在本文中，小编将向大家简单介绍如何在 Go 中构造 LL(1) 解析器，并应用于解析SQL查询。希望大家能用 Go 对简单的解析器算法有一个了解和简单应用。

摘要

本文旨在简单介绍如何在 Go 中构造 LL(1) 解析器，在本例中用于解析SQL查询。

为了简单起见，我们将处理子选择、函数、复杂嵌套表达式和所有 SQL 风格都支持的其他特性。这些特性与我们将要使用的策略紧密相关。

1分钟理论

一个解析器包含两个部分：

• 词法分析：也就是“Tokeniser”
• 语法分析：AST 的创建

词法分析

让我们用例子来定义一下。“Tokenising”以下查询：

SELECT id, name FROM 'users.csv'

表示提取构成此查询的“tokens”。tokeniser 的结果像这样：

[]string{"SELECT", "id", ",", "name", "FROM", "'users.csv'"}

语法分析

这部分实际上是我们查看 tokens 的地方，确保它们有意义并解析它们来构造出一些结构体，以一种对将要使用它的应用程序更方便的方式表示查询(例如，用于执行查询，用颜色高亮显示它)。在这一步之后，我们会得到这样的结果：

query{	Type: "Select",	TableName: "users.csv",	Fields: ["id", "name"],}

有很多原因可能会导致解析失败，所以同时执行这两个步骤可能会比较方便，并在出现错误时可以立即停止。

策略

我们将定义一个像这样的解析器：

type parser struct {  sql             string        // The query to parse  i               int           // Where we are in the query  query           query.Query   // The "query struct" we'll build  step            step          // What's this? Read on...}// Main function that returns the "query struct" or an errorfunc (p *parser) Parse() (query.Query, error) {}// A "look-ahead" function that returns the next token to parsefunc (p *parser) peek() (string) {}// same as peek(), but advancing our "i" indexfunc (p *parser) pop() (string) {}

直观地说，我们首先要做的是“peek() 第一个 token”。在基础的SQL语法中，只有几个有效的初始 token：SELECT、UPDATE、DELETE等；其他的都是错误的。代码像这样：

switch strings.ToUpper(parser.peek()) {case "SELECT":  parser.query.type = "SELECT" // start building the "query struct"  parser.pop()  // TODO continue with SELECT query parsing...case "UPDATE":  // TODO handle UPDATE// TODO other cases...default:  return parser.query, fmt.Errorf("invalid query type")}

我们基本上可以填写 TODO 和让它跑起来！然而，聪明的读者会发现，解析整个 SELECT 查询的代码很快会变得混乱，而且我们有许多类型的查询需要解析。所以我们需要一些结构。

有限状态机

FSMs 是一个非常有趣的话题，但我们来这里不是为了讲这个，所以不会深入介绍。让我们只关注我们需要什么。

在我们的解析过程中，在任何给定的点（与其说“点”，不如称其称为“节点”），只有少数 token 是有效的，在找到这些 token 之后，我们将进入新的节点，其中不同的 token 是有效的，以此类推，直到完成对查询的解析。我们可以将这些节点关系可视化为有向图：

点转换可以用一个更简单的表来定义，但是：

我们可以直接将这个表转换成一个非常大的 switch 语句。我们将使用那个我们之前定义过的 parser.step 属性：

func (p *parser) Parse() (query.Query, error) {  parser.step = stepType // initial step  for parser.i < len(parser.sql) {    nextToken := parser.peek()    switch parser.step {    case stepType:      switch nextToken {      case UPDATE:        parser.query.type = "UPDATE"        parser.step = stepUpdateTable      // TODO cases of other query types      }    case stepUpdateSet:      // ...    case stepUpdateField:      // ...    case stepUpdateComma:      // ...    }    parser.pop()  }  return parser.query, nil}

