java8 源码 sql parser 描述 1.基于 Java8，利用 Antlr4 实现对 sql 的解析并生成解析树 2.基于解析树生成执行计划 3.基于执行计划，对 Java 内存中数据进行操作，对用户透明，并实现部分 sql 执行 4.Java 内存数据为行式存储，数据均为 String 类型，使用时进行转换 运行环境 1.Java 8 2.Antlr4.9 功能 1.实现 where = xxx 的等值单条件筛选查询 2.支持嵌套子查询 3.实现 sum 聚合算子 方案设计 整体流程： Input(sql) --> Parser --> Execution --> Print 1.Input：即接收 input 的 sql 入参 2.Parser：接收 sql 后，经过 parser 解析生成语法树，并通过解析语法树，将关键的 sql 元素保存进入对象，形成执行计划 plan ；若包含嵌套查询则利用链表将父子 plan 关联 3.Execution：根据执行计划类型，选择不同的执行器 Execution，并对嵌套的父子查询进行拆解，根据 dfs 最底层的子查询需要优先执行，

实现的有瑕疵，望周知，上传资源赚点积分，希望你们独立完成。

基于antlr4语法开发的json解析器，支持json内容的基本解析，使用java语言开发，参考了jackson库的实现

antlr-4.7-complete.jar运行环境库(java版)

使用Antlr4 / C ++的C编译器（H4244） 这是里昂国际计算机学院（INSA Lyon）在计算机科学领域第4年的长期项目。 目的是为C编程语言的子集创建一个编译器。 grammar/包含C子集的Antlr4语法（.g4文件） src/包含源代码（.cpp和.h文件） tests/包含与测试相关的所有内容 先决条件 确保创建包含本地Antlr4路径的Makefile.local文件，例如： ANTLR4_BINDIR=/usr/bin ANTLR4_INCDIR=/usr/include/antlr4-runtime ANTLR4_LIBDIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu ANTLR4_RUNTIME=libantlr4-runtime.a 执行 用make编译项目。 运行./ifcc main.c来运行我们的编译器main.c 。 测验 使用mak

解析java语法 grammar Java; // starting point for parsing a java file compilationUnit : packageDeclaration? importDeclaration* typeDeclaration* EOF ; packageDeclaration : annotation* 'package' qualifiedName ';' ; importDeclaration : 'import' 'static'? qualifiedName ('.' '*')? ';' ; typeDeclaration : classOrInterfaceModifier* classDeclaration | classOrInterfaceModifier* enumDeclaration | classOrInterfaceModifier* interfaceDeclaration | classOrInterfaceModifier* annotationTypeDeclaration | ';' ; .....

Antlr4指南 权威介绍 学习教程

ANTLR4 g4 file for ClickHouse Select SQL. 用于ANTLR4生成针对ClickHouse Select SQL的AST代码。

基于python3的antlr4二进制安装包文件，支持windows和linux系统，安装步骤参考这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/79055603

