druid sql解析 json

Druid是一种开源的分布式数据存储和分析系统，支持高性能的实时查询和分析。Druid SQL是Druid提供的一种SQL查询语言，可以方便地对Druid中的数据进行查询和分析。

在Druid SQL中，可以使用特定的语法来解析和查询JSON类型的数据。通过使用LATERAL VIEW语句，可以将JSON类型的字段展开成多个列，从而方便对其进行查询和分析。

首先，在Druid中定义一张包含JSON类型字段的表。然后，使用LATERAL VIEW语句来解析JSON字段，将其展开成多个列。可以使用FLATTEN函数来解析JSON数组类型的字段。

例如，有一张表包含一个名为"json_data"的JSON类型字段，其中包含有"key1"和"key2"两个字段。可以使用如下的Druid SQL语句来解析JSON并查询其中的字段：

SELECT json_data.key1, json_data.key2
FROM table_name
LATERAL VIEW json_tuple(json_data, 'key1', 'key2') AS json_data;

通过上述的Druid SQL语句，就可以将JSON类型的字段解析成了"key1"和"key2"两个列，然后可以对其进行查询和分析。

总之，Druid SQL可以很方便地解析JSON类型的字段，并通过LATERAL VIEW语句将其展开成多个列，从而实现对JSON数据的查询和分析。这样，可以更加灵活地使用Druid进行数据分析和处理。

相关问题

编写java代码，使用druid实现sql解析，sql类型为MySQL、clickhouse、ElsticSearch，实现表及字段血缘关系解析；并说明需要增加的pom依赖

下面是一段使用Druid实现SQL解析的Java代码，可以解析MySQL、ClickHouse和Elasticsearch的SQL语句，并提取出其中的表和字段信息，构建出血缘关系对象：

import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLExpr;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLName;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLObject;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.clickhouse.parser.ClickhouseStatementParser;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.elasticsearch.parser.ElasticsearchStatementParser;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.parser.MySqlStatementParser;
import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SQLParser {

    public static void main(String[] args) {
        String mysqlSQL = "SELECT t1.id, t2.name FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id WHERE t1.status = 1";
        String clickhouseSQL = "SELECT id, name FROM table WHERE status = 1";
        String elasticsearchSQL = "{\"query\":{\"match\":{\"name\":\"john\"}}}";

        Bloodline bloodline = parseSQL(mysqlSQL);
        System.out.println(bloodline);

        bloodline = parseSQL(clickhouseSQL);
        System.out.println(bloodline);

        bloodline = parseSQL(elasticsearchSQL);
        System.out.println(bloodline);
    }

    public static Bloodline parseSQL(String sql) {
        Bloodline bloodline = new Bloodline();

        String dbType = JdbcConstants.MYSQL;
        if (sql.startsWith("{")) {
            dbType = JdbcConstants.ELASTIC_SEARCH;
        } else if (sql.toUpperCase().startsWith("SELECT")) {
            dbType = JdbcConstants.CLICKHOUSE;
        }

        List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
        for (SQLStatement stmt : stmtList) {
            parseTableAndColumn(stmt, bloodline);
        }

        return bloodline;
    }

    private static void parseTableAndColumn(SQLObject sqlObject, Bloodline bloodline) {
        if (sqlObject instanceof SQLName) {
            SQLName sqlName = (SQLName) sqlObject;
            String tableName = sqlName.getSimpleName();
            bloodline.addTable(tableName);
        } else if (sqlObject instanceof SQLExpr) {
            SQLExpr sqlExpr = (SQLExpr) sqlObject;
            String columnName = sqlExpr.toString();
            bloodline.addColumn(columnName);
        } else {
            List<SQLObject> childObjects = sqlObject.getChildren();
            for (SQLObject childObject : childObjects) {
                parseTableAndColumn(childObject, bloodline);
            }
        }
    }
}

在这个代码中，我们使用了Druid提供的SQL解析工具类`SQLUtils`对输入的SQL语句进行解析，并根据不同的数据库类型选择不同的解析器。对于MySQL和ClickHouse，我们选择了对应的解析器`MySqlStatementParser`和`ClickHouseStatementParser`；对于Elasticsearch，我们使用了通用的解析器`ElasticsearchStatementParser`。

解析出的SQL语句被转换成了一个`SQLStatement`对象列表，我们遍历这个列表，将其中的表名和列名提取出来，并添加到血缘关系对象中。具体来说，我们使用了递归的方式遍历SQL语法树，对于每个`SQLName`节点，我们将其中的表名添加到血缘关系对象中；对于每个`SQLExpr`节点，我们将其中的列名添加到血缘关系对象中。

需要注意的是，我们在解析Elasticsearch语句时，将其作为一个JSON字符串进行解析，并且不对其中的内容进行深度解析。因此，如果需要对Elasticsearch语句进行更详细的解析，可以参考Druid的官方文档，使用Elasticsearch的Java客户端库来对查询请求进行解析。

在pom.xml文件中，需要添加Druid的依赖（可以根据实际需要选择不同的版本）：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.2.6</version>
</dependency>

同时，为了解析ClickHouse和Elasticsearch语句，需要添加对应的Druid插件的依赖（同样可以根据实际需要选择不同的版本）：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-parser-clickhouse</artifactId>
    <version>1.2.6</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-parser-elasticsearch</artifactId>
    <version>1.2.6</version>
</dependency>

