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技术贴 | SQL编译与执行-parser

前言 SQL 编译与执行系列技术博客将按照以下顺序分别介绍整个 SQL 执行引擎。 图一SQL 编译与执行研读流程 parser 部分,包括词法解析和语法解析。 compile 部分,包括语义解析以及计划的构建。 optimize 部分,包括计划的优化。 exec 部分,包括执行计划的生成以及执行。 本文作为本系列第一篇文章,首先为大家介绍 parser 的核心设计,主要包括 SQL 词法以及语法的解析。 一、SQL 执行流程 图二所示为一条 SQL 语句的整体处理流程,总体来说,一条 SQL 语句需要经过下述步骤:parser—构建逻辑计划—构建优化计划—构建物理计划—构建执行计划。 图二 SQL执行流程 parser 过程最主要的目的就是解析输入的 SQL 语句,通过词法解析器解析为 token,通过语法解析器生成抽象语法树,而后即可传入 SQL 执行引擎进行识别和处理。 接着进入下一步,首先要对输入的数据进行有效性验证,解析并转换 AST 树,构建逻辑计划。接下来就是对生成的计划进行优化以找到代价最小的执行方式,根据优化好的逻辑计划构建可执行的物理计划,最后下...

ZenData 2.3 版本发布,支持多层级 JSON 数据输出

ZenData2.3版本发布,支持多层级JSON数据输出,新增从 Mysql表生成数据定义文件。 2.3版更新内容 支持多层级JSON格式的数据输出,便于在测试代码中反序列化成对象使用; 支持直接从Mysql数据库表生成YAML定义文件; 数据生成服务API,新增非JSON格式的数据输出; 其他一些问小题的修复。 ZenData用途 ZenData主要两大功能:数据生成和数据解析。通过一个配置文件,可以使用ZenData生成您想要的各种数据。同样也可以对某一个数据文件,指定其数据类型定义的配置文件,完成到结构化数据的解析。 ZenData可以用于手工测试场景下面测试数据的准备,也可以用于自动化测试脚本里面的数据生成和解析,还可一键生成海量数据用于性能和压力测试。 ZenData特性 简单无依赖,只有一个可执行文件,即可满足命令行生成和HTTP接口两种数据生成服务; 使用配置文件来生成数据,使用人员不需要有开发知识,即可快速上手应用; 提供了简明、强大的数据定义语法,如分组、区间、步长、循环、随机、格式化、前后缀、函数和表达式等,配置灵活、扩展方便; 支持从文本文件中读取数据,方便用户对...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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