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这个牛人用js编写关系数据库，仅用5千行代码

江小编 • • 猿在江湖
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在博客园上看到这个牛人用js编写关系数据库，用了5000行js代码来实现，感觉非常的不错，当你读完这篇js编写关系数据库的骚操作文章是不是感觉他很厉害呢？

首先声明，我不是标题党，我真的是用5000行左右的JS实现了一个轻量级的关系型数据库JSDB，核心是一个SQL编译器，支持增删改查。

源代码放到github上了：https://github.com/lavezhang/jsdb

如果你需要修改程序引入新的特性，请严格遵守GPL协议。

如果转发js编写关系数据库此文，请注明来源。

体验页面

js编写关系数据库
js编写关系数据库

js编写关系数据库前言


工作太忙，好久没写这种长文章了，难得今年国庆超长，又不便外出，这才有时间“不务正业”。

为什么要用一周的时间写这么个玩意儿？看起来也没什么用处，毕竟，没有哪个系统需要在浏览器中跑一个关系型数据库。

如果要搞一个”年度最无用项目”的颁奖，估计JSDB榜上有名。

我一直有一个梦想，要研发一款咱们中国人自己的列式存储分布式数据库！（此处应有掌声^_^）

古人讲，不积跬步无以至千里，JSDB就算探索数据库自研的一个开端吧。

js编写关系数据库《编译原理》
js编写关系数据库《编译原理》

为什么用TypeScript？因为coding效率非常高，跟Python差不多，而且有浏览器就能运行，非常方便，很适合做技术预研，正式开发时再改为C或Rust。


如文章开头所言，JSDB的核心是一个SQL编译器，准确地说，是解释器。学习过《编译原理》的同学，对这个不会陌生。

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解释器也是属于编译器的范畴，所以，后面仍然会沿用“SQL编译器”的说法。

概述

按照执行顺序，JSDB的代码由四个部分构成：

  • 1、词法分析，得到 token 列表。参见GitHub源代码，SqlLexer.ts 文件，基于状态机实现，详见 lex_state_flow.xlsx 文件。
  • 2、语法语义分析，得到抽象语法数。参见 SqlParser.ts 文件，自上而下解析，这是行数最多的一个文件。
  • 3、对抽象语法树的执行。参见SqlDatabase.ts文件，以及ast目录下的几十个语法节点的compute(ctx)方法。
  • 4、单元测试和应用范例。test目录和test.html文件里运行着所有的单元测试，index.html文件就是文章开头的体验页面，语法高亮功能基于第三方组件codemirror实现，在 static/codemirror 目录里。


JSDB确实是一个关系型数据库，参照SQL92标准实现，但它并不完整，只实现了最核心的一小部分功能，可以满足日常基本需求。主要特性有：

  • 01、create table 语句
  • 02、insert 语句
  • 03、update 语句
  • 04、delete 语句
  • 05、select 语句，含：distinct / from / join / left join / where / group by / having / order by / limit
  • 06、算数运算符：+、-、*、/、%
  • 07、关系运算符：>、>=、<、<=、=、<>
  • 08、条件运算符：and、or、not
  • 09、其它操作符：like、not like、is null、is not null、between
  • 10、动态占位符：?
  • 11、标准函数，目前只实现了：ifnull、len、substr、substring、instr、concat。
    如果需要增加新的标准函数，可以在SqlContext类的构造函数中实现，所有的标准函数都注册到SqlContext.standardFunctions字段中。


尚未实现的重要特性有：

  • 1、with / sub query / exists / alter / truncate 等
  • 2、数据存储。一直在内存中运行，大家可以修改程序，写入浏览器localStorage中。
  • 3、事务。这个需要事务日志来实现，以后再搞，不过在内存中模拟一个，问题也不大。
  • 4、并发锁。JS是单线程，没有真正的并发，有了一个不用实现它的好理由。
  • 5、其它功能。详见大学时的《数据库原理》。

如果大家多多点赞，我就把它实现得更加完整。^_^

本文针对编译器和数据库的入门读者，写了很多小白的内容，高手请飘过。

第一章 词法分析

关于词法分析，程序本身并不难。无论何种编程语言，它的词法分析模块一般都不超过300行，有些甚至只有几十行。

很多人喜欢用 lex/yacc/antr 之类的工具来自动生成，我不喜欢，我就是喜欢手撸的感觉。

词法分析就是要识别源代码中的一个个token，一般包括：关键字、标识符、字符串、数值、布尔值、空值、运算符、操作符、分隔符。

例如，一条SQL语句：

select name, (total_score / <strong>4</strong>) as avg_score from student where id = '010123'

涉及如下token：

关键字：select、as、from、where

标识符：name、total_score、avg_score、student、id

字符串：’010123′

数值：4

运算符：/、=

分隔符：,  ( )

如何识别这些token呢？两种办法：硬实现、状态机。

硬实现，就是用一大坨的 if/else 识别每一个字符。

举例来说，如果当前字符是一个单引号，程序就认为是一个字符串的开始，于是用一个while循环来判断，直到遇到另一个单引号，表示字符串的结束。

硬实现的最大问题在于，条件分支太多，很容易遗漏或判断错误。

比如，字符串中是要处理转义符的，遇到换行符则要记录错误。

再比如，’>=’ 和 ‘> =’ 是不一样的，前者表示大于等于号，后者表示两个运算符：大于号和等于号，因为中间有个空格，而硬写的程序往往会忽略掉这些空白符，什么时候空白符该忽略，什么时候不该忽略，必须把规则一条条列出来，针对处理。

类似的情况还非常多，所以，硬写出来的词法分析程序，无一例外，都是非常复杂的。

给大家看一段用 java 硬实现的字符串识别程序：

if (c == ''') {
    while (pos < len) {
        c = source.charAt(pos++);
        if (c == '\') {
            c = source.charAt(pos++);
            if (c == 'n') {
                buf.append('n');
            } else if (c == 'r') {
                buf.append('r');
            } else if (c == 't') {
                buf.append('t');
            } else {
                buf.append(c);
            }
        } else if (c == ''') {
            return addToken(buf.toString(), SqlConstants.STRING, line);
        } else {
            buf.append(c);
        }
    }
}

上述java程序是我很久之前写的，整个词法程序漏洞百出。

即使是硬实现，也要提前梳理各种转换关系，既然这样，为什么不用状态机呢？

状态机是老一辈计算机科学家发明的理论，基于状态机和BNF产生式，词法分析程序完全可以被形式化了。

一个字符串识别的状态机范例如下：

js编写关系数据库
js编写关系数据库

一个字符串就涉及4个状态，完整的SQL词法涉及几十个状态，如果都用状态流转图画出来，实在太复杂，所以，一般都改用等价的表格来表示。

我在github上放了一个叫 lex_state_flow.xlsx 的Excel文件，截图如下：

js编写关系数据库
js编写关系数据库

需要特别解释两点：

  • 1、状态2到状态6的名字用紫色标记，因为这几个状态是中间状态，最终不能独立存在。
  • 2、状态转换的单元格有三种颜色：灰色、白色、红色。

      灰色表示回到初始状态；

      白色表示正数状态，转换状态时，前面的缓存内容作为一个token，当前新字符进入新的状态；比如，当前状态是 TK_IDENTITY，这时输入一个字符 ‘>’，则缓冲区的内容得到一个标识符token，新输入的 ‘>’ 字符进入 TK_GT 状态。

