上一篇中，介绍了我们的存储和索引建立过程，这篇将介绍SQL查询、单表查询和TOPN实现。
一、SQL解析
正规的sql解析是用语法分析器，但是我找了好久，只知道可以用YACC、BISON等，sqlite使用的lemon，捣整了一天没实现，就用了python的正则表达式。
1、删除无用的空格、跳格符、换行符等；
我们以分号‘;’作为一个sql语句的结束符，在输入分号之前，我们将输入的sql语句串接成一个string，在将整个sql语句的一些无用的字符删掉，
1 def rmNoUseChar(sql): 2 while sql.find("'") != -1:#将引号删除，不论什么类型都当字符类型处理 3 sql = sql.replace("'","") 4 while sql.find('"') != -1: 5 sql = sql.replace('"','') 6 while sql.find('\t') != -1:#删除制表符 7 sql = sql.replace("\t"," ") 8 while sql.find('\n') != -1:#删除换行符 9 sql = sql.replace("\n"," ")10 statements = sql.split(" ")#分割成列表，删除多余空格后在拼接成字符串11 while "" in statements:12 statements.remove("")13 sql=""14 for stmt in statements:15 sql += stmt+ " "16 return sql[0:-1]#最后一个空格删掉
2、关键词大写；
在sql语句中扫描关键字，将关键字大写。这里我们使用了一个技巧，在每个select语句前面多加一个空格，每个关键字前后都加一个空格，这样可以替换单词的部分，如果不加空格，像charity 就会被替换为CHARrity，这不是我们想要的。
oneKeywords = [" SELECT "," FROM "," WHERE ",
" DESC "," ASC ",
" DATE "," DAY "," INT "," CHAR "," VARCHAR "," DECIMAL ",
" SUM "," AVG ","MAX","MIN"," COUNT "," AS "," TOP "," AND "," OR "]
twoKeywords = [" GROUP BY "," ORDER BY "]
3、解析和格式化SELECT子语句；
一个常见的select语句一般包含select、from、where、group by、order by五部分（不考虑嵌套查询），where、group by、order by可以不出现，但如果出现的，在sql语句中必定满足select、from、where、group by、order by的顺序，因此我们定义：
stmtTag = ["SELECT","FROM","WHERE","GROUP BY","ORDER BY",";"]#select 子语句标志词
找到各个子语句的标志词，根据标志词来解析子语句，这里我们定义了一个方法，用来找下一个标志词：
def nextStmtTag(sql,currentTag):#根据当前标志词找下一个标志词
index = sql.find(currentTag,0)
for tag in stmtTag:
if sql.find(tag,index+len(currentTag)) != -1:
return tag
比如我们测试发现sql语句中有WHERE标志词，那么它一定有where子句，我们通过nextStmtTag()方法得到下一个关键词，如果sql中有GROUP BY， 则下一个标志词就是GROUP BY，如果没有GROUP BY而有ORDER BY，那下一个标志词就是ORDER BY，否则下一个标志词就是分号";"，因为一个sql中一定有结束符分号。
4、结合元数据表检查语法错误；
解析完sql的子语句后，我们就可以进行简单的语法检查，结合元数据检查WHERE子句的表是否在数据库中存在，以及其他子语句中的属性是否在WHERE子句的表中，检查的过程中，顺便将属性大写，并将的表名添上，属性的格式统一为：[表名].[属性名]，同时对多表查询的where条件做优化，即将单表查询条件放在列表的前面，多表连接放在后面。具体请看下面的例子：
我们输入如下sql语句：
select l_orderkey,o_orderdate,o_shippriority, min(l_orderkey) as min_odkey, max(o_shippriority) as max_priority from customer,orders,lineitem where c_mktsegment = "MACHINERY" and c_custkey = o_custkey and l_orderkey = o_orderkey and o_orderdate < "1995-05-20" and l_shipdate > "1995-05-18" group by l_orderkey,o_orderdate,o_shippriority order by o_orderdate desc,o_orderdate;
解析的结果（已通过语法检查）：
{'FROM': ['CUSTOMER', 'ORDERS', 'LINEITEM'],
'GROUP': ['LINEITEM.L_ORDERKEY',
'ORDERS.O_ORDERDATE',
'ORDERS.O_SHIPPRIORITY'],
'ORDER': [['ORDERS.O_ORDERDATE', 'DESC'], ['ORDERS.O_ORDERDATE', 'ASC']],
'SELECT': [['LINEITEM.L_ORDERKEY', None, None],
['ORDERS.O_ORDERDATE', None, None],
['ORDERS.O_SHIPPRIORITY', None, None],
['LINEITEM.L_ORDERKEY', 'MIN', 'min_odkey'],
['ORDERS.O_SHIPPRIORITY', 'MAX', 'max_priority']],
'WHERE': [['CUSTOMER.C_MKTSEGMENT', '=', 'MACHINERY'],
['ORDERS.O_ORDERDATE', '<', '1995-05-20'],
['LINEITEM.L_SHIPDATE', '>', '1995-05-18'],
['CUSTOMER.C_CUSTKEY', '=', 'ORDERS.O_CUSTKEY'],
['LINEITEM.L_ORDERKEY', '=', 'ORDERS.O_ORDERKEY']]}
可以看到我们将整个sql解析成一个字典，字典的键是子语句标志词，值是格式化的子语句，这个解析结果跟JSON格式差不多。对于group by和from子语句只是简单的表名和属性名，因此就使用一个list表示，而其他子语句比较复杂，我们对其子语句的每个部分用list表示，如order子语句，不光有属性还有升序或降序描述；而select还有聚集函数和重命名；where子句我们只考虑大于、等于和小于的条件，即每个where条件可以用过一个三元组表示。不出现的部分我们用None补齐。
这就是我们的解析select sql的大体过程，细节不再介绍，因为这个解析方法实在不高明，上不了台面，正规军都是用的句法和语法解析器，我们打游击战的。
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