ShardingSphere—SQL 路由与执行解析原理

在分布式数据库中，SQL 路由、解析及执行是核心机制，用于高效处理 SQL 请求并将其分发到合适的数据节点。在 ShardingSphere 中，这一过程分为三个主要阶段：SQL 路由、SQL 解析 和 SQL 执行，通过灵活的策略和优化机制实现高性能的数据操作。

一、SQL 路由、解析与执行的基本概念

1. SQL 路由

SQL 路由的主要目标是确定 SQL 请求应该被分发到哪些数据节点。

逻辑分片路由：根据分片规则，将 SQL 逻辑表和逻辑字段映射到具体的物理表和字段。
数据分发路由：根据业务逻辑和数据节点配置，将 SQL 请求发送到合适的数据节点。

2. SQL 解析

SQL 解析包括语法解析和逻辑解析，用于理解 SQL 的结构和业务意图。

语法解析：分析 SQL 的关键组成部分，如 SELECT 字段、WHERE 条件、GROUP BY、ORDER BY 等。
逻辑解析：将语法解析结果与分片规则结合，生成逻辑执行计划。

3. SQL 执行

SQL 执行阶段负责将路由和解析生成的计划分发至具体的物理节点并处理结果。

并行执行：多个数据节点上的 SQL 请求可以并行处理。
结果合并：对各个节点返回的数据结果进行汇总和处理，如排序、去重、聚合等。

二、ShardingSphere 的 SQL 路由与解析原理

ShardingSphere 通过多层次的模块协作，实现了灵活的 SQL 路由与解析。

1. SQL 路由原理

路由规则

分片键路由：基于分片键的取值范围和分片算法，确定目标物理表。
全路由：当 SQL 无法命中分片键时，将 SQL 发送至所有分片（广播）。
绑定表路由：对于绑定关系的表，路由规则一致，减少跨表路由的复杂度。
笛卡尔积路由：当多分片键无法直接匹配时，生成所有可能的组合（代价高）。

路由流程

初步解析：分析 SQL 的类型（如 SELECT、INSERT）。
分片计算：根据分片键值和分片算法确定目标分片。
物理表映射：将逻辑表映射到具体的物理表。
目标节点分配：将 SQL 分发至具体的数据节点。

2. SQL 解析原理

语法解析

ShardingSphere 使用 Antlr4 进行语法解析，分为两个阶段：

词法解析：将 SQL 拆分为标记（Tokens）。
语法树生成：根据 SQL 语法规则生成抽象语法树（AST）。

示例：

SELECT id, name FROM t_user WHERE age > 25;

解析生成的语法树：

Root├─ SELECT│    ├─ Fields: id, name│    ├─ FROM: t_user│    └─ WHERE: age > 25

逻辑解析

将语法树与分片规则结合，生成逻辑执行计划：

确定逻辑表与物理表的映射关系。
优化条件过滤（如去掉无效条件）。

3. SQL 执行原理

执行计划生成

根据逻辑解析的结果生成分布式执行计划，包括：

执行方式：并行或顺序执行。
节点分配：将不同的子任务分发到对应的物理节点。
结果处理策略：指定如何对多节点返回的数据进行处理。

执行过程

任务分发：将子任务发送到目标数据节点。
节点执行：每个数据节点独立执行分配的 SQL。
结果合并：对返回结果进行去重、排序、聚合等操作，生成最终结果。

结果合并策略

流式合并：适用于排序操作较少的情况。
内存合并：适用于需要复杂排序、去重的情况。

三、SQL 路由与解析的具体示例

示例 1：简单分片查询

SELECT id, name FROM t_user WHERE id = 101;

解析过程：

路由：id = 101 是分片键，通过分片算法确定目标分片。
映射：逻辑表 t_user 映射到物理表 t_user_1。
执行：将 SQL 分发到目标节点，直接查询物理表 t_user_1。

示例 2：跨分片查询

SELECT id, name FROM t_user WHERE age > 25;

解析过程：

路由：age 不是分片键，需要全路由。
映射：逻辑表 t_user 映射到所有物理表（如 t_user_1、t_user_2）。
执行：
- 子任务：对每个分片执行 SELECT id, name FROM t_user_X WHERE age > 25。
- 合并结果：汇总各节点返回的数据。