此的話，等以後還有這個查詢時，就會省略以上的語法、語義與許可權檢查的步驟，而直接執行SQL語句，提高SQL語句處理效率。

第三步：語句執行

語句解析只是對SQL語句的語法進行解析，以確保伺服器能夠知道這條語句到底表達的是什麼意思。等到語句解析完成之後，資料庫伺服器進程才會真正的執行這條SQL語句。

這個語句執行也分兩種情況。一是若被選擇行所在的數據塊已經被讀取到數據緩沖區的話，則伺服器進程會直接把這個數據傳遞給客戶端，而不是從資料庫文件中去查詢數據。若數據不在緩沖區中，則伺服器進程將從資料庫文件中查詢相關數據，並把這些數據放入到數據緩沖區中。

這里仍然要注意一點，就是Oracle資料庫中，定義了很多種類的高速緩存。像上面所說的SQL語句緩存與現在講的數據緩存。我們在學習資料庫的時候，需要對這些緩存有一個清晰的認識，並了解各個種類緩存的作用。這對於我們後續資料庫維護與資料庫優化是非常有用的。

第四步：提取數據

當語句執行完成之後，查詢到的數據還是在伺服器進程中，還沒有被傳送到客戶端的用戶進程。所以，在伺服器端的進程中，有一個專門負責數據提取的一段代碼。他的作用就是把查詢到的數據結果返回給用戶端進程，從而完成整個查詢動作。

從這整個查詢處理過程中，我們在資料庫開發或者應用軟體開發過程中，需要注意以下幾點：

一是要了解資料庫緩存跟應用軟體緩存是兩碼事情。資料庫緩存只有在資料庫伺服器端才存在，在客戶端是不存在的。只有如此，才能夠保證資料庫緩存中的內容跟資料庫文件的內容一致。才能夠根據相關的規則，防止數據臟讀、錯讀的發生。而應用軟體所涉及的數據緩存，由於跟資料庫緩存不是一碼事情，所以，應用軟體的數據緩存雖然可以提高數據的查詢效率，但是，卻打破了數據一致性的要求，有時候會發生臟讀、錯讀等情況的發生。所以，有時候，在應用軟體上有專門一個功能，用來在必要的時候清除數據緩存。不過，這個數據緩存的清除，也只是清除本機上的數據緩存，或者說，只是清除這個應用程序的數據緩存，而不會清除資料庫的數據緩存。

二是絕大部分SQL語句都是按照這個處理過程處理的。我們DBA或者基於Oracle資料庫的開發人員了解這些語句的處理過程，對於我們進行涉及到SQL語句的開發與調試，是非常有幫助的。有時候，掌握這些處理原則，可以減少我們排錯的時間。特別要注意，資料庫是把數據查詢許可權的審查放在語法語義的後面進行檢查的。所以，有時會若光用資料庫的許可權控制原則，可能還不能滿足應用軟體許可權控制的需要。此時，就需要應用軟體的前台設置，實現許可權管理的要求。而且，有時應用資料庫的許可權管理，也有點顯得繁瑣，會增加伺服器處理的工作量。因此，對於記錄、欄位等的查詢許可權控制，大部分程序涉及人員喜歡在應用程序中實現，而不是在資料庫上實現。