      红色表示负数状态，转换状态时，前面的内容加上当前字符一起进入新的状态。比如，当前状态是 TK_GT，这时输入一个字符 ‘=’，则缓冲区的内容 ‘>’ 加上新输入的 ‘=’，得到 ‘>=’ ，进入新的状态 TK_GE，表示大于等于。

词法分析的核心，正是这个状态表格。要完成这样一张表格，看着容易，实际并不容易，我也是花了一天时间。因为一旦遗漏了某个状态或输入字符，整个表格都要改一遍，撸得手都起茧子了。

完成状态表格后，基于此实现的词法扫描程序，就可以非常简单了。文件名为 SqlLexer.ts，代码如下：

const TK_START = 0;  //起始
const TK_ERROR = 1;  //错误

const TK_IDENTITY = 7;  //标识符（下划线当作字母处理）
const TK_INT = 8;  //整数（不支持科学计数法）
const TK_FLOAT = 9;  //浮点数（不支持科学计数法）

const TK_GT = 10; //操作符：大于 >
const TK_LT = 11; //操作符：小于 <
const TK_GE = 12; //操作符：大于等于 >=
const TK_LE = 13; //操作符：小于等于 <=
const TK_EQ = 14; //操作符：等于 =
const TK_NE = 15; //操作符：不等于 <>
const TK_ADD = 16; //操作符：加 +
const TK_SUB = 17; //操作符：减 -
const TK_MUL = 18; //操作符：乘 *
const TK_DIV = 19; //操作符：除 /
const TK_MOD = 20; //操作符：模（取余） %
const TK_MOVE_LEFT = 21; //操作符：左移 <<
const TK_MOVE_RIGHT = 22; //操作符：右移 >>

const TK_DOT = 23; //分隔符：点 .
const TK_OPEN_PAREN = 24; //分隔符：左圆括号 (
const TK_CLOSE_PAREN = 25; //分隔符：右圆括号 )
const TK_COMMA = 26; //分隔符：逗号 ,

const TK_HOLD = 27; //占位符 ?
const TK_COMMENT = 28; //注释 /**/
const TK_STRING = 29; //字符串  'abc'

const TK_SELECT = 50; //关键字：select
const TK_FROM = 51; //关键字：from
const TK_WHERE = 52; //关键字：where
const TK_AS = 53; //关键字：as
const TK_DISTINCT = 54; //关键字：distinct
const TK_LEFT = 55; //关键字：left
const TK_JOIN = 56; //关键字：join
const TK_ON = 57; //关键字：on
const TK_CASE = 58; //关键字：case
const TK_WHEN = 59; //关键字：when
const TK_THEN = 60; //关键字：then
const TK_ELSE = 61; //关键字：else
const TK_END = 62; //关键字：end
const TK_IS = 63; //关键字：is
const TK_NOT = 64; //关键字：not
const TK_NULL = 65; //关键字：null
const TK_TRUE = 66; //关键字：true
const TK_FALSE = 67; //关键字：false
const TK_AND = 68; //关键字：and
const TK_OR = 69; //关键字：or
const TK_BETWEEN = 70; //关键字：between
const TK_IN = 71; //关键字：in
const TK_LIKE = 72; //关键字：like
const TK_GROUP = 73; //关键字：group
const TK_BY = 74; //关键字：by
const TK_HAVING = 75; //关键字：having
const TK_ORDER = 76; //关键字：order
const TK_ASC = 77; //关键字：asc
const TK_DESC = 78; //关键字：desc
const TK_LIMIT = 79; //关键字：limit
const TK_INSERT = 80; //关键字：insert
const TK_INTO = 81;//关键字：into
const TK_VALUES = 82;//关键字：values
const TK_UPDATE = 83;//关键字：update
const TK_SET = 84;//关键字：set
const TK_DELETE = 85;//关键字：delete
const TK_CREATE = 86;//关键字：create
const TK_TABLE = 87;//关键字：table

/**
 * 词法状态流转图。
 * 详见：lex_state_flow.xlsx 文件。
 */
const STATE_FLOW_TABLE = [
    [0, 0, 8, 7, 1, 4, 1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, 27, 1],
    [0, 0, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
    [-2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -3, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2],
    [-2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -28, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -2],
    [-5, -1, -5, -5, -5, -29, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5],
    [-5, -1, -5, -5, -5, -29, -6, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5],
    [-5, -1, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5, -5],
    [0, 0, -7, -7, 23, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, 27, -1],
    [0, 0, -8, -1, -9, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, 27, -1],
    [0, 0, -9, -1, -1, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -22, -1, -12, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -15, -21, -13, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 24, 25, 26, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -2, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, -1, -1, 16, 17, -1, 19, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 1, 7, -1, -1, -1, -1, -1, 18, 19, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, 18, -1, -1, -1, -1, -1, 24, 25, -1, 27, -1],
    [0, 0, 1, 7, -1, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, -1, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 24, -1, -1, 27, -1],
    [0, 0, 1, -1, -1, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, -1, 25, 26, -1, -1],
    [0, 0, 8, 7, -1, 4, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 10, 11, 14, 24, 25, 26, 27, -1],
    [0, 0, 1, 7, -1, -1, -1, 16, -1, -1, 19, -1, 10, 11, 14, -1, 25, 26, -1, -1]
];

/**
 * SQL词法分析类。
 */
class SqlLexer {

    /**
     * 扫描指定的SQL语句，返回所有单词。
     * 用一个元组来表示单词的三个字段：类型（状态）、内容、行号（从1开始）。
     * @param sql 要扫描的SQL语句。
     */
    public scan(sql: string): Array<[number, string, number]> {
        let tokens = new Array<[number, string, number]>();
        let pos = 0;
        let len = sql.length;
        let buf = '';
        let c = '';
        let j = 0;
        let state = TK_START;
        let beginLine = 1;
        let totalLine = 1;

        while (pos < len) {
            c = sql[pos++];
            if (c == ' ' || c == 't' || c == 'r') {
                j = 0;
            } else if (c == 'n') {
                j = 1;
            } else if (c >= '0' && c <= '9') {
                j = 2;
            } else if ((c >= 'a' && c <= 'z') || (c >= 'A' && c <= 'Z') || c == '_') {
                j = 3;
            } else if (c == '.') {
                j = 4;
            } else if (c == ''') {
                j = 5;
            } else if (c == '\') {
                j = 6;
            } else if (c == '+') {
                j = 7;
            } else if (c == '-') {
                j = 8;
            } else if (c == '*') {
                j = 9;
            } else if (c == '/') {
                j = 10;
            } else if (c == '%') {
                j = 11;
            } else if (c == '>') {
                j = 12;
            } else if (c == '<') {
                j = 13;
            } else if (c == '=') {
                j = 14;
            } else if (c == '(') {
                j = 15;
            } else if (c == ')') {
                j = 16;
            } else if (c == ',') {
                j = 17;
            } else if (c == '?') {
                j = 18;
            } else {
                j = 19;
            }

            //如果新状态的值小于0，表示带着当前缓存区的内容，直接转换到新的状态；
            //如果新状态的值大于等于0，则用当前缓冲区的内容构造一个旧状态的单词，然后从当前字符开始进入新的状态。
            let nextState = STATE_FLOW_TABLE[state][j];
            if (nextState < 0) {
                buf += c;
            } else {
                let token = this.newToken(state, buf, beginLine);
                if (token) {
                    tokens.push(token);
                    beginLine = totalLine;
                }
                buf = j > 1 ? c : '';
                if (c == 'n') {
                    beginLine++;
                }
            }
            state = Math.abs(nextState);

