前言
上文ShardingSphere-JDBC入门实战中对ShardingSphere-JDBC如何使用做了简单介绍，接下来打算从源码层面对数据分片做更加详细的介绍，整个数据分片会经过一个复杂的流程包括：解析、路由、改写、执行、归并这几个子流程，每个子流程都有对应的引擎来处理，本文重点分析子流程中的解析引擎。
分片流程
在介绍解析引擎之前，我们对各个子流程做一个简单的介绍；我们可以想象一下大概要经过几个流程；首先用户操作的都是逻辑表，最终是要被替换成物理表的，所以需要对SQL进行解析，其实就是理解SQL；然后就是根据分片路由算法，应该路由到哪个表哪个库；接下来需要生成真实的SQL，这样SQL才能被执行；生成的SQL可能有多条，每条都要执行；最后把多条执行的结果进行归并，返回结果集；整个流程大致如下(来自官网)：
由 SQL 解析 => 执行器优化 => SQL 路由 => SQL 改写 => SQL 执行 => 结果归并的流程组成；每个子流程都有专门的引擎：
- SQL解析：分为词法解析和语法解析。 先通过词法解析器将 SQL 拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器对 SQL 进行理解，并最终提炼出解析上下文。 解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记；
- 执行器优化：合并和优化分片条件，如 OR 等；
- SQL路由：根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径；目前支持分片路由和广播路由；
- SQL改写：将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写；
- SQL执行：通过多线程执行器异步执行；
- 结果归并：将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰者模式的追加归并这几种方式。
本文重点分析SQL解析部分，但是在分析之前我们需要大致了解其中的ANTLR核心组件；
关于ANTLR
ANTLR (Another Tool for Language Recognition) 是一个强大的解析器的生成器，可以用来读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。他被广泛用来构建语言，工具和框架。ANTLR可以从语法上来生成一个可以构建和遍历解析树的解析器。
ANTLR官方地址：https://www.antlr.org
ANTLR由两部分组成：
- 将用户自定义语法翻译成Java中的解析器/词法分析器的工具，对应antlr-complete.jar；
- 解析器运行时需要的环境库文件，对应antlr-runtime.jar；
ANTLR语法
ANTLR默认是一个已.g4结尾的文件，一个语法定义文件一般来说有一个通用的结构如下：
/** Optional javadoc style comment */
grammar Name; ①
options {...}
import ... ;
tokens {...}
channels {...} // lexer only
@actionName {...}
rule1 // parser and lexer rules, possibly intermingled
...
ruleN
-
grammar：语法名称，必须和文件名一致；可以包含前缀lexer和parser，如下所示：
lexer grammar MySqlLexer; parser grammar MySqlParser; -
options：可以在语法和规则元素级别指定许多选项，grammar可以包含：superClass、language、tokenVocab、TokenLabelType、contextSuperClass等，比如
options { tokenVocab=MySqlLexer; } -
import：将一个语法分割成多个逻辑上的、可复用的块，有点类似超类；
-
tokens：为那些没有关联词法规则的
grammar来定义tokens的类型；// explicitly define keyword token types to avoid implicit definition warnings tokens { BEGIN, END, IF, THEN, WHILE } @lexer::members { // keywords map used in lexer to assign token types Map<String,Integer> keywords = new HashMap<String,Integer>() { { put("begin", KeywordsParser.BEGIN); put("end", KeywordsParser.END); ... }}; } -
channels：只有lexer(词法分析)的
grammar才能包含自定义的channels，比如：channels { WHITESPACE_CHANNEL, COMMENTS_CHANNEL }以上
channels可以在lexer(词法分析)规则中像枚举一样使用：WS : [ \r\t\n]+ -> channel(WHITESPACE_CHANNEL) ; -
actionName：目前只有两个定义的命名操作（针对Java目标）在语法规则之外使用：
header和members；前者在识别器类定义之前将代码注入到生成的识别器类文件中，后者将代码作为字段和方法注入到识别器类定义中。 -
rule：规则可以分为：Lexer Rules和Parser Rules；规则格式如下所示：
``` ruleName : alternative1 | ... | alternativeN ; ```Lexer Rules：名称以大写字母开头；
Parser Rules：名称以小写字母开头；
更多参考官方文档：https://github.com/antlr/antlr4/blob/master/doc/index.md
ANTLR使用
配置环境
首先需要去官网下载antlr-complete.jar文件，我这里使用的版本是：4.7.2；然后需要配置CLASSPATH：
.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;E:\antlr\antlr-4.7.2-complete.jar
检测一下是否成功：
E:\antlr>java org.antlr.v4.Tool
ANTLR Parser Generator Version 4.7.2
-o ___ specify output directory where all output is generated
-lib ___ specify location of grammars, tokens files
-atn generate rule augmented transition network diagrams
......
语法文件
我们需要根据ANTLR提供的语法定义自己的语法文件，比如Hello.g4如下所示：
// Define a grammar called Hello
grammar Hello;
r : 'hello' ID ; // match keyword hello followed by an identifier
ID : [a-z]+ ; // match lower-case identifiers
WS : [ \t\r\n]+ -> skip ; // skip spaces, tabs, newlines
处理语法文件
使用ANTLR执行如下命令：
E:\antlr>java -jar antlr-4.7.2-complete.jar Hello.g4
会在当前目录下生成如下一堆文件：
HelloParser.java
HelloLexer.java
HelloListener.java
HelloBaseListener.java
HelloLexer.tokens
Hello.tokens
HelloLexer.interp
Hello.interp
测试
首先需要编译上面生成的java类：
E:\antlr>javac Hello*.java
通过如下命令，展示树形图形：
E:\antlr>java org.antlr.v4.gui.TestRig Hello r -gui
hello zhaohui
^Z
注：最后的结尾unix使用ctrl+D，windows使用ctrl+Z；
插件方式
除了以上方式还可以直接在IDE中使用插件，各种IDE的插件地址可以直接在官网查看：
插件地址：https://www.antlr.org/tools.html
处理语法文件
在Hello.g4文件上右击“Configure Antlr…”，如下所示：
其中几个比较重要的配置包括：生成文件输出的位置、生成类指定的包名、语法树遍历的模式；
语法树遍历的模式其中可以配置两种模式：listener模式和visitor模式
测试
同样使用Hello.g4语法文件，在IDEA中，打开Hello.g4右击"Test Rule"，ANTLR视图显示如下：
代码实现
有了以上的测试就可以使用代码来获取Parse tree，进行遍历；看下面一个简单的实例：
public class HelloDemo {
public static void main