好了！注意，有些步骤可能会有条件地循环回以前的步骤，比如 SELECT 字段定义上的逗号。这种策略对于基本的解析器非常适用。然而，随着语法变得复杂，状态的数量将急剧增加，因此编写起来可能会变得单调乏味。我建议在编写代码时进行测试；更多信息请见下文。

Peek() 实现

记住，我们需要同时实现 peek() 和 pop() 。因为它们几乎是一样的，所以我们用一个辅助函数来保持代码整洁。此外，pop() 应该进一步推进索引，以避免取到空格。

func (p *parser) peek() string {  peeked, _ := p.peekWithLength()  return peeked}func (p *parser) pop() string {  peeked, len := p.peekWithLength()  p.i += len  p.popWhitespace()  return peeked}func (p *parser) popWhitespace() {  for ; p.i < len(p.sql) && p.sql[p.i] == ' '; p.i++ {  }}

下面是我们可能想要得到的令牌列表：

var reservedWords = []string{  "(", ")", ">=", "<=", "!=", ",", "=", ">", "<",  "SELECT", "INSERT INTO", "VALUES", "UPDATE",  "DELETE FROM", "WHERE", "FROM", "SET",}

除此之外，我们可能会遇到带引号的字符串或纯标识符（例如字段名）。下面是一个完整的 peekWithLength() 实现：

func (p *parser) peekWithLength() (string, int) {  if p.i >= len(p.sql) {    return "", 0  }  for _, rWord := range reservedWords {    token := p.sql[p.i:min(len(p.sql), p.i+len(rWord))]    upToken := strings.ToUpper(token)    if upToken == rWord {      return upToken, len(upToken)    }  }  if p.sql[p.i] == '\'' { // Quoted string    return p.peekQuotedStringWithLength()  }  return p.peekIdentifierWithLength()}

其余的函数都很简单，留给读者作为练习。如果您感兴趣，可以查看 github 的链接，其中包含完整的源代码实现。

最终验证

解析器可能会在得到完整的查询定义之前找到字符串的末尾。实现一个 parser.validate() 函数可能是一个好主意，该函数查看生成的“query”结构，如果它不完整或错误，则返回一个错误。

测试Go的表格驱动测试模式非常适合我们的情况：

type testCase struct {  Name     string         // description of the test  SQL      string         // input sql e.g. "SELECT a FROM 'b'"  Expected query.Query    // expected resulting "query" struct  Err      error          // expected error result}

测试实例：

ts := []testCase{    {      Name:     "empty query fails",      SQL:      "",      Expected: query.Query{},      Err:      fmt.Errorf("query type cannot be empty"),    },    {      Name:     "SELECT without FROM fails",      SQL:      "SELECT",      Expected: query.Query{Type: query.Select},      Err:      fmt.Errorf("table name cannot be empty"),    },    ...

像这样测试测试用例：

for _, tc := range ts {    t.Run(tc.Name, func(t *testing.T) {      actual, err := Parse(tc.SQL)      if tc.Err != nil && err == nil {        t.Errorf("Error should have been %v", tc.Err)      }      if tc.Err == nil && err != nil {        t.Errorf("Error should have been nil but was %v", err)      }      if tc.Err != nil && err != nil {        require.Equal(t, tc.Err, err, "Unexpected error")      }      if len(actual) > 0 {        require.Equal(t, tc.Expected, actual[0],          "Query didn't match expectation")      }    })  }

我使用 verify 是因为当查询结构不匹配时，它提供了一个 diff 输出。

深入理解

这个实验非常适合：

• 学习 LL(1) 解析器算法
• 自定义解析无依赖关系的简单语法

然而，这种方法可能会变得单调乏味，而且有一定的局限性。考虑一下如何解析任意复杂的复合表达式（例如 sqrt(a) =(1 *(2 + 3))）。

要获得更强大的解析模型，请查看解析器组合符。goyacc 是一个流行的Go实现。

下面是完整的解析器地址：