            //处理最后一个单词
            if (pos >= len) {
                let token = this.newToken(state, buf, beginLine);
                if (token) {
                    tokens.push(token);
                    beginLine = totalLine;
                }
            } else if (c == 'n') {
                totalLine++;
            }
        }

        return tokens;
    }

    private newToken(state: number, value: string, line: number): [number, string, number] {
        if (value.length <= 0) {
            return null;
        }
        if (state == TK_IDENTITY) {
            value = value.toLowerCase();
            switch (value) {
                case 'select':
                    state = TK_SELECT;
                    break;
                case 'from':
                    state = TK_FROM;
                    break;
                case 'where':
                    state = TK_WHERE;
                    break;
                case 'as':
                    state = TK_AS;
                    break;
                case 'distinct':
                    state = TK_DISTINCT;
                    break;
                case 'left':
                    state = TK_LEFT;
                    break;
                case 'join':
                    state = TK_JOIN;
                    break;
                case 'on':
                    state = TK_ON;
                    break;
                case 'case':
                    state = TK_CASE;
                    break;
                case 'when':
                    state = TK_WHEN;
                    break;
                case 'then':
                    state = TK_THEN;
                    break;
                case 'else':
                    state = TK_ELSE;
                    break;
                case 'end':
                    state = TK_END;
                    break;
                case 'is':
                    state = TK_IS;
                    break;
                case 'not':
                    state = TK_NOT;
                    break;
                case 'null':
                    state = TK_NULL;
                    break;
                case 'true':
                    state = TK_TRUE;
                    break;
                case 'false':
                    state = TK_FALSE;
                    break;
                case 'and':
                    state = TK_AND;
                    break;
                case 'or':
                    state = TK_OR;
                    break;
                case 'between':
                    state = TK_BETWEEN;
                    break;
                case 'in':
                    state = TK_IN;
                    break;
                case 'like':
                    state = TK_LIKE;
                    break;
                case 'group':
                    state = TK_GROUP;
                    break;
                case 'by':
                    state = TK_BY;
                    break;
                case 'having':
                    state = TK_HAVING;
                    break;
                case 'order':
                    state = TK_ORDER;
                    break;
                case 'asc':
                    state = TK_ASC;
                    break;
                case 'desc':
                    state = TK_DESC;
                    break;
                case 'limit':
                    state = TK_LIMIT;
                    break;
                case 'insert':
                    state = TK_INSERT;
                    break;
                case 'into':
                    state = TK_INTO;
                    break;
                case 'values':
                    state = TK_VALUES;
                    break;
                case 'update':
                    state = TK_UPDATE;
                    break;
                case 'set':
                    state = TK_SET;
                    break;
                case 'delete':
                    state = TK_DELETE;
                    break;
                case 'create':
                    state = TK_CREATE;
                    break;
                case 'table':
                    state = TK_TABLE;
                    break;
                default:
                    break;
            }
        } else if (state > TK_ERROR && state < TK_IDENTITY) {//无效字符
            state = TK_ERROR;
        }
        return [state, value, line];
    }

}

细心的同学可能会发现，代码里的关键字状态，并没有出现在状态表格中。

原则上来讲，每个关键字都是一个单独的状态。但是，如果都列入状态表格，这个表格就超级复杂了。比如，为了识别一个关键字select，要依次检查连续字符 ‘s’  ‘e’  ‘l’  ‘e’  ‘c’  ‘t’ ，即使到了最后一个字符 ‘t’ ，也不意味着结束，后面跟上一个数字 ‘1’，立马就不是关键字了，而是一个普通的标识符 select1。而JSDEB一共支持38个关键字，都要并入表格，简直难以想象。所以，通常的做法是，先统一作为标识符来识别，完成一个token时，再进一步判断是否为某个关键字，而在状态表格中就不画了。

一个token用一个三元组来表达，在TypeScript中是Tuple类型，实际就是JavaScript中的数组。这里有三个值，分别是number、string、number类型。

  • 第0个值，number类型，表示token的类型，对应于状态表格中的状态id；
  • 第1个值，string类型，表示token的内容，对于字符串 ‘abc’ 来说，存的不是 abc，而是 ‘abc’，也就是说，原原本本保存，后面在执行的时候才会翻译为 abc；
  • 第2个值，number类型，表示token所在的行号，提示词法错误的时候，可以明确告知在哪一行。

有的同学可能会问，为什么不用一个class来表示。其实也可以用class表示，但是，扫描一段源代码，得到的token非常多，如果用class表示，会浪费更多的资源，不如用数组，返璞归真，简单实用。

用一组单元测试来验证程序是否正确。

代码中的Assert类是一个简单的断言类，用于单元测试中的条件检查。

/test/SqlLexerTest.ts 文件包含了所有词法扫描的测试用例。截取一段代码如下：

Assert.runCase('scan identity', function () {
     let lexer = new SqlLexer();
     let tokens = lexer.scan('id  _name');
     Assert.isEqual(tokens.length, 2);
     Assert.isEqual(tokens[0], [TK_IDENTITY, 'id', 1]);
     Assert.isEqual(tokens[1], [TK_IDENTITY, '_name', 1]);
});

到这里词法分析就结束了，得到一个token列表，接下来，会对这个token列表进行扫描，也就是语法解析。

第二章 语法解析 

语法解析也叫语法分析，读入token列表，输出抽象语法树。

在编译器设计中，以抽象语法树的形式构造一条SQL语句。例如SQL：

SELECT id, t.stf_name AS name FROM student t WHERE id = 123

会被解析成如下树结构：

js编写关系数据库
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自上而下，递归解析，识别出每一个节点。

每种语法节点都是一个单独的class，比如，SqlSelectNode、SqlFromNode、SqlWhereNode、SqlIdentityNode、StringNumberNode，等等。js编写关系数据库。

数量有点多，一共39个。这39个类都是继承自语法节点基类SqlNode。

/**
 * SQL语法节点基类。
 */
class SqlNode {

    /**
     * 构造函数。
     * @param parent 父节点。
     * @param value 节点值
     * @param line 所在行号（从1开始）。
     */
    protected constructor(parent: SqlNode, value: string, line: number) {
        this.parent = parent;
        if (parent) {
            parent.nodes.push(this);
        }
        this.value = value;
        this.line = line;
        this.nodes = [];
    }

    public value: string;
    public line: number;
    public parent: SqlNode;
    public nodes: Array<SqlNode>;

    /**
     * 类型推导。
     * @param ctx 上下文。
     */
    public typeDeriva(ctx: SqlContext): SqlColumnType {
        return SqlColumnType.varchar;
    }

    /**
     * 计算节点的值。
     * @param ctx 上下文。
     */
    public compute(ctx: SqlContext): any {
        return null;
    }

}

详细介绍一下：

value字段，用于保存节点的值。SqlStringNode存的是类似 ‘abc’这样的值，SqlNumber存的是类似 123 这样的值，SqlSelectNode存的是 select。

line字段，用于保存节点所在的行号。这个行号是从前一阶段的词法分析中得到的，就是token三元组的最后一个值。

nodes字段，用于保存子节点。例如，SqlExpAddNode的value是 + 或 – ，它的nodes是两个表达式节点，表示这个表达式的结果相加或相减。

compute方法，用于计算表达式的值。例如，id = 3，如果运行时id的值为3，则运行时返回True，否则返回False。再例如，a * 3，如果运行时a的值为10，则运行时返回30。

typeDeriva方法，用于类型推导。如果数据库列id是number类型，那么 id + 100 的结果也应该是numer类型；如果 id列是varchar类型，那么 id + 100也是varchar类型。这就是类型推导。

