Mycat路由新解析器选型分析与结果.docx

《Mycat路由新解析器选型分析与结果》 Mycat，作为一个分布式数据库中间件，其路由解析器的性能和功能对于整个系统来说至关重要。一直以来，Mycat依赖于fdb parser，一个源于Apache Derby的解析器，该解析器在FoundationDB项目中被采用。然而，fdb parser存在一些限制，例如高源码修改门槛、缺乏友好的API接口、对复杂SQL语句的支持不足以及解析性能低下等问题。 面对这些问题，开发者开始寻找替代的解析器方案。在Java开源社区中，有两个值得注意的解析器：jsqlparser和Druid SQL Parser。 jsqlparser是由JSQLParser项目提供的，它是一个完全用Java实现的SQL解析器，基于javacc构建。它的设计允许用户解析SQL语句并进行复杂的操作，如修改或转换查询。然而，如同fdb parser，jsqlparser同样使用javacc，可能会面临类似源码修改困难的问题。 另一方面，Druid SQL Parser是阿里巴巴开发的，由温少——一位在解析器领域有深厚经验的开发者创建。尽管Druid主要以数据库连接池闻名，但其SQL解析器性能优秀。Druid SQL Parser采用不同的实现方式，相比fdb parser和jsqlparser，它可能提供更好的性能和更丰富的功能。 为了比较这些解析器的性能，可以通过执行相同SQL语句的解析任务10万次或100万次来衡量。例如，一个简单的INSERT语句可以用于测试： ```java public class TestParser { public static void main(String[] args) { String sql = "insert into employee(id,name,sharding_id) values(5, 'wd', 1)"; testParser(sql, CCJSqlParserUtil::parse, "fdb parser"); testParser(sql, JSQLParserUtil::parse, "jsqlparser"); testParser(sql, () -> new MySqlStatementParser(sql).parseStatementList(), "Druid SQL Parser"); } private static void testParser(String sql, ParserFunction parserFunction, String name) { long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { try { parserFunction.parse(sql); } catch (Exception e) { // handle exception } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(name + "解析耗时：" + (end - start) + "ms"); } @FunctionalInterface interface ParserFunction { Statements parse(String sql) throws JSQLParserException, SQLSyntaxErrorException; } } ``` 这样的性能测试可以帮助确定哪个解析器在处理大量SQL解析时能提供最佳的效率。 总结来说，Mycat的路由解析器选型是一项关键决策，需要综合考虑性能、可维护性、功能支持和社区活跃度等因素。jsqlparser和Druid SQL Parser都是可行的替代方案，各有优缺点。选择时，应根据实际应用场景的需求和团队的技术栈来决定。此外，如果可能，参与和贡献开源项目，如对解析器的优化和改进，也可能带来更符合需求的解决方案。