解析sql

‘壹’ 如何解析mysql导出来的sql文件

打开你的navicat:下图有一个快速打开的方法，小伙伴们可以试试。

双击打开你需要导出的数据库，然后右键单机会有一个弹出框。

例如：我想要导出“本地”连接》webdb数据库的sql文件。如图

如何是导出sql文件的话选择DumpSQLFile..然后会弹出一个对话框，选择你要把sql文件放哪就行了。

如果是导入sql文件的话，你就需要选择ExecuteSqlFile，然后也会弹出一个对话框，让你选择自己需要执行的sql文件。然后点击确定就可以了。

‘贰’ 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;

得到第一个checindate，直接截取字符串就可以了

别搞得那么复杂了

‘叁’ 什么是SQL解析器

编写执行SQL语句代码的地方。 SQL2000是单独出来的，后面的都和企业管理器集成在一起了。

‘肆’ java解析字符串（解析sql语句，得到需要查询显示的字段名）。

在Sql语句前加上SET FMTONLY ON,再执行Sql语句,该设置只将元数据返回给客户端,可以用于测试响应的格式,而不必实际执行查询.有了返回的表结构,还怕得到不到要查询的字段
例:
SET FMTONLY ON;
SELECT f_spbm,f_spmc as '名称' FROM 表1;
SET FMTONLY OFF;

‘伍’ 怎样判断一个SQL语句是硬解析还是软解析

只要执行的sql语句文
本相同，并且对应sql的执行计划已经缓存在oracle的内存（library
cache）中，那么无论你怎么去执行这条sql，都不会硬解析，而是软解析。相反来说，如果这个sql你第一次执行，或者之前执行sql的执行计划已经
从oracle内存中置换出来，那么肯定会硬解析。
建议看一下oracle内存方面的资料，会有相对应的解释。

‘陆’ 正则表达式如何解析sql语句

哇，你们老师一定是希望你们用ibatis吧，这个就是xml里面写sql，然后你们老师好不同哦，要求好严格哦，我不喜欢哦，替我转告一下啊
insert语句呀，indexOf就够了，还正则什么呀
map里面随便储存啊，什么类型都可以啦，String嘛啊

‘柒’ 如何进行SQL语句的解析与改写

这段代码看起来有点儿别扭，一般情况下在不进行汇总计算的时候是不会使用group by语句的。
看你的代码想表达的意思是：从dbo.F4201 表中找出与dbo.F4211_BK_80429_8表中SHDOCO = SDDOCO 并且SHKCOO = SDKCOO并且SHDCTO = SDDCTO的数据记录，是这个意思吗？如果是这样语句可以改写为如下：
SELECT * FROM dbo.F4201
WHERE exist (
SELECT 1
from dbo.F4211_BK_80429_8
where SHDOCO = SDDOCO
and SHKCOO = SDKCOO
and SHDCTO = SDDCTO
)

‘捌’ 怎么用正则表达式解析sql语句

先看要解析的样例SQL语句：

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为select * from al
解析后的SQL为
select
*
from
al

原SQL为SELECT * frOm al
解析后的SQL为
select
*
from
al

原SQL为Select C1,c2 From tb
解析后的SQL为
select
C1,c2
from
tb

原SQL为select c1,c2 from tb
解析后的SQL为
select
c1,c2
from
tb

原SQL为select count(*) from t1
解析后的SQL为
select
count(*)
from
t1

原SQL为select c1,c2,c3 from t1 where condi1=1
解析后的SQL为
select
c1,c2,c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL为Select c1,c2,c3 From t1 Where condi1=1
解析后的SQL为
select
c1,c2,c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL为select c1,c2,c3 from t1,t2 where condi3=3 or condi4=5 order by o1,o2
解析后的SQL为
select
c1,c2,c3
from
t1,t2
where
condi3=3 or condi4=5
order by
o1,o2

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

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

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

原SQL为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
解析后的SQL为
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为select * from al
解析后的SQL为
select
*
from
al