类型推导非常重要，主要用于类型安全检查。比如，count(*)的结果一定是numer类型，如果写出 substr(count(*),1) 这样的表达式，就应该给出语法错误。此外，类型推导还可以用于提前确定查询结果集中每一列的类型，构造好结果集，以容纳接下来返回的数据。比如，对于C#或Java，查询数据库后得到DataTable或RecordSet，可以获取到每一列的类型信息，这些类型信息在正式查询数据库之前通过语法分析就已经得到了。

推导出的类型，理论上来说，应该跟compute方法返回的值，保持一致。

实现各个语法节点子类的时候，重点是重写compute和typeDeriva这两个方法。

接下来讲如何构造这些语法节点。

有的节点具有明确的特征，比如 select节点，以关键字SELECT开头，只要扫描这个关键字，就可以认为是一条SELECT语句，然后按照SELECT语句的规则继续往下扫描。

有的节点则不那么容易判断，具有二义性。js编写关系数据库。

比如 减号 -，如果是 a – b，则表示相减；如果是a = -b，则表示负号。

再比如关键字 AND，如果是 a AND b，则表示条件与；如果是 a BETWEEN b AND c，则表示一个数值范围或字符串范围。

这种情况下，需要通过上下文分析、优先级判断、消除文法左递归的办法，来消除二义性。

JSDB实现的只是SQL92的子集，SELECT语法如下：

js编写关系数据库
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由于简化了SELECT语法，所以相对来说还算简单。唯一有难度的地方，在于表达式的解析，采用的方法是抄自“龙书”《编译原理》。js编写关系数据库。

自上而下，根据优先级，依次解析 exp_or、exp_and、exp_eq、exp_rel、exp_add、exp_mult、exp_unary、factor。

先看一个简单点的方法，parseExpRefNode，用于解析类似 t.id 这样的字段引用表达式。js编写关系数据库。

先尝试解析第一个标识符，然后是一个分隔符点，最后是结尾的标识符。如果解析失败，则添加一个SqlError。

public parseExpRefNode(parent: SqlNode): SqlExpRefNode {
    let beginToken = this.peekAndCheck();
    if (!beginToken) {
        return null;
    }

    let beginIndex = this.pos;
    let node1 = this.parseIdentityNode(null);
    if (!node1) {
        this.moveTo(beginIndex);
        return null;
    }

    let dotToken = this.peek();
    if (!dotToken || dotToken[0] != TK_DOT) {
        this.moveTo(beginIndex);
        return null;
    }

    let endToken = this.moveNext();
    if (!endToken) {
        this.errors.push(new SqlError('语法错误：' + beginToken[1] + '后缺少引用项的名称。', beginToken[2]));
        return null;
    }

    if (endToken[0] == TK_MUL || endToken[0] == TK_IDENTITY) {
        this.moveNext();
        return new SqlExpRefNode(parent, beginToken[1] + dotToken[1] + endToken[1], beginToken[2]);
    }

    this.errors.push(new SqlError('语法错误：' + beginToken[1] + '后的引用项无效。', beginToken[2]));
    return null;
}

接下来看parseExpOrNode、parseExpAndNode两个方法，分别用于解析条件OR和AND的节点。由于函数是一层层调用进去的，所以，实际上的构造节点顺序是反过来的，从factor开始，然后才依次是 unary、mult、add、rel、req、and、or 。

先是从左到右挨个解析，放到一个列表中，然后把列表中的元素转换为一棵二叉树，函数返回的是这棵二叉树的根节点。js编写关系数据库。

parseExpOrNode类：

public parseExpOrNode(parent: SqlNode): SqlExpOrNode {
    let beginToken = this.peekAndCheck();
    if (!beginToken) {
        return null;
    }

    let node1 = this.parseExpAndNode(parent);
    if (this.errors.length > 0) {
        return null;
    }
    if (node1 == null) {
        if (this.errors.length == 0) {
            this.errors.push(new SqlError('词法错误：解析逻辑或表达式失败。', beginToken[2]));
        }
        return null;
    }
    let nodeList = [node1];

    let opToken = this.peek();
    while (opToken && opToken[0] == TK_OR) {
        let node = new SqlExpOrNode(parent, opToken[1], opToken[2]);
        nodeList.push(node);

        let node2Token = this.moveNext();
        if (!node2Token) {
            this.errors.push(new SqlError('词法错误：符号' + opToken[1] + "后面缺少表达式。", opToken[2]));
            return null;
        }
        let node2 = this.parseExpAndNode(parent);
        if (this.errors.length > 0) {
            return null;
        }
        if (!node2) {
            if (this.errors.length == 0) {
                this.errors.push(new SqlError('词法错误：解析符号' + opToken[1] + "右侧表达式失败。", opToken[2]));
            }
            return null;
        }
        nodeList.push(node2);

        opToken = this.peek();
    }

    if (nodeList.length % 2 == 0) {
        this.errors.push(new SqlError('词法错误：逻辑或表达式数量错误。', opToken[2]));
        return null;
    }

    //把列表转换为二叉树
    let rootNode = null;
    for (let i in nodeList) {
        let node = nodeList[i];
        if (!rootNode) {
            rootNode = node;
        } else if (node instanceof SqlExpOrNode) {
            this.setNodeParent(rootNode, node);
            rootNode = node;
        } else {
            this.setNodeParent(node, rootNode);
        }
    }

    if (parent && rootNode) {
        this.setNodeParent(rootNode, parent);
    }

    return rootNode;
}

 parseExpAndNode类：

public parseExpAndNode = function (parent): SqlExpAndNode {
    let beginToken = this.peekAndCheck();
    if (!beginToken) {
        return null;
    }

    let node1 = this.parseExpEqNode(parent);
    if (this.errors.length > 0) {
        return null;
    }
    if (!node1) {
        this.errors.push(new SqlError('词法错误：解析逻辑与表达式失败。', beginToken[2]));
        return null;
    }

    let nodeList = [node1];

    let opToken = this.peek();
    while (opToken && opToken[0] == TK_AND) {
        let node = new SqlExpAndNode(parent, opToken[1], opToken[2]);
        nodeList.push(node);

        let node2Token = this.moveNext();
        if (!node2Token) {
            this.errors.push(new SqlError('词法错误：符号' + opToken[1] + "后面缺少表达式。", opToken[2]));
            return null;
        }
        let node2 = this.parseExpEqNode(parent);
        if (this.errors.length > 0) {
            return null;
        }
        if (!node2) {
            this.errors.push(new SqlError('词法错误：解析符号' + opToken[1] + "右侧表达式失败。", opToken[2]));
            return null;
        }
        nodeList.push(node2);

        opToken = this.peek();
    }

    if (nodeList.length % 2 == 0) {
        this.errors.push(new SqlError('词法错误：逻辑与表达式数量错误。' + opToken[1] + "右侧表达式失败。", opToken[2]));
        return null;
    }

    //把列表转换为二叉树
    let rootNode = null;
    for (let i in nodeList) {
        let node = nodeList[i];
        if (!rootNode) {
            rootNode = node;
        } else if (node instanceof SqlExpAndNode) {
            this.setNodeParent(rootNode, node);
            rootNode = node;
        } else {
            this.setNodeParent(node, rootNode);
        }
    }

    if (parent && rootNode) {
        this.setNodeParent(rootNode, parent);
    }

    return rootNode;
}

看着有点晕？没关系，我画一张图，演示一下表达式 a OR b AND c OR d OR e 是如何转换为二叉树的。

测试代码：

Assert.runCase('parse exp', function () {
    let parser = new SqlParser("a OR b AND c OR d OR e");
    let node = parser.parseExpOrNode(null);
    console.log(node.toString());
});

