1. 基本原理
解析过程分为词法解析和语法解析。
- 词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token，并根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。
- 使用语法解析器将词法解析器的输出转换为抽象语法树。
例如，以下 SQL：
1 | SELECT id, name FROM t_user WHERE status = 'ACTIVE' AND age > 18 |
解析之后的为抽象语法树见下图：
为了便于理解，抽象语法树中的关键字的 Token 用绿色表示，变量的 Token 用红色表示，灰色表示需要进一步拆分。
最后，通过 visitor 对抽象语法树遍历构造域模型，通过域模型（SQLStatement）去提炼分片所需的上下文，并标记有可能需要改写的位置。
供分片使用的解析上下文包含查询选择项（Select Items）、表信息（Table）、分片条件（Sharding Condition）、自增主键信息（Auto increment Primary Key）、排序信息（Order By）、分组信息（Group By）以及分页信息（Limit、Rownum、Top）。
SQL 的一次解析过程是不可逆的，一个个 Token 按 SQL 原本的顺序依次进行解析，性能很高。
ShardingSphere 使用 ANTLR 作为 SQL 解析引擎的生成器，并采用 Visit 的方式从 AST 中获取域模型 SQLStatement。
从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整， 同时通过将第一次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此建议用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。
shardingsphere 提供独立的 SQL 解析功能、可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 ANTLR），同时支持多种方言的 SQL 解析。
既然 SQL 解析最终的产物是：域模型 SQLStatement , 我们来看下 shardingsphere 有哪些 SQLStatement ?
当我们有不同的 SQL 语句，根据类型不同，解析成如图 dml 包下不同的域模型 SQLStatement 。
2. 解析流程
我们从 shardingsphere jdbc 的例子入手 , 来串联解析流程。
1、当创建数据源 DataSource 之后，调用 getConnection 方法获取连接 , 然后通过连接创建 SQL 预编译。
2、ShardingSpherePreparedStatement 构造函数
图中，ShardingSpherePreparedStatement 的构造函数内部完成了 SQL 解析 , 域对象是 MySQLInsertStatement 。
跟踪代码，发现解析引擎真正解析的类是 SQLStatementParserExecutor 。
解析执行器内部创建了两个对象分别是：SQL 解析引擎和 SQL 访问引擎。
1、SQL 解析引擎负责将 SQL 转换成抽象语法树 AST
2、SQL 访问引擎负责将抽象语法树转换成域模型 SQLStatement
3. 核心源码
笔者将 SQL 解析流程做点简化，无非是如下的代码：
代码地址：
步骤一、生成语法树
Apache ShardingSphere 的 SQLParserEngine 是对 ANTLR4 解析的封装和抽象，它会通过 SPI 的方式来加载数据库方言的解析器，用户可以通过 SPI 扩展点对数据方言进行进一步扩展。另外内部还增加了缓存机制，用来提高性能。
twoPhaseParse 是解析的核心，首先会根据数据库类型加载到对应解析类，接着通过反射机制，生成 ANTLR4 的解析器实例。
然后通过 ANTLR4 官方提供的两种解析方式，首先进行快速解析，快速解析失败，会进行常规解析，大部分 SQL 都能够通过快速解析得到结果从而提高解析性能。解析过后，我们便得到了解析树。
下图是调试抽象语法树对象 ParseASTNode ：
接下来，我们通过 IDEA ANTLR4 插件查看 SQL 生成的语法树。
这两张图中，明显可以看到 Java 对象 parseTree 的子节点 和 ANTLR4 插件生成的语法树可以一一对应。
步骤二、生成域模型 SQLStatement
ANTLR4 提供了两种访问语法树的方式，包括 Listener 和 Visitor ，ShardingSphere 采用 Visitor 的方式来访问语法树。
首先根据数据库类型以及访问器类型来决定采用的访问器，内部也是通过反射的方式来实例化访问器。然后通过 visitor 遍历语法树，返回 ASTNode 并强转为 SQLStatement 。
写到这里，我们发现 SQL 解析的核心是 ANTLR , 因此下篇文章我们会介绍 ANTLR 的基础知识，以便大家更容易理解解析引擎的机制 。
参考文档：
https://shardingsphere.apache.org/document/5.4.1/cn/reference/sharding/parse/