Java ，druid解析sql，并通过 feign接口查询到的表元数据，替换包含left join sql语句中的*

可以通过以下步骤实现：

1. 使用 Druid 解析 SQL，获取 SQL 中所有的表名和别名；
2. 使用 Feign 调用接口查询每个表的元数据信息，包括表的字段名和类型；
3. 解析 SQL 中的 left join 语句，获取需要替换的表和需要替换的字段；
4. 根据元数据信息替换 left join 语句中的 * 为具体的字段名。

代码示例：

import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLExpr;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLName;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLObject;
import com.alibaba.druid.sql.ast.expr.SQLIdentifierExpr;
import com.alibaba.druid.sql.ast.statement.*;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.ast.statement.MySqlSelectQueryBlock;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.mysql.parser.MySqlStatementParser;
import com.alibaba.druid.sql.parser.ParserException;
import com.alibaba.druid.util.JdbcConstants;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Component
public class SqlParser {

    @Autowired
    private FeignClient feignClient;

    public String replaceSelectStar(String sql) throws ParserException, IOException {
        // 解析 SQL
        MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql);
        SQLStatement stmt = parser.parseStatement();
        if (!(stmt instanceof SQLSelectStatement)) {
            throw new ParserException("only support select statement");
        }
        SQLSelectStatement selectStmt = (SQLSelectStatement) stmt;
        SQLSelect select = selectStmt.getSelect();
        SQLSelectQuery query = select.getQuery();
        if (!(query instanceof MySqlSelectQueryBlock)) {
            throw new ParserException("only support mysql select statement");
        }
        MySqlSelectQueryBlock queryBlock = (MySqlSelectQueryBlock) query;

        // 获取所有表的名称和别名
        List<SQLTableSource> from = queryBlock.getFrom();
        Map<String, String> tableAliasMap = new HashMap<>();
        for (SQLTableSource tableSource : from) {
            if (tableSource instanceof SQLJoinTableSource) {
                SQLJoinTableSource joinTableSource = (SQLJoinTableSource) tableSource;
                SQLTableSource left = joinTableSource.getLeft();
                if (left instanceof SQLExprTableSource) {
                    SQLExprTableSource exprTableSource = (SQLExprTableSource) left;
                    SQLExpr expr = exprTableSource.getExpr();
                    if (expr instanceof SQLName) {
                        SQLName name = (SQLName) expr;
                        String tableName = name.getSimpleName();
                        String alias = exprTableSource.getAlias();
                        tableAliasMap.put(alias, tableName);
                    }
                }
            } else if (tableSource instanceof SQLExprTableSource) {
                SQLExprTableSource exprTableSource = (SQLExprTableSource) tableSource;
                SQLExpr expr = exprTableSource.getExpr();
                if (expr instanceof SQLName) {
                    SQLName name = (SQLName) expr;
                    String tableName = name.getSimpleName();
                    String alias = exprTableSource.getAlias();
                    tableAliasMap.put(alias, tableName);
                }
            }
        }

        // 获取每个表的元数据信息
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        Map<String, List<String>> tableColumnsMap = new HashMap<>();
        for (String alias : tableAliasMap.keySet()) {
            String tableName = tableAliasMap.get(alias);
            String metadata = feignClient.getTableMetadata(tableName);
            Map<String, Object> metadataMap = objectMapper.readValue(metadata, Map.class);
            List<Map<String, String>> columns = (List<Map<String, String>>) metadataMap.get("columns");
            List<String> columnList = new ArrayList<>();
            for (Map<String, String> column : columns) {
                columnList.add(column.get("name"));
            }
            tableColumnsMap.put(alias, columnList);
        }

        // 替换 left join 中的 *
        List<SQLJoinTableSource> joins = queryBlock.getJoins();
        for (SQLJoinTableSource join : joins) {
            SQLTableSource right = join.getRight();
            if (right instanceof SQLExprTableSource) {
                SQLExprTableSource exprTableSource = (SQLExprTableSource) right;
                SQLExpr expr = exprTableSource.getExpr();
                if (expr instanceof SQLName) {
                    SQLName name = (SQLName) expr;
                    String alias = exprTableSource.getAlias();
                    List<String> columns = tableColumnsMap.get(alias);
                    if (columns != null) {
                        SQLSelectQueryBlock subQuery = join.getCondition().getRight().getSubQuery().getQueryBlock();
                        List<SQLSelectItem> selectList = subQuery.getSelectList();
                        for (int i = 0; i < selectList.size(); i++) {
                            SQLSelectItem selectItem = selectList.get(i);
                            SQLExpr selectExpr = selectItem.getExpr();
                            if (selectExpr instanceof SQLAllColumnExpr) {
                                selectList.remove(i);
                                for (String column : columns) {
                                    SQLSelectItem newItem = new SQLSelectItem(new SQLIdentifierExpr(column));
                                    selectList.add(i, newItem);
                                    i++;
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

        // 重新生成 SQL
        return SQLUtils.toMySqlString(stmt, JdbcConstants.MYSQL);
    }
}

其中，FeignClient 是用来调用元数据查询接口的，需要根据实际情况进行实现。`getTableMetadata` 方法返回的元数据信息应该是一个 JSON 字符串，包含字段名和类型等信息。