输出如下二叉树结构：

|--SqlExpOrNode@1：or
    |--SqlExpOrNode@1：or
        |--SqlExpOrNode@1：or
            |--SqlIdentityNode@1：a
            |--SqlExpAndNode@1：and
                |--SqlIdentityNode@1：b
                |--SqlIdentityNode@1：c
        |--SqlIdentityNode@1：d
    |--SqlIdentityNode@1：e

构造该二叉树的步骤如下图所示：

js编写关系数据库
js编写关系数据库

构造完抽象语法树后，不用生成机器码，直接在语法树上计算。

第三章 计算语法树

前面提到过，语法树节点基类SqlNode里有一个compute方法，用于计算节点的值，子类会重写该方法，实现具体的计算逻辑。js编写关系数据库。

语法节点太多了，咱们只讲几个关键节点的计算逻辑：

SqlNumberNode类，根据value字段的值是否有小数点，相应返回parseInt(this.value)或parseFloat(this,value)。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    return this.value.indexOf('.') >= 0 ? parseFloat(this.value) : parseInt(this.value);
}

SqlStringNode类，根据value字段的值返回字符串，去掉首尾的单引号，如果有转义符，要进行转义。js编写关系数据库。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    if (!this.value) {
        return '';
    }
    //处理字符串转义
    let s = '';
    for (let i = 1; i < this.value.length - 1; i++) {
        let c = this.value[i];
        if (c == '\') {//escape
            c = this.value[++i];
            if (c == 'r') {
                c = 'r';
            } else if (c == 'n') {
                c = 'n';
            } else if (c == 't') {
                c = 't';
            }
            s += c;
        } else {
            s += c;
        }
    }
    return s;
}

SqlExpRelNode类，计算左右两个子节点的值，比较其大小，返回True或False。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let left = this.nodes[0].compute(ctx);
    if (left instanceof SqlError) {
        return left;
    }
    let right = this.nodes[1].compute(ctx);
    if (right instanceof SqlError) {
        return right;
    }
    if (this.value == '>') {
        return left > right;
    } else if (this.value == '>=') {
        return left >= right;
    } else if (this.value == '<') {
        return left < right;
    } else if (this.value == '<=') {
        return left <= right;
    }
    return false;
}

SqlExpAddNode类，计算左右两个子节点的值，根据value字段的值是 ‘+’ 还是 ‘-‘，相应执行相加或相减。js编写关系数据库。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let left = this.nodes[0].compute(ctx);
    if (left instanceof SqlError) {
        return left;
    }
    let right = this.nodes[1].compute(ctx);
    if (right instanceof SqlError) {
        return right;
    }
    if (typeof left == 'number' && typeof right == 'number') {
        if (this.value == '+') {
            return left + right;
        } else if (this.value == '-') {
            return left - right;
        }
    }
    return null;
}

SqlExpMulNode类，计算左右两个子节点的值，根据value字段的值是 ‘*’ 、’/’ 还是 ‘%’，相应执行相乘、相除、取余。

SqlExpAndNode类，计算左右两个子节点的值，如果都为True，才返回True，否则返回False。

SqlExpOrNode类，计算左右两个子节点的值，如果都为False，才返回False，否则返回True。

SqlExpUnaryNode类，一元操作符，只有一个节点，计算其值。根据操作符的值是’+’、’-‘、’not’，执行相应的取正、取负、取反逻辑。

SqlExpFuncNode类，执行函数。首先从SqlContext.standardFunctions字段取一下，如果取到了，说明是标准函数，直接执行，否则再看是不是聚合函数。聚合函数的执行比较复杂，咱们单独讲。

SqlInsertNode类，执行插入逻辑，返回受影响行数。

SqlUpdateNode类，执行更新逻辑，返回受影响行数。

SqlDeleteNode类，执行删除逻辑，返回受影响行数。

SqlSelectNode类，执行查询逻辑，返回一个二维表SqlDataTable实例。这个最复杂，咱们接下来重点讲。

其它语法节点的执行逻辑，请参见源代码。

接下来，重点讲一下SqlSelectNode类和SqlExpFuncNode类的实现逻辑，也就是SELECT语句到底是怎么实现数据查询的，这货老复杂了，烧了不少脑细胞，大伙一定要给js编写关系数据库一个赞。

第四章 SELECT语句

一条SELECT语句的执行，可以分为如下几个步骤：

1、根据 from 节点，以及可能存在的 join 节点，合并出一张宽表（fullTable）。这里我没有做任何优化，直接生成一个笛卡尔积，所以，测试的数据量千万不要太大，否则，运行的速度够你酸爽的~~~

//主表
let fromTableName = this.getFromTableNode().nodes[0].value;
let fromTableAlias = this.getFromTableNode().value;
if (fromTableAlias) {
    ctx.tableAliasMap[fromTableAlias] = fromTableName;
    ctx.tableAliasMap[fromTableName] = fromTableAlias;
}
let fromTable: SqlDataTable = ctx.database.tables[fromTableName];
if (!fromTable) {
    return new SqlError('不存在指定的主表：' + fromTableName, this.getFromTableNode().line);
}

let tableList = new Array<SqlDataTable>();
tableList.push(fromTable);

//构造宽表的结构
let fullTable = new SqlDataTable('__full__');
for (let j = 0; j < fromTable.columnNames.length; j++) {
    let col = fromTable.getColumnByIndex(j);
    fullTable.addColumn((fromTableAlias ? fromTableAlias : fromTableName) + '.' + col.name, col.type);
}
let joinNodes = this.getJoinNodes();
for (let k = 0; k < joinNodes.length; k++) {
    let joinNode = joinNodes[k];
    let joinTableNode = joinNode.nodes[0];
    let joinTableName = joinTableNode.nodes[0].value;
    let joinTableAlias = joinTableNode.value;
    if (joinTableAlias && joinTableAlias == fromTableName) {
        return new SqlError('联结表别名与主表名冲突。', joinTableNode.line);
    }
    if (joinTableAlias && joinTableAlias == fromTableAlias) {
        return new SqlError('联结表别名与主表别名冲突。', joinTableNode.line);
    }
    if (!joinTableAlias && joinTableName == fromTableName) {
        return new SqlError('联结表名与主表名冲突，必须指定别名。', joinTableNode.line);
    }
    if (!joinTableAlias && joinTableName == fromTableAlias) {
        return new SqlError('联结表名与主表别名冲突，必须指定别名。', joinTableNode.line);
    }

    if (joinTableAlias) {
        ctx.tableAliasMap[joinTableAlias] = joinTableName;
        ctx.tableAliasMap[joinTableName] = joinTableAlias;
    }
    let joinTable: SqlDataTable = ctx.database.tables[joinTableName];
    if (!joinTable) {
        return new SqlError('不存在指定的联结表：' + joinTableName, joinTableNode.line);
    }
    for (let j = 0; j < joinTable.columnNames.length; j++) {
        let col = joinTable.getColumnByIndex(j);
        fullTable.addColumn((joinTableAlias ? joinTableAlias : joinTableName) + '.' + col.name, col.type);
    }
    tableList.push(joinTable);
}

