本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版

• 1. 概述

• 2. SQLToken

• 3.SQL 改写

• 3.4.1 分页补充

• 3.1 TableToken

• 3.2 ItemsToken

• 3.3 OffsetToken

• 3.4 RowCountToken

• 3.5 OrderByToken

• 3.6 GeneratedKeyToken

• 4. SQL 生成

• 666. 彩蛋

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1. 概述

前置阅读：《SQL 解析（三）之查询SQL》

本文分享SQL 改写的源码实现。主要涉及两方面：

1. SQL 改写：改写 SQL，解决分库分表后，查询结果需要聚合，需要对 SQL 进行调整，例如分页

2. SQL 生成：生成分表分库的执行 SQL

SQLRewriteEngine，SQL重写引擎，实现 SQL 改写、生成功能。从 Sharding-JDBC 1.5.0 版本，SQL 改写进行了调整和大量优化。

1.4.x及之前版本，SQL改写是在SQL路由之前完成的，在1.5.x中调整为SQL路由之后，因为SQL改写可以根据路由至单库表还是多库表而进行进一步优化。

😆 很多同学看完《SQL 解析-系列》 可能是一脸懵逼，特别对“SQL 半理解”。希望本文能给你一些启发。

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2. SQLToken

😁 SQLToken 在本文中很重要，所以即使在《SQL 解析-系列》已经分享过，我们也换个姿势，再来一次。

SQLToken，SQL标记对象接口。SQLRewriteEngine 基于 SQLToken 实现 SQL改写。SQL解析器在 SQL解析过程中，很重要的一个目的是标记需要SQL改写的部分，也就是 SQLToken。

各 SQLToken 生成条件如下(悲伤，做成表格形式排版是乱的)：

1. GeneratedKeyToken 自增主键标记对象

• 插入SQL自增列不存在： INSERT INTO t_order(nickname)VALUES... 中没有自增列 order_id

• 查询列的表别名： SELECT o.order_id 的 o

• 查询的表名： SELECT*FROM t_order 的 t_order

• AVG查询列： SELECT AVG(price)FROM t_order 的 AVG(price)

• ORDER BY 字段不在查询列： SELECT order_id FROM t_order ORDER BY create_time 的 create_time

• GROUP BY 字段不在查询列： SELECT COUNT(order_id)FROM t_order GROUP BY user_id 的 user_id

• 自增主键未在插入列中： INSERT INTO t_order(nickname)VALUES... 中没有自增列 order_id

• 分页有偏移量，但不是占位符 ?

• 分页有长度，但不是占位符 ?

• 有 GROUP BY 条件，无 ORDER BY 条件： SELECT COUNT(*)FROM t_order GROUP BY order_id 的 order_id

3.SQL 改写

SQLRewriteEngine#rewrite() 实现了 SQL改写 功能。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * SQL改写.

4. * @param isRewriteLimit 是否重写Limit

5. * @return SQL构建器

6. */

7. public SQLBuilder rewrite(final boolean isRewriteLimit) {

8.   SQLBuilder result = new SQLBuilder();

9.   if (sqlTokens.isEmpty()) {

10.       result.appendLiterals(originalSQL);

11.       return result;

12.   }

13.   int count = 0;

14.   // 排序SQLToken，按照 beginPosition 递增

15.   sortByBeginPosition();

16.   for (SQLToken each : sqlTokens) {

17.       if (0 == count) { // 拼接第一个 SQLToken 前的字符串

18.           result.appendLiterals(originalSQL.substring(0, each.getBeginPosition()));

19.       }

20.       // 拼接每个SQLToken

21.       if (each instanceof TableToken) {

22.           appendTableToken(result, (TableToken) each, count, sqlTokens);

23.       } else if (each instanceof ItemsToken) {

24.           appendItemsToken(result, (ItemsToken) each, count, sqlTokens);

25.       } else if (each instanceof RowCountToken) {

26.           appendLimitRowCount(result, (RowCountToken) each, count, sqlTokens, isRewriteLimit);

27.       } else if (each instanceof OffsetToken) {

28.           appendLimitOffsetToken(result, (OffsetToken) each, count, sqlTokens, isRewriteLimit);

29.       } else if (each instanceof OrderByToken) {

30.           appendOrderByToken(result);

31.       }

32.       count++;

33.   }

34.   return result;

35. }

• SQL改写以 SQLToken 为间隔，顺序改写。

• 顺序：调用 #sortByBeginPosition() 将 SQLToken 按照 beginPosition 升序。

• 间隔：遍历 SQLToken，逐个拼接。

例如：

SQLBuilder，SQL构建器。下文会大量用到，我们看下实现代码。

1. public final class SQLBuilder {

3.    /**

4.     * 段集合

5.     */

6.    private final List<Object> segments;

7.    /**

8.     * 当前段

9.     */

10.    private StringBuilder currentSegment;

12.    public SQLBuilder() {

13.        segments = new LinkedList<>();

14.        currentSegment = new StringBuilder();

15.        segments.add(currentSegment);

16.    }

18.    /**

19.     * 追加字面量.