ANTLR是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。它被广泛应用于学术领域和工业生产实践，是众多语言、工具和框架的基石。Twitter搜索使用ANTLR进行语法分析，每天处理超过20亿次查询；Hadoop生态系统中的Hive、Pig、数据仓库和分析系统所使用的语言都用到了ANTLR；Lex Machina将ANTLR用于分析法律文本；Oracle公司在SQL开发者IDE和迁移工具中使用了ANTLR；NetBeans公司的IDE使用ANTLR来解析C++；Hibernate对象-关系映射框架（ORM）使用ANTLR来处理HQL语言。 　　除了这些鼎鼎大名的项目之外，还可以利用ANTLR构建各种各样的实用工具，如配置文件读取器、遗留代码转换器、维基文本渲染器，以及JSON解析器。我编写了一些工具，用于创建数据库的对象-关系映射、描述三维可视化以及在Java源代码中插入性能监控代码。我甚至为一次演讲编写了一个简单的DNA模式匹配程序。 　　一门语言的正式描述称为语法（grammar），ANTLR能够为该语言生成一个语法分析器，并自动建立语法分析树——一种描述语法与输入文本匹配关系的数据结构。ANTLR也能够自动生成树的遍历器，这样你就可以访问树中的节点，执行自定义的业务逻辑代码。 　　本书既是ANTLR 4的参考手册，也是解决语言识别问题的指南。你会学到如下知识： 　　识别语言样例和参考手册中的语法模式，从而编写自定义的语法。 　　循序渐进地为从简单的JSON到复杂的R语言编写语法。同时还能学会解决XML和Python中棘手的识别问题。 　　基于语法，通过遍历自动生成的语法分析树，实现自己的语言类应用程序。 　　在特定的应用领域中，自定义识别过程的错误处理机制和错误报告机制。 　　通过在语法中嵌入Java动作（action），对语法分析过程进行完全的掌控。 　　本书并非教科书，所有的讨论都是基于实例的，旨在令你巩固所学的知识，并提供语言类应用程序的基本范例。 　　本书的读者对象本书尤其适用于对数据读取器、语言解释器和翻译器感兴趣的开发者。虽然本书主要利用ANTLR来完成这些工作，你仍然可以学到很多有关词法分析器和语法分析器的知识。初学者和专家都需要本书来高效地使用ANTLR 4。如果希望学习第三部分中的高级特性，你需要先了解之前章节中的ANTLR基础知识。此外，读者还需要具备一定的Java功底。 　　Honey Badger版本ANTLR 4的版本代号是“Honey Badger”，这个名字来源于一段著名的YouTube短片The Crazy Nastyass Honey Badger（网址为：http://www.youtube.com/watch?v=4r7wHMg5Yjg）中的勇敢无畏的主角——一只蜜獾。它敢吃你给它的任何东西，根本不在乎那是什么！ 　　ANTLR 4有哪些神奇之处ANTLR 4引入了一些新功能，降低了入门门槛，使得语法和语言类应用程序的开发更加容易。最重要的新特性在于，ANTLR 4几乎能够处理任何语法（除了间接左递归，稍后会提到）。在ANTLR将你的语法转换成可执行的、人类可读的语法分析代码的过程中，语法冲突或者歧义性警告不会再出现。 　　无论多复杂的语法，只要你提供给ANTLR自动生成的语法分析器的输入是合法的，该语法分析器就能够自动识别之。当然，你需要自行保证该语法能够准确地描述目标语言。 　　ANTLR语法分析器使用了一种名为自适应LL(*)或者ALL(*)（读作“all star”）的新技术，它是由我和Sam Harwell一起开发的。ALL(*)是ANTLR 3中的LL(*)的扩展，在实际生成的语法分析器执行前，它能够在运行时以动态方式对语法执行分析，而非先前的静态方式。由于ALL(*)语法分析器能够访问实际的输入文本，通过反复分析语法的方式，它最终能够决定如何识别输入文本。相比之下，静态分析必须考虑所有可行的（无限长的）输入序列。 　　在实践中，拥有ALL(*)意味着你无须像在其他语法分析器生成工具（包括ANTLR 3）中那样，扭曲语法以适应底层的语法分析策略。如果你曾经为ANTLR 3的歧义性警告和yacc的归约/归约冲突（reduce/reduce conflict）而抓狂，ANTLR 4就是你的不二之选！ 　　另外一个强大的新功能是ANTLR 4极大地简化了匹配某些句法结构（如编程语言中的算术表达式）所需的语法规则。长久以来，处理表达式都是ANTLR语法（以及手工编写的递归下降语法分析器）的难题。识别表达式最自然的语法对于传统的自顶向下的语法分析器生成器（如ANTLR 3）是无效的。现在，利用ANTLR 4，你可以通过如下规则匹配表达式： 　　类