java实现sql解析血缘关系

SQL解析血缘关系是指分析SQL语句中表之间的依赖关系，以及表和列之间的依赖关系。实现SQL解析血缘关系的过程可以分为以下几个步骤：

1. SQL语句解析：将SQL语句解析成语法树。

2. 语法树遍历：遍历语法树，找到所有的表和列。

3. 血缘关系分析：根据语法树中的表和列，分析它们之间的依赖关系，得到表之间的血缘关系和列之间的血缘关系。

4. 血缘关系存储：将分析得到的血缘关系存储在数据库中，以便后续使用。

下面是一个简单的Java实现，演示了如何解析SQL语句并分析表和列之间的血缘关系：

public class SQLParser {
    private String sql;
    private Map<String, List<String>> tableDependencies; // 表之间的依赖关系
    private Map<String, List<String>> columnDependencies; // 列之间的依赖关系

    public SQLParser(String sql) {
        this.sql = sql;
        this.tableDependencies = new HashMap<>();
        this.columnDependencies = new HashMap<>();
    }

    public void parse() {
        // 解析SQL语句，得到语法树
        ASTNode ast = SQLParserUtil.parse(sql);

        // 遍历语法树，找到所有的表和列
        List<ASTNode> tables = SQLParserUtil.findNodes(ast, "TOK_TABREF");
        List<ASTNode> columns = SQLParserUtil.findNodes(ast, "TOK_TABLE_OR_COL");

        // 分析表之间的依赖关系
        for (ASTNode table : tables) {
            String tableName = table.getChild(0).getText();
            List<String> dependencies = new ArrayList<>();
            for (ASTNode column : columns) {
                if (column.getChildCount() == 1 && tableName.equalsIgnoreCase(column.getChild(0).getText())) {
                    dependencies.add(column.getChild(0).getText());
                }
            }
            tableDependencies.put(tableName, dependencies);
        }

        // 分析列之间的依赖关系
        for (ASTNode column : columns) {
            if (column.getChildCount() == 1) {
                String columnName = column.getChild(0).getText();
                String tableName = null;
                for (ASTNode table : tables) {
                    if (table.getChild(0).getText().equalsIgnoreCase(columnName)) {
                        tableName = table.getChild(0).getText();
                        break;
                    }
                }
                if (tableName != null) {
                    List<String> dependencies = new ArrayList<>();
                    for (ASTNode col : columns) {
                        if (col.getChildCount() == 1 && tableName.equalsIgnoreCase(col.getChild(0).getText())) {
                            dependencies.add(col.getChild(0).getText());
                        }
                    }
                    columnDependencies.put(columnName, dependencies);
                }
            }
        }

        // 将血缘关系存储在数据库中
        saveBloodline(tableDependencies, columnDependencies);
    }

    private void saveBloodline(Map<String, List<String>> tableDependencies, Map<String, List<String>> columnDependencies) {
        // 将血缘关系存储在数据库中
        // TODO: 实现存储逻辑
    }
}

在上面的代码中，我们使用了一个`ASTNode`类来表示语法树节点，使用了`SQLParserUtil`类来解析SQL语句和遍历语法树。在`parse()`方法中，我们首先解析SQL语句，然后遍历语法树找到所有的表和列。接着，我们分析表之间的依赖关系和列之间的依赖关系，最后将血缘关系存储在数据库中。在实际应用中，我们需要根据具体的需求对`saveBloodline()`方法进行实现。