//构造宽表的数据
let fullTableRowCount = tableList[0].rows.length;
for (let i = 1; i < tableList.length; i++) {
    fullTableRowCount *= tableList[i].rows.length;
}
for (let i = 0; i < fullTableRowCount; i++) {
    fullTable.addDataRow(fullTable.newRow());
}
if (fullTableRowCount > 0) {
    let joinTableRowCount = fullTableRowCount;
    let colStart = 0;
    for (let i = 0; i < tableList.length; i++) {
        let table = tableList[i];
        joinTableRowCount /= table.rows.length;
        let rowIndex = 0;
        while (rowIndex < fullTableRowCount) {
            for (let j = 0; j < table.rows.length; j++) {
                for (let k = 0; k < joinTableRowCount; k++) {
                    for (let m = 0; m < table.columnNames.length; m++) {
                        fullTable.setValueByIndex(rowIndex, colStart + m, table.rows[j].values[m]);
                    }
                    if (i == 0) {//from table
                        fullTable.rows[rowIndex].id = table.rows[j].id;
                    }
                    rowIndex++;
                }
            }
        }
        colStart += table.columnNames.length;
    }
}
ctx.dataTable = fullTable;

2、如果有 join节点，执行联结规则。JSDB只支持 join 和 left join 这两种最常用的联结方式，其它联结方式暂不支持。执行on条件节点，如果返回False，表示没有join上，这时再判断是join还是left join，如果是join，就直接删除；如果是left join，就填上null值。

不太好理解的是repeatJoinRows这个字段，这是为了处理重复join的问题。比如，from表有一条记录，外键ID对应一个 join表中的两条记录，也就是说，join表存在id重复的情况。针对这种情况，需要把重复join的数据也保留下来。js编写关系数据库。

//join筛选
if (joinNodes.length > 0) {
    let filteredRowIndexSet = [];
    for (let i = fullTable.rows.length - 1; i >= 0; i--) {
        ctx.rowIndex = i;
        let joinFaildCount = 0;
        for (let k = 0; k < joinNodes.length; k++) {
            let joinNode = joinNodes[k];
            let joinTableNode = joinNode.nodes[0];
            let joinOnNode = joinNode.nodes[1];
            let v = joinOnNode.compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
            if (v != true) {
                if (joinNode.value == 'join') {
                    joinFaildCount = joinNodes.length + 1;//must be deleted
                } else {//left join
                    joinFaildCount++;
                }

                //没join上的字段设置为null值
                for (let j = 0; j < fullTable.columnNames.length; j++) {
                    let colTableName = fullTable.columnNames[j].split('.')[0];
                    if (colTableName == joinTableNode.value || colTableName == joinTableNode.nodes[0].value) {
                        fullTable.setValueByIndex(i, j, null);
                    }
                }
            }
        }
        let rid = fullTable.rows[i].id;
        if (typeof filteredRowIndexSet[rid] == 'undefined') {
            filteredRowIndexSet[rid] = {rowIndex: i, failures: joinFaildCount, repeatJoinRows: []};
        } else if (joinFaildCount < filteredRowIndexSet[rid].failures) {
            filteredRowIndexSet[rid].rowIndex = i;
            filteredRowIndexSet[rid].failures = joinFaildCount;
        } else if (joinFaildCount == 0) {
            if (filteredRowIndexSet[rid].failures == 0) {
                filteredRowIndexSet[rid].repeatJoinRows.push(fullTable.rows[i]);
            } else {
                filteredRowIndexSet[rid].rowIndex = i;
                filteredRowIndexSet[rid].failures = joinFaildCount;
            }
        }
    }

    //删除未join上的行
    for (let i = fullTable.rows.length - 1; i >= 0; i--) {
        let r = filteredRowIndexSet[fullTable.rows[i].id];
        if (r.failures > joinNodes.length) {
            fullTable.deleteRow(i);
            continue;
        }
        if (r.rowIndex == i) {
            continue;
        }
        let needDelete = true;
        for (let k = 0; k < r.repeatJoinRows.length; k++) {
            if (r.repeatJoinRows[k] == fullTable.rows[i]) {
                needDelete = false;
                break;
            }
        }
        if (needDelete) {
            fullTable.deleteRow(i);
        }
    }
}

3、如果有 where 节点，执行筛选规则。就是执行SqlWhereNode节点，不符合条件的记录，直接删除。js编写关系数据库。

//where筛选
let whereExpNode = this.getWhereExpNode();
if (whereExpNode) {
    for (let i = fullTable.rows.length - 1; i >= 0; i--) {
        ctx.rowIndex = i;
        if (whereExpNode) {
            let v = whereExpNode.compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
            if (v != true) {
                fullTable.deleteRow(i);
            }
        }
    }
}

4、如果有 group by 节点，则执行分组规则。这个最复杂，分为以下几个步骤：

    4.1 首先要提取出 fields、having、orderby 这三个节点中的聚合表达式。

    4.2 根据 group by的节点，以及上一步得到的聚合表达式列表，构造一张分组计算中间表，写入上下文中，后面聚合函数计算时会用到。

    4.3 遍历宽表fullTable，计算分组中间表的值，得到分组中间表groupByMidTable。这段代码不好理解，实际逻辑是在SqlExpFuncNode类中。为了遍历一次就能算出所有聚合表达式的值，我封装了一个SqlGroupByValue类，该类用于记录一个聚合表达式的当前最新的count行数、sum汇总、distinctValues去重值列表，以及当前最新值，这个当前最新值可以是行数、汇总，也可以是最大值、最小值、平均值，取决于具体的聚合函数。所以，一定要注意，普通SqlDataTable的单元值是string或number，但是分组中间表的单元值是SqlGroupByValue。

    4.4 基于分组中间表groupByMidTable，根据fields节点进行计算，得到结果表resultTable。为什么要再算一遍？因为，对于 count(*) * 10 这样的表达式，在4.3小节中实际只计算了count(*)，乘以10的步骤是在这里计算的。另外，并不是所有聚合表达式都是要返回的，有些聚合表达式是在having或order节点中出现的，并不在fields节点中，所以，必须在这一步中集中处理一下。

//分组
let groupByNode = this.getGroupByNode();
let havingNode = this.getHavingNode();
let orderByNode = this.getOrderByNode();

//找出用到的所有聚合表达式
let funcNodeList: SqlExpFuncNode[] = [];
for (let j = 0; j < fieldNodes.length; j++) {
    this.loadAggregateFunctions(fieldNodes[j], funcNodeList);
}
if (havingNode) {
    this.loadAggregateFunctions(havingNode, funcNodeList);
}
if (orderByNode) {
    this.loadAggregateFunctions(orderByNode, funcNodeList);
}
let funcNodeCount = 0;
for (let m in funcNodeList) {
    funcNodeCount++;
}

if (groupByNode || funcNodeCount > 0) {
    //构造分组中间表
    let t = new SqlDataTable('__group__');
    if (groupByNode) {
        for (let k = 0; k < groupByNode.nodes.length; k++) {
            let gNode = groupByNode.nodes[k];
            let col = t.addColumn(gNode.toSql(), gNode.typeDeriva(ctx));
            if (col) {
                col.node = gNode;
            }
        }
    }
    for (let i in funcNodeList) {
        let fNode = funcNodeList[i];
        let col = t.addColumn(fNode.toSql(), fNode.typeDeriva(ctx));
        if (col) {
            col.node = fNode;
        }
    }
    ctx.groupByMidTable = t;

    //计算分组中间表的数据
    for (let i = 0; i < fullTable.rows.length; i++) {
        ctx.rowIndex = i;
        for (let j = 0; j < t.columnNames.length; j++) {
            let col = t.getColumnByIndex(j);
            let expNode = col.node;
            let v = expNode.compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
        }
    }
    ctx.isGroupByMidTableFinished = true;
    ctx.dataTable = ctx.groupByMidTable;