原SQL为SELECT * frOm al
解析后的SQL为
select
*
from
al

原SQL为Select C1,c2 From tb
解析后的SQL为
select
C1,
c2
from
tb

原SQL为select c1,c2 from tb
解析后的SQL为
select
c1,
c2
from
tb

原SQL为select count(*) from t1
解析后的SQL为
select
count(*)
from
t1

原SQL为select c1,c2,c3 from t1 where condi1=1
解析后的SQL为
select
c1,
c2,
c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL为Select c1,c2,c3 From t1 Where condi1=1
解析后的SQL为
select
c1,
c2,
c3
from
t1
where
condi1=1

原SQL为select c1,c2,c3 from t1,t2 where condi3=3 or condi4=5 order by o1,o2
解析后的SQL为
select
c1,
c2,
c3
from
t1,
t2
where
condi3=3 or
condi4=5
order by
o1,
o2

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

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

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

原SQL为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
解析后的SQL为
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

使用的类SqlParser，你可以拷贝下来使用之：

package com.sitinspring.common.sqlFormatter;

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

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

/**
* 四个空格
*/
private static final String FourSpace = " ";

/**
* 是否单行显示字段，表，条件的标识量
*/
private static boolean isSingleLine=true;

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

/**
* SQL中选择的列
*/
private String cols;

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

/**
* 查找条件
*/
private String conditions;

/**
* Group By的字段
*/
private String groupCols;

/**
* Order by的字段
*/
private String orderCols;

/**
* 构造函数
* 功能：传入构造函数，解析成字段，表，条件等
* @param sql：传入的SQL语句
*/
public SqlParser(String sql){
this.sql=sql.trim();

‘玖’ 如何解析sql语句并提取出表名

先做词法分析，识别每个单词， 然后做语义分析找到表名。

关键字from、into后， 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是怎么解析的

导读：Oracle的后台运作原理是什么？我们的一条命令是如何被执行的？今天我们就从一条简单的Select语句开始，看看Oracle数据库后台的运作机制。

Select语句可以说是DBA和数据库开发者在工作中使用最多的语句之一，但这条语句是如何执行？在Oracle数据库中又是如何运作的呢?今天我们就从一条简单的Select语句开始，看看Oracle数据库后台的运作机制。这对于我们之后的系统管理与故障排除非常有帮助。

第一步：客户端把语句发给服务器端执行

当我们在客户端执行select语句时，客户端会把这条SQL语句发送给服务器端，让服务器端的进程来处理这语句。也就是说，Oracle客户端是不会做任何的操作，他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL语句发送给服务器端。虽然在客户端也有一个数据库进程，但是，这个进程的作用跟服务器上的进程作用事不相同的。服务器上的数据库进程才会对SQL语句进行相关的处理。不过，有个问题需要说明，就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说，在客户端连接上服务器后，在客户端与服务器端都会形成一个进程，客户端上的我们叫做客户端进程;而服务器上的我们叫做服务器进程。所以，由于所有的SQL语句都是服务器进程执行的，所以，有些人把服务器进程形象地比喻成客户端进程的“影子”。

第二步：语句解析

当客户端把SQL语句传送到服务器后，服务器进程会对该语句进行解析。同理，这个解析的工作，也是在服务器端所进行的。虽然这只是一个解析的动作，但是，其会做很多“小动作”。

1. 查询高速缓存。服务器进程在接到客户端传送过来的SQL语句时，不会直接去数据库查询。而是会先在数据库的高速缓存中去查找，是否存在相同语句的执行计划。如果在数据高速缓存中，刚好有其他人使用这个查询语句的话，则服务器进程就会直接执行这个SQL语句，省去后续的工作。所以，采用高速数据缓存的话，可以提高SQL语句的查询效率。一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取数据效率要高，另一方面，也是因为这个语句解析的原因。

不过这里要注意一点，这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了提高查询效率，会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在，可以提高客户端应用软件的查询效率。但是，若其他人在服务器进行了相关的修改，由于应用软件数据缓存的存在，导致修改的数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出，应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存不是一码事。

2. 语句合法性检查。当在高速缓存中找不到对应的SQL语句时，则数据库服务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对SQL语句的语法进行检查，看看其是否合乎语法规则。如果服务器进程认为这条SQL语句不符合语法规则的时候，就会把这个错误信息，反馈给客户端。在这个语法检查的过程中，不会对SQL语句中所包含的表名、列名等等进行SQL他只是语法上的检查。