20.     *

21.     * @param literals 字面量

22.     */

23.    public void appendLiterals(final String literals) {

24.        currentSegment.append(literals);

25.    }

27.    /**

28.     * 追加表占位符.

29.     *

30.     * @param tableName 表名称

31.     */

32.    public void appendTable(final String tableName) {

33.        // 添加 TableToken

34.        segments.add(new TableToken(tableName));

35.        // 新建当前段

36.        currentSegment = new StringBuilder();

37.        segments.add(currentSegment);

38.    }

40.    public String toSQL(final Map<String, String> tableTokens) {

41.        // ... 省略代码，【SQL生成】处分享

42.    }

44.    @RequiredArgsConstructor

45.    private class TableToken {

46.        /**

47.         * 表名

48.         */

49.        private final String tableName;

50.    }

51. }

现在我们来逐个分析每种 SQLToken 的拼接实现。

3.1 TableToken

调用 #appendTableToken() 方法拼接。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * 拼接 TableToken

4. *

5. * @param sqlBuilder SQL构建器

6. * @param tableToken tableToken

7. * @param count tableToken 在 sqlTokens 的顺序

8. * @param sqlTokens sqlTokens

9. */

10. private void appendTableToken(final SQLBuilder sqlBuilder, final TableToken tableToken, final int count, final List<SQLToken> sqlTokens) {

11.   // 拼接 TableToken

12.   String tableName = sqlStatement.getTables().getTableNames().contains(tableToken.getTableName()) ? tableToken.getTableName() : tableToken.getOriginalLiterals();

13.   sqlBuilder.appendTable(tableName);

14.   // 拼接 SQLToken 后面的字符串

15.   int beginPosition = tableToken.getBeginPosition() + tableToken.getOriginalLiterals().length();

16.   int endPosition = sqlTokens.size() - 1 == count ? originalSQL.length() : sqlTokens.get(count + 1).getBeginPosition();

17.   sqlBuilder.appendLiterals(originalSQL.substring(beginPosition, endPosition));

18. }

• 调用 SQLBuilder#appendTable() 拼接 TableToken。

• sqlStatement.getTables().getTableNames().contains(tableToken.getTableName()) 目的是处理掉表名前后有的特殊字符，例如 SELECT*FROM't_order' 中 t_order 前后有 ' 符号。

1. // TableToken.java

2. /**

3. * 获取表名称.

4. */

5. public String getTableName() {

6.   return SQLUtil.getExactlyValue(originalLiterals);

7. }

9. // SQLUtil.java

10. public static String getExactlyValue(final String value) {

11.   return null == value ? null : CharMatcher.anyOf("[]`'\"").removeFrom(value);

12. }

• 当 SQL 为 SELECT o.*FROM t_order o

• TableToken 为查询列前的表别名 o 时返回结果： 

• TableToken 为表名 t_order 时返回结果： 

3.2 ItemsToken

调用 #appendItemsToken() 方法拼接。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * 拼接 TableToken

4. *

5. * @param sqlBuilder SQL构建器

6. * @param itemsToken itemsToken

7. * @param count itemsToken 在 sqlTokens 的顺序

8. * @param sqlTokens sqlTokens

9. */

10. private void appendItemsToken(final SQLBuilder sqlBuilder, final ItemsToken itemsToken, final int count, final List<SQLToken> sqlTokens) {

11.   // 拼接 ItemsToken

12.   for (String item : itemsToken.getItems()) {

13.       sqlBuilder.appendLiterals(", ");

14.       sqlBuilder.appendLiterals(item);

15.   }

16.   // SQLToken 后面的字符串

17.   int beginPosition = itemsToken.getBeginPosition();

18.   int endPosition = sqlTokens.size() - 1 == count ? originalSQL.length() : sqlTokens.get(count + 1).getBeginPosition();

19.   sqlBuilder.appendLiterals(originalSQL.substring(beginPosition, endPosition));

20. }

• 第一种情况，AVG查询列，SQL 为 SELECT AVG(order_id)FROM t_order o 时返回结果： 

• 第二种情况，ORDER BY 字段不在查询列，SQL 为 SELECT userId FROM t_order o ORDER BY order_id 时返回结果： 

• 第三种情况，GROUP BY 字段不在查询列，类似第二种情况，就不举例子列。

3.3 OffsetToken

调用 #appendLimitOffsetToken() 方法拼接。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * 拼接 OffsetToken