    //计算结果表的数据
    for (let i = 0; i < ctx.dataTable.rows.length; i++) {
        ctx.rowIndex = i;
        if (havingNode) {
            let hv = havingNode.compute(ctx);
            if (hv instanceof SqlError) {
                return hv;
            }
            if (hv != true) {
                continue;
            }
        }
        let rowValues = [];
        for (let j = 0; j < fieldExpNodes.length; j++) {
            let fNode = fieldExpNodes[j];
            let fCol = ctx.dataTable.getColumnByName(fNode.toSql());
            if (fCol) {
                let fVal = ctx.dataTable.rows[i].values[fCol.index];
                if (fVal instanceof SqlGroupByValue) {
                    fVal = fVal.value;
                }
                rowValues.push(fVal);
            } else {
                let v = fNode.compute(ctx);
                if (v instanceof SqlError) {
                    return v;
                }
                rowValues.push(v);
            }
        }
        resultTable.addRow(rowValues);
    }
}

涉及的函数表达式，尤其是聚合函数表达式，js编写关系数据库，计算代码如下：

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let fnName = this.value;
    let isDistinct = this.nodes.length > 1 && this.nodes[0] instanceof SqlModifiersNode && this.nodes[0].nodes[0].value == 'distinct';
    let paramNodes = isDistinct ? this.nodes[1].nodes : (this.nodes.length > 0 ? this.nodes[0].nodes : []);

    //
    // 执行非聚合函数
    //
    if (!this.isAggregate()) {
        let fn = ctx.standardFunctions['_' + fnName];
        if (!fn) {
            return new SqlError('不存在指定的函数：' + fnName, this.line);
        }

        //计算实参的值
        let fnArgs = [];
        for (let i = 0; i < paramNodes.length; i++) {
            let v = paramNodes[i].compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
            fnArgs.push(v);
        }
        return fn(fnArgs);
    }

    //
    // 执行聚合函数
    //

    //检查分组中间表
    let t: SqlDataTable = ctx.groupByMidTable;
    if (!t) {
        return new SqlError('分组中间表未初始化。', this.line);
    }
    let k = this.toSql();
    let col = t.getColumnByName(k);
    if (!col) {
        return new SqlError('分组中间表中不存在指定的聚合列：' + k, this.line);
    }

    //检查分组中间表是否已完成，如果已完成，则可以直接取值
    if (ctx.isGroupByMidTableFinished) {
        let gv: SqlGroupByValue = t.getValueByIndex(ctx.rowIndex, col.index);
        return gv ? gv.value : null;
    }

    //分组中间表还没有完成，需要继续计算
    let fnArgs = [];
    for (let i = 0; i < paramNodes.length; i++) {
        let pNode = paramNodes[i];
        let v = null;
        if (pNode instanceof SqlStarNode) {
            v = 1;// TODO: 这里应该改为判断该行所有列是否都不为null
        } else {
            v = pNode.compute(ctx);
        }
        if (v instanceof SqlError) {
            return v;
        }
        fnArgs.push(v);
    }
    if (fnArgs.length != 1) {
        return new SqlError('函数' + fnName + '的参数个数错误。', this.line);
    }
    let v = fnArgs[0];
    if (v == null) {
        return null;
    }

    //分组的中间数据行
    let groupByNode = ctx.selectNode.getGroupByNode();
    let groupByExpNodes = groupByNode ? groupByNode.nodes : [];
    let groupByValues = [];
    for (let i = 0; i < groupByExpNodes.length; i++) {
        let bv = groupByExpNodes[i].compute(ctx);
        if (bv instanceof SqlError) {
            return bv;
        }
        groupByValues.push(bv);
    }
    let r = t.addDataRow(new SqlDataRow(groupByValues, false));

    //分组计算
    let gv: SqlGroupByValue = r.values[col.index];
    if (!gv) {
        gv = new SqlGroupByValue();
        r.values[col.index] = gv;
    }
    if (fnName == 'count') {
        if (isDistinct) {
            v = v + '';
            if (!gv.distinctValues[v]) {
                gv.distinctValues[v] = 1;
                gv.value = gv.value == null ? 1 : gv.value + 1;
            }
        } else {
            gv.value = gv.value == null ? 1 : gv.value + 1;
        }
    } else if (fnName == 'sum') {
        gv.value = gv.value == null ? v : v + gv.value;
    } else if (fnName == 'max') {
        if (gv.value == null || v > gv.value) {
            gv.value = v;
        }
    } else if (fnName == 'min') {
        if (gv.value == null || v < gv.value) {
            gv.value = v;
        }
    } else if (fnName == 'avg') {
        gv.sum += v;
        gv.count++;
        gv.value = gv.sum / gv.count;
    }
    return null;
}

5、如果没有 group by 节点，直接在where筛选后的fullTable上根据fields节点进行计算，得到结果表resultTable。这个就简单很多了。

//计算结果表的数据
for (let i = 0; i < ctx.dataTable.rows.length; i++) {
    ctx.rowIndex = i;
    let rowValues = [];
    for (let j = 0; j < fieldExpNodes.length; j++) {
        let v = fieldExpNodes[j].compute(ctx);
        if (v instanceof SqlError) {
            return v;
        }
        rowValues.push(v);
    }
    resultTable.addRow(rowValues);
}

6、如果有 order by 节点，则对结果表resultTable进行排序。由于排序规则可能包含多个条件，这里要分为三个步骤来计算：

    6.1 遍历resultTable表，每一行数据都得到一个orderByValues数组，包含了排序要用的值。如果是多个排序条件，数组就包含多个值。

    6.2 计算每个排序条件的方向，默认是asc。js编写关系数据库。

    6.3 根据排序表达式的值，以及排序方向，对数据行进行排序。这里调用的是Array类的sort方法，传入一个function，实现自定义排序。

//排序
if (orderByNode && orderByNode.nodes.length > 0) {
    //计算每一行的排序值
    let rows = resultTable.rows;
    for (let i = 0; i < rows.length; i++) {
        ctx.rowIndex = i;
        let row = rows[i];
        for (let m = 0; m < orderByNode.nodes.length; m++) {
            let oVal = orderByNode.nodes[m].nodes[0].compute(ctx);
            if (oVal instanceof SqlError) {
                return oVal;
            }
            row.orderByValues.push(oVal);
        }
    }

    //计算每个排序项的方向
    let directions: boolean[] = [];
    for (let k = 0; k < orderByNode.nodes.length; k++) {
        directions.push(orderByNode.nodes[k].value == 'desc');
    }

    //对数据行进行排序
    rows.sort(function (a: SqlDataRow, b: SqlDataRow) {
        let m = 0;
        while (m < directions.length) {
            if (a.orderByValues[m] == b.orderByValues[m]) {
                m++;
            } else {
                if (directions[m]) {//desc
                    return a.orderByValues[m] < b.orderByValues[m] ? 1 : -1;
                } else {
                    return a.orderByValues[m] > b.orderByValues[m] ? 1 : -1;
                }
            }
        }
        return 0;
    });
}

