sqlparse 原理

引用\[1\]:在使用sqlparse进行解析时，首先需要获取原始的SQL输入，然后创建解析器对象，使用解析器解析SQL生成具有层次结构的Java类，最后可以通过访问者模式对解析后的SQL对象进行操作和修改。\[1\]引用\[2\]:sqlparse使用Antlr4将SQL语句解析成语法树，生成未绑定的逻辑执行计划。在Spark中，可以使用spark.sqlContext.sql或sparkSession.sql方法执行SQL查询，这些方法会将SQL语句解析成DataFrame。\[2\]引用\[3\]:sqlparse的parse包是该组件中最重要的部分，它将SQL解析成一组有血缘关系的对象集合。对于使用者来说，了解如何对解析后的SQL进行修改即可，不需要深入了解语法解析的原理。\[3\]

因此，sqlparse的原理是通过解析器将SQL语句解析成具有层次结构的对象，并提供了操作和修改这些对象的方法。它使用Antlr4进行词法和语法解析，生成未绑定的逻辑执行计划或DataFrame，以便进行后续的数据处理和分析。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Sql解析转换之JSqlParse完整介绍](https://blog.csdn.net/Interest1_wyt/article/details/123744612)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Spark | 解析SparkSQL运行原理之Sql Parse 阶段](https://blog.csdn.net/Sampson_Hugo/article/details/107065741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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