SQL 生成工具可用于测试 Parser 与其他数据库产品的兼容性,通过解析 YACC 语法文件中的产生式,生成对应的 SQL 语句,再使用数据库执行该 SQL,根据结果判断语句是否与其他数据库语法兼容。

01工具使用

语法文件预处理

预处理目的是将语法文件中无关的内容去除,只保留各个语句的产生式,可以通过命令 bison -v sql.y 获取语法文件中的语法规则(不带 Action),然后再去除生成文件中的无用部分,如终结符列表、非终结符列表、状态转换表等,如下所示:

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生成的 sql.output 文件内容如下,我们仅保留其“语法”一节:

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无用的 section,需要移除

保留的 section

注:对于保留的“语法” 一节,还需要去除其序号。

对于上述过程,我们通过预处理脚本 preprocess.sh 进行封装,使处理后的文件满足工具的要求。生成的文件形式如下,输出的 .output 文件即为预处理后的语法文件。

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SQL 语句生成

生成符合条件的语法文件后,即可使用工具生成 SQL。

工具支持如下参数:

•-b:指定语法文件,必选。语法文件为 preprocess.sh 脚本处理后的产生的文件

•-n:指定待生成的产生式名称,必选

•-R:随机生成模式,可选,默认为枚举模式

•-o:指定生成 SQL 语句的保存文件,可选,默认为 report.csv

•-N:限制生成 SQL 条数,可选,默认不限制

02 工具实现

该工具包含两个 package:yacc\_parser和sql\_generator,分别负责完成 Token 解析和 SQL 生成。

产生式的表示方法

type SeqInfo struct {
    Items []string
}
type Production struct {
    Head  string    // 产生式头部
    Alter []SeqInfo     // 产生式 body
}

Token 解析

函数 Tokenize 用于将读取的语法文件中的字符 Token 化,每次调用将返回一个 Token。该函数仅处理了简单的分隔符和引号,并未实现标准词法分析器的正则匹配。

Parse 函数调用 Tokenize 函数,每次返回一个 Token,返回后 Parse 函数根据当前状态和 Token 类型,将一连串的 Token 组装成 Production。

SQL 生成

SQL 生成有两种模式:

1、是遍历 Production 中指定产生式的 body 列表,枚举生成 SQL 语句;

2、随机选择 Production 中指定产生式的 body 列表,随机生成 SQL 语句。

1、枚举

枚举的实现方式是使用一个链表保存待 resolve 的Token,每次从链表头取一个 Token,并自增该 Token出现的次数,再根据其每个子表达式中 Token 在记录中出现次数是否大于指定次数,筛选可以继续推导的子表达式。

另一方面使用了两个数组记录当前所取的子表达式的下标(choice)和当前最大子表达式下标(max)进行记录,以便下一次自增 choice 取下一个表达式。

经过筛选后,选取 choice 位置的产生式右部子表达式并将其全部 Token 插入链表头部,然后判断头部是否为 literal 或 keyword,如果是则取出头部放入 SQL 数组,如果不是则继续循环处理链表。

当处理到当前产生式末尾时(判断方式为 choice>max),此时将尝试“进位”,即记录的当前所取的位置数组最后一位自增。

比如:max 数组为 1 2 1 3,choice 数组为 0 0 0 3,则进位后 choice 数组为 0 0 1 0,表示最后一个位置已全部遍历,现在要将倒数第二位自增,最后一位置零,继续下一次排列组合的读取。

生成过程则是通过递归实现,例如针对以下这条产生式,处理逻辑如图所示:

image.png

根据记录的 choice 值,选择产生式的第 choice 条子表达式,直到生成一条 SQL。然后再将choice数组进位,继续下一轮选择。

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2、随机

随机生成模式与枚举生成模式类似,区别在于其并不会顺序遍历产生式 body 列表中每个 Token,而是随机选择一个 Token 作为组成 SQL 的一部分。


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