7、如果有 limit 节点，则返回指定范围的数据，也就是分页时要用的东西。如果是limit n，则返回前面n行数据；如果是limit m, n，则从第m行开始，返回n行数据的。js编写关系数据库。

let limitNode = this.getLimitNode();
if (limitNode) {
    let limitNums = [];
    for (let i = 0; i < limitNode.nodes.length; i++) {
        let v = limitNode.nodes[i].compute(ctx);
        if (v instanceof SqlError) {
            return v;
        }
        if (typeof v != 'number') {
            return new SqlError('无效的limit值：' + v, limitNode.line);
        }
        limitNums.push(v);
    }
    if (limitNums.length == 1) {
        let end = limitNums[0];
        if (resultTable.rows.length > end) {
            resultTable.rows.splice(end, resultTable.rows.length - end);
        }
    } else if (limitNums.length == 2) {
        let begin = limitNums[0];
        let end = limitNums[0] + limitNums[1] - 1;
        resultTable.rows.splice(end + 1, resultTable.rows.length - end - 1);
        resultTable.rows.splice(0, begin);
    }
}

到这里就得到最终的结果表了。js编写关系数据库。

相对于SELECT语句，其它语句就简单多了。

第五章 其它语句

DELETE语句的执行分为两步：执行where筛选，然后根据row.id进行删除。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let tableName = this.nodes[0].nodes[0].value;
    let table: SqlDataTable = ctx.database.tables[tableName];
    if (!table) {
        return new SqlError('不存在指定的表：' + tableName, this.line);
    }

    ctx.dataTable = table;

    let deletedCount = 0;
    if (this.nodes.length >= 2) {
        for (let i = table.rows.length - 1; i >= 0; i--) {
            ctx.rowIndex = i;
            ctx.holdIndex = -1;
            let v = this.nodes[1].compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
            if (v) {
                table.deleteRow(i);
                deletedCount++;
            }
        }
    } else {
        deletedCount = table.rows.length;
        table.rows = [];
    }

    return deletedCount;
}

UPDATE语句也分为两步：执行where筛选，然后set规则更新指定列的数据。js编写关系数据库。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let tableName = this.nodes[0].nodes[0].value;
    let table: SqlDataTable = ctx.database.tables[tableName];
    if (!table) {
        return new SqlError('不存在指定的表：' + tableName, this.line);
    }

    ctx.dataTable = table;

    let updateCols = [];
    let updateValueNodes = [];
    for (let j in this.nodes[1].nodes) {
        let setNode = this.nodes[1].nodes[j];
        let colName = setNode.nodes[0].value;
        let col = table.getColumnByName(colName);
        if (!col) {
            return new SqlError('不存在指定的列：' + colName, setNode.nodes[0].line);
        }
        updateCols.push(col);
        updateValueNodes.push(setNode.nodes[1]);
    }

    let updateRowIndexList = [];
    if (this.nodes.length == 2) {
        for (let i = 0; i < table.rows.length; i++) {
            updateRowIndexList.push(i);
        }
    } else if (this.nodes.length == 3) {
        for (let i = 0; i < table.rows.length; i++) {
            ctx.rowIndex = i;
            ctx.holdIndex = -1;
            let whereValue = this.nodes[2].compute(ctx);
            if (whereValue instanceof SqlError) {
                return whereValue;
            }
            if (whereValue) {
                updateRowIndexList.push(i);
            }
        }
    }

    for (let i in updateRowIndexList) {
        ctx.rowIndex = updateRowIndexList[i];
        ctx.holdIndex = -1;
        for (let j in updateCols) {
            let col = updateCols[j];
            let v = updateValueNodes[j].compute(ctx);
            if (v instanceof SqlError) {
                return v;
            }
            table.setValueByIndex(ctx.rowIndex, col.index, v);
        }
    }

    return updateRowIndexList.length;
}

INSERT语句也分为两步：根据表构造创建一个空行，然后更新指定列的数据。js编写关系数据库。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let tableName = this.nodes[0].value;
    let table = ctx.database.tables[tableName];
    if (!table) {
        return new SqlError('不存在指定的表：' + tableName, this.line);
    }

    let fieldsNodes = this.nodes[1].nodes;
    let valuesNodes = this.nodes[2].nodes;

    let row = table.newRow();
    ctx.holdIndex = -1;
    for (let j = 0; j < fieldsNodes.length; j++) {
        let colName = fieldsNodes[j].value;
        let colIndex = table.getColumnByName(colName).index;
        let valueNode = valuesNodes[j];
        let v = valueNode.compute(ctx);
        if (v instanceof SqlError) {
            return v;
        }
        row.values[colIndex] = v;
    }
    table.addDataRow(row);

    return 1;
}

CREATE TABLE语句，在 SqlDatabase 中创建一个新的 SqlDataTable 实例。

public compute(ctx: SqlContext): any {
    let table = new SqlDataTable(this.nodes[0].value);
    let paramsNode = this.nodes[1];
    let columnNames = [];
    for (let i = 0; i < paramsNode.nodes.length; i++) {
        let fieldDeclareNode = paramsNode.nodes[i];
        let colName = fieldDeclareNode.value;
        let colType = fieldDeclareNode.nodes[0].value;
        if (columnNames.indexOf(colName) >= 0) {
            return new SqlError('列名重复：' + colName, fieldDeclareNode.line);
        }
        table.addColumn(colName, colType);
        columnNames.push(fieldDeclareNode);
    }
    return ctx.database.addTable(table);
}

至此，几个主要的js编写关系数据库语句都介绍了。

最后，我们写几个测试范例，展示一下运行结果，这几个测试范例，在文章开头的“体验页面”上都有展示。

第六章 程序展示

通过JS创建三张表：t_gender（性别字典表）、t_dept（部门字典表）、t_staff（员工表）。

var database = new SqlDatabase();
database.execute("create table t_gender(id number, name varchar(100))");
database.execute("create table t_dept(dept_id number, dept_name varchar)");
database.execute("create table t_staff(id varchar, name varchar, gender number, dept_id number)");

database.execute("insert into t_gender(id, name)values(1, 'Male')");
database.execute("insert into t_gender(id, name)values(2, 'Female')");

database.execute("insert into t_dept(dept_id, dept_name)values(101, 'Tech')");
database.execute("insert into t_dept(dept_id, dept_name)values(102, 'Finance')");

database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016001', 'Jack', 1, 102)");
database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016002', 'Bruce', 1, null)");
database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016003', 'Alan', null, 101)");
database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016004', 'Hellen', 2, 103)");
database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016005', 'Linda', 2, 101)");
database.execute("insert into t_staff(id, name, gender, dept_id)values('016006', 'Royal', 3, 104)");

然后准备几条范例sql，方便大家执行查询，也可以自己写一个新的sql。

SELECT
    s.id,
    s.name,
    ifnull(s.gender, '--') AS gender_id, /*处理空值*/
    (CASE g.name WHEN 'Male' THEN '男' WHEN 'Female' THEN '女' ELSE '未知' END) AS gender_name,
    s.dept_id,
    d.dept_name
FROM t_staff s
LEFT JOIN t_gender g ON g.id=s.gender
LEFT JOIN t_dept d ON d.dept_id=s.dept_id
WHERE d.dept_name IS NOT NULL
LIMIT 3

执行结果：

这个牛人用js编写关系数据库，仅用5千行代码 1
js编写关系数据库

js编写关系数据库文章到这里就结束了，欢迎大家指正，多给Star，多给赞 ^_^

作者：Lave Zhang
出处：http://www.cnblogs.com/lavezhang/

本文转载自博客园，原文链接：https://www.cnblogs.com/lavezhang/p/13777018.html，本文观点不代表江湖人士立场，转载请联系原作者。

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上一篇 2020-10-08 13:33
下一篇 2020-10-19 09:40

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