一、背景

自2014年大數據首次寫入政府工作報告，大數據已經發展7年。大數據的類型也從交易數據延伸到交互數據與傳感數據。數據規模也到達了PB級別。

大數據的規模大到對數據的獲取、存儲、管理、分析超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍。在這個背景下，各種大數據相關工具相繼出現，用于應對各種業務場景需求。從Hadoop生態的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生態的ClickHouse, Elasticsearch，不一而足...

這些大數據處理工具特性不同，應用場景不同，但是對外提供的接口或者說操作語言都是相似的，即各個組件都是支持SQL語言。只是基于不同的應用場景和特性，實現了各自的SQL方言。這就要求相關開源項目自行實現SQL解析。在這個背景下，誕生于1989年的語法解析器生成器ANTLR迎來了黃金時代。

二、簡介

ANTLR是開源的語法解析器生成器，距今已有30多年的歷史。是一個經歷了時間考驗的開源項目。一個程序從源代碼到機器可執行，基本需要3個階段：編寫、編譯、執行。

在編譯階段，需要進行詞法和語法的分析。ANTLR聚焦的問題就是把源碼進行詞法和句法分析，產生一個樹狀的分析器。ANTLR幾乎支持對所有主流編程語言的解析。從antlr/grammars-v4可以看到，ANTLR支持Java,C, Python, SQL等數十種編程語言。通常我們沒有擴展編程語言的需求，所以大部分情況下這些語言編譯支持更多是供學習研究使用，或者用在各種開發工具(NetBeans、Intellij)中用于校驗語法正確性、和格式化代碼。

對于SQL語言，ANTLR的應用廣度和深度會更大，這是由于Hive, Presto, SparkSQL等由于需

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习从入门到精通50讲（九）-基于 ANTLR 自己实现一个 SQL 解析器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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