1.SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
2.怎么改已经做好的传世l传传世登录器?
3.Mybatis拼接sql出错及源码解析
4.SQL抽象语法树及改写场景应用
SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
sqlparse是一个无验证的SQL解析器，它提供了SQL语句解析、源码源拆分和格式化的世源能力。
获取源码请访问：github.com/andialbrecht...
sqlparse包含三个基本函数：解析、码开拆分和格式化SQL语句。传世l传
代码结构清晰，源码源戏曲论坛源码分为词法解析、世源语句拆分、码开语法解析和格式化四个部分。传世l传
词法解析(tokenize)：将SQL语句分解为词法元素。源码源
语句拆分(sqlparse.split)：将连续的世源SQL语句拆分为独立的语句。
语法解析(sqlparse.parse)：解析SQL语句的码开语法结构。
SQL格式化(sqlparse.format)：将SQL语句格式化为更清晰的传世l传格式。
实战应用包括：从SELECT中提取表名，源码源从CREATE中提取字段定义。世源
具体实现请参考：github.com/messixukejia...
怎么改已经做好的传世登录器?
修改已经做好的传世登录器需要遵循一定的步骤和注意事项。
首先，明确修改的狼人杀源码开发目的和需求。是因为登录器存在安全漏洞需要修复，还是想要增加新的功能？了解需求后，可以对登录器的源代码进行相应的调整。
其次，备份原始代码。在修改之前，务必备份好原始代码，以防修改过程中出现不可预料的错误，导致无法恢复。
接下来，根据需求进行代码修改。如果是修复安全漏洞，需要对代码进行安全审计，找出潜在的漏洞并进行修复。例如，如果登录器存在SQL注入漏洞，可以通过对用户输入的狼人杀指令源码数据进行过滤和转义来防止注入攻击。如果是增加新功能，可以在代码中添加相应的模块和函数。例如，想要增加自动登录功能，可以在登录器中添加保存用户账号和密码的功能，并在启动时自动填写这些信息。
在修改过程中，需要注意代码的可读性和可维护性。尽量使用简洁明了的代码结构，避免过度复杂的嵌套和逻辑判断。同时，添加必要的注释和文档，方便后续维护和理解。
最后，测试修改后的登录器。确保所有功能都能正常工作，并且没有出现新的沈阳到吉林源码错误或漏洞。可以在不同的环境和场景下进行测试，以确保登录器的稳定性和可靠性。
总之，修改传世登录器需要谨慎和细致地进行。在修改前要明确需求，备份原始代码，根据需求进行代码修改，并注意代码的可读性和可维护性。修改后要进行充分的测试，确保登录器的稳定性和可靠性。
Mybatis拼接sql出错及源码解析
结论是，Mybatis在拼接SQL时出现意外条件添加，可能是由于别名与参数名冲突导致的。作者猜测，当在foreach循环中设置了别名exemptNo，Mybatis可能误将这个别名与参数关联，即使exemptNo值为空，168源码站也会在SQL中添加条件。这个行为实际上是一个潜在的bug，源于Mybatis在处理一次性使用的别名时的内存管理问题。
深入分析，当在org.apache.ibatis.scripting.xmltags.DynamicSqlSource的getBoundSql方法中设置断点，可以看到exemptNo的空值状态表明该条件不应被添加。进一步在rootSqlNode.apply(context)的applyItem方法中，问题集中在DynamicContext对象的ContextMap上。它在遍历时将别名作为键存储，然而在操作结束后没有及时清理，导致了不必要的参数混淆。
Mybatis的ContextMap设计用于存储SQL参数和临时键值对，但这里的问题在于，别名被永久性地存储在map中，而不是作为一次性使用的变量。因此，为了避免这类问题，应确保SQL的别名与实际参数名不冲突，以防止Mybatis的内存管理不当。
总结来说，Mybatis在处理别名时的临时性考虑不足，导致了这个bug，提醒我们在使用Mybatis时，要注意别名的命名规则，以避免意外的SQL拼接错误。
SQL抽象语法树及改写场景应用
我们日常编写SQL语句，提交后获取结果集。例如，"select * from t_user where user_id > ;"，目标是从t_user表中筛选出user_id大于的所有记录。这条SQL经历了什么才能生成结果集呢？
不同数据库如MySQL、Oracle、TiDB、CK，乃至大数据计算引擎Hive、HBase、Spark，通过SQL引擎实现接受SQL并返回结果的功能。SQL引擎的核心执行逻辑大致为：词法分析、语法分析、查询优化、生成逻辑计划、物理计划，最后执行。
词法分析和语法分析引出了抽象语法树（AST）的概念。AST是对源代码语法结构的抽象表示，以树状形式展现，每个节点代表源码中的一种结构。SQL提交给SQL引擎后，首先经过词法分析，然后利用语法解析器生成AST。
以"select username,ismale from userInfo where age> and level>5 and 1=1"为例，抽象语法树简单理解为逻辑执行计划，经过查询优化器优化，得到逻辑计划树，实现谓词下推、剪枝等操作。逻辑计划进一步转换为物理计划，如数据扫描、聚合，最后执行。
ANTLR4工具广泛应用于解析SQL，通过构建G4文件描述语法，实现SQL拆解、封装和内容提取。在Java中，利用ANTLR4解析SQL，获取AST并提取表名。AST解析过程复杂，但通过简单字符串解析理解ANTLR4逻辑，有助于深入理解SQL解析。
在工业应用中，利用ANTLR4生成并解析AST，虽然提供了基础解析能力，但更深入处理通常需要进一步自定义操作。在Java生态中，Apache Sharding Sphere、Mycat等流行SQL解析工具实现了这一需求。
获取AST后，可以实现SQL的改写。改写SQL通常涉及添加占位符、正则匹配关键字，这些方法存在局限性和安全风险。基于AST的改写更安全，通过遍历树结构，调整目标节点，实现语法符合的改写。
利用Druid的SQL解析模块，通过SQLUtils类实现SQL改写，包括新增改写和查询改写。改写过程涉及识别SQL语法结构，如join、sub-query等。
在数据库数据隔离上，实现动态SQL改写，开发人员无需感知，通过在数据表上增加字段和环境标识，CRUD SQL自动增加标识字段（如flag='预发'、flag='生产'），操作数据仅限于当前应用环境。
