SQL语法树（Abstract Syntax Tree，简称AST）是一种用来表示SQL查询结构的树状数据结构。它是SQL解析过程的关键产出物，将原始的SQL文本转换成一种更容易理解和操作的形式。在编译器设计和数据库查询处理中，语法树起到了核心作用。
目的
1. 结构化表示：SQL语法树提供了一种结构化的、层次化的表示方法，使得SQL查询的各个部分（比如SELECT子句、FROM子句、WHERE条件等）能够以一种逻辑清晰、易于处理的方式展现出来。
2. 语义理解：它帮助解析器理解查询的意图，每个节点和子树都对应SQL语句的一部分意义，便于后续的优化和执行。
3. 独立性：语法树脱离了原始SQL字符串的顺序和格式限制，使得查询逻辑可以独立于具体的语法细节进行分析和操作。
组成元素
- 根节点：通常代表整个SQL查询。
- 子节点：代表查询的不同部分，如SELECT子句、FROM子句、WHERE条件、GROUP BY子句等。
- 叶子节点：通常是最基本的元素，如表名、列名、常量值或关键字。
示例
考虑一个简单的SQL查询：
SELECT name, age FROM students WHERE age > 18;
其对应的SQL语法树可能如下所示：
- Query
- SelectClause
- ColumnRef(name)
- ColumnRef(age)
- FromClause
- TableRef(students)
- WhereClause
- BinaryOp(>)
- ColumnRef(age)
- Value(18)
应用
- 查询优化：数据库系统可以基于语法树对查询进行重写或优化，比如选择更高效的执行计划。
- 代码生成：一些系统会进一步将语法树转换成可执行的代码或查询计划。
- 动态查询构造：开发者可以根据需要动态地构建或修改语法树，进而生成相应的SQL语句。
生成与解析
生成SQL语法树通常涉及词法分析（将输入字符串分解成词素）和语法分析（根据词法规则和语法规则构建树结构）。现代数据库系统和SQL解析库（如ANTLR、Druid Parser）内置了这些功能，可以自动完成从SQL文本到语法树的转换。对于自定义SQL解析需求，开发者也可以手动实现这一过程。
工作原理
SQL语法树的工作原理涉及到编译器理论中的几个关键步骤：词法分析、语法分析和抽象语法树的构建。
1. 词法分析（Lexical Analysis）
- 目标：将SQL查询文本分解成一系列有意义的符号或词法单元（Tokens）。这些单元包括关键字（如SELECT、FROM）、标识符（如表名、列名）、运算符（如>、=）、字面量（如数字、字符串）等。
- 过程：通过扫描输入文本，使用正则表达式或状态机识别出上述不同类型的词法单元，并为每个单元分配一个类型和值。
2. 语法分析（Syntactic Analysis）
- 目标：根据SQL的语法规则（通常是上下文无关文法），将词法单元序列构造成一个抽象语法树。
- 过程：
- 解析器（Parser）读取词法单元序列，根据预先定义好的语法规则逐步构建树结构。
- 解析过程通常采用自上而下的递归下降解析或自下而上的移位归约解析方法。现代解析器也常用LL、LR等算法。
- 解析器会验证SQL语句是否遵循正确的语法结构，若不合法，则抛出语法错误。
3. 抽象语法树（AST）的构建
- 节点与边：构建过程中，每个语法规则对应树的一个节点，规则中的元素成为子节点。树的根节点通常代表整个SQL查询，叶子节点可能是最基础的词法单元或简单的表达式。
- 结构表示：AST的每个节点代表SQL语句的一个组成部分，如SELECT子句、FROM子句等，子节点则进一步细化这些部分的细节。例如，WHERE子句的节点下可能有比较操作符节点、列引用节点和常量值节点。
- 属性附加：构建AST的同时，可能会为节点附加额外信息，如类型信息、别名等，这些有助于后续处理阶段更好地理解查询的意图和上下文。
4. 后续处理
一旦AST构建完成，就可以用于多种用途：
- 查询优化：数据库引擎可以遍历AST，应用优化策略，比如重写查询以减少数据访问量或提高执行效率。
- 代码生成：某些系统会把AST转换成可执行代码或查询计划，用于实际的数据检索操作。
- 语义分析：进一步分析AST，检查查询的语义正确性，如表和列是否存在、权限验证等。
总之，SQL语法树是SQL查询解析和处理流程中的重要中间结构，它不仅帮助验证查询的语法正确性，也为后续的优化和执行提供了基础。