3. 语言含义检查。若SQL语句符合语法上的定义的话，则服务器进程接下去会对语句中的字段、表等内容进行检查。看看这些字段、表是否在数据库中。如果表名与列名不准确的话，则数据库会就会反馈错误信息给客户端。

所以，有时候我们写select语句的时候，若语法与表名或者列名同时写错的话，则系统是先提示说语法错误，等到语法完全正确后，再提示说列名或表名错误。若能够掌握这个顺序的话，则在应用程序排错的时候，可以节省时间。

4. 获得对象解析锁。当语法、语义都正确后，系统就会对我们需要查询的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性，防止我们在查询的过程中，其他用户对这个对象的结构发生改变。对于加锁的原理与方法，我在其他文章中已经有专门叙述，在这里就略过不谈了。

5. 数据访问权限的核对。当语法、语义通过检查之后，客户端还不一定能够取得数据。服务器进程还会检查，你所连接的用户是否有这个数据访问的权限。若你连接上服务器的用户不具有数据访问权限的话，则客户端就不能够取得这些数据。故，有时候我们查询数据的时候，辛辛苦苦地把SQL语句写好、编译通过，但是，最后系统返回个 “没有权限访问数据”的错误信息，让我们气半死。这在前端应用软件开发调试的过程中，可能会碰到。所以，要注意这个问题，数据库服务器进程先检查语法与语义，然后才会检查访问权限。

6. 确定最佳执行计划。当语句与语法都没有问题，权限也匹配的话，服务器进程还是不会直接对数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则，对这条语句进行优化。不过要注意，这个优化是有限的。一般在应用软件开发的过程中，需要对数据库的sql语言进行优化，这个优化的作用要大大地大于服务器进程的自我优化。所以，一般在应用软件开发的时候，数据库的优化是少不了的。

当服务器进程的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后，就会将这条SQL语句与执行计划保存到数据高速缓存。如此的话，等以后还有这个查询时，就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤，而直接执行SQL语句，提高SQL语句处理效率。

第三步：语句执行

语句解析只是对SQL语句的语法进行解析，以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意思。等到语句解析完成之后，数据库服务器进程才会真正的执行这条SQL语句。

这个语句执行也分两种情况。一是若被选择行所在的数据块已经被读取到数据缓冲区的话，则服务器进程会直接把这个数据传递给客户端，而不是从数据库文件中去查询数据。若数据不在缓冲区中，则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据，并把这些数据放入到数据缓冲区中。

这里仍然要注意一点，就是Oracle数据库中，定义了很多种类的高速缓存。像上面所说的SQL语句缓存与现在讲的数据缓存。我们在学习数据库的时候，需要对这些缓存有一个清晰的认识，并了解各个种类缓存的作用。这对于我们后续数据库维护与数据库优化是非常有用的。

第四步：提取数据

当语句执行完成之后，查询到的数据还是在服务器进程中，还没有被传送到客户端的用户进程。所以，在服务器端的进程中，有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给用户端进程，从而完成整个查询动作。

从这整个查询处理过程中，我们在数据库开发或者应用软件开发过程中，需要注意以下几点：

一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在，在客户端是不存在的。只有如此，才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据相关的规则，防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存，由于跟数据库缓存不是一码事情，所以，应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率，但是，却打破了数据一致性的要求，有时候会发生脏读、错读等情况的发生。所以，有时候，在应用软件上有专门一个功能，用来在必要的时候清除数据缓存。不过，这个数据缓存的清除，也只是清除本机上的数据缓存，或者说，只是清除这个应用程序的数据缓存，而不会清除数据库的数据缓存。

二是绝大部分SQL语句都是按照这个处理过程处理的。我们DBA或者基于Oracle数据库的开发人员了解这些语句的处理过程，对于我们进行涉及到SQL语句的开发与调试，是非常有帮助的。有时候，掌握这些处理原则，可以减少我们排错的时间。特别要注意，数据库是把数据查询权限的审查放在语法语义的后面进行检查的。所以，有时会若光用数据库的权限控制原则，可能还不能满足应用软件权限控制的需要。此时，就需要应用软件的前台设置，实现权限管理的要求。而且，有时应用数据库的权限管理，也有点显得繁琐，会增加服务器处理的工作量。因此，对于记录、字段等的查询权限控制，大部分程序涉及人员喜欢在应用程序中实现，而不是在数据库上实现。