4. *

5. * @param sqlBuilder SQL构建器

6. * @param offsetToken offsetToken

7. * @param count offsetToken 在 sqlTokens 的顺序

8. * @param sqlTokens sqlTokens

9. * @param isRewrite 是否重写。当路由结果为单分片时无需重写

10. */

11. private void appendLimitOffsetToken(final SQLBuilder sqlBuilder, final OffsetToken offsetToken, final int count, final List<SQLToken> sqlTokens, final boolean isRewrite) {

12.   // 拼接 OffsetToken

13.   sqlBuilder.appendLiterals(isRewrite ? "0" : String.valueOf(offsetToken.getOffset()));

14.   // SQLToken 后面的字符串

15.   int beginPosition = offsetToken.getBeginPosition() + String.valueOf(offsetToken.getOffset()).length();

16.   int endPosition = sqlTokens.size() - 1 == count ? originalSQL.length() : sqlTokens.get(count + 1).getBeginPosition();

17.   sqlBuilder.appendLiterals(originalSQL.substring(beginPosition, endPosition));

18. }

• 当分页跨分片时，需要每个分片都查询后在内存中进行聚合。此时 isRewrite=true。为什么是 "0" 开始呢？每个分片在 [0, offset) 的记录可能属于实际分页结果，因而查询每个分片需要从 0 开始。

• 当分页单分片时，则无需重写，该分片执行的结果即是最终结果。SQL改写在SQL路由之后就有这个好处。如果先改写，因为没办法知道最终是单分片还是跨分片，考虑正确性，只能统一使用跨分片。

3.4 RowCountToken

调用 #appendLimitRowCount() 方法拼接。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. private void appendLimitRowCount(final SQLBuilder sqlBuilder, final RowCountToken rowCountToken, final int count, final List<SQLToken> sqlTokens, final boolean isRewrite) {

3.   SelectStatement selectStatement = (SelectStatement) sqlStatement;

4.   Limit limit = selectStatement.getLimit();

5.   if (!isRewrite) { // 路由结果为单分片

6.       sqlBuilder.appendLiterals(String.valueOf(rowCountToken.getRowCount()));

7.   } else if ((!selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() || // [1.1] 跨分片分组需要在内存计算，可能需要全部加载

8.           !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) // [1.2] 跨分片聚合列需要在内存计算，可能需要全部加载

9.           && !selectStatement.isSameGroupByAndOrderByItems()) { // [2] 如果排序一致，即各分片已经排序好结果，就不需要全部加载

10.       sqlBuilder.appendLiterals(String.valueOf(Integer.MAX_VALUE));

11.   } else { // 路由结果为多分片

12.       sqlBuilder.appendLiterals(String.valueOf(limit.isRowCountRewriteFlag() ? rowCountToken.getRowCount() + limit.getOffsetValue() : rowCountToken.getRowCount()));

13.   }

14.   // SQLToken 后面的字符串

15.   int beginPosition = rowCountToken.getBeginPosition() + String.valueOf(rowCountToken.getRowCount()).length();

16.   int endPosition = sqlTokens.size() - 1 == count ? originalSQL.length() : sqlTokens.get(count + 1).getBeginPosition();

17.   sqlBuilder.appendLiterals(originalSQL.substring(beginPosition, endPosition));

18. }

• [1.1] !selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() 跨分片分组需要在内存计算，可能需要全部加载。如果不全部加载，部分结果被分页条件错误结果，会导致结果不正确。

• [1.2] !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) 跨分片聚合列需要在内存计算，可能需要全部加载。如果不全部加载，部分结果被分页条件错误结果，会导致结果不正确。

• [1.1][1.2]，可能变成必须的前提是 GROUP BY 和 ORDER BY 排序不一致。如果一致，各分片已经排序完成，无需内存中排序。

3.4.1 分页补充

OffsetToken、RowCountToken 只有在分页对应位置非占位符 ? 才存在。当对应位置是占位符时，会对分页条件对应的预编译 SQL 占位符参数进行重写，整体逻辑和 OffsetToken、RowCountToken 是一致的。

1. // 👼 ParsingSQLRouter#route() 调用 #processLimit()

3. // ParsingSQLRouter.java

4. /**

5. * 处理分页条件

6. *

7. * @see SQLRewriteEngine#appendLimitRowCount(SQLBuilder, RowCountToken, int, List, boolean)

8. * @param parameters 占位符对应参数列表

9. * @param selectStatement Select SQL语句对象

10. * @param isSingleRouting 是否单表路由

11. */

12. private void processLimit(final List<Object> parameters, final SelectStatement selectStatement, final boolean isSingleRouting) {

13.   boolean isNeedFetchAll = (!selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() // // [1.1] 跨分片分组需要在内存计算，可能需要全部加载

14.                               || !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) // [1.2] 跨分片聚合列需要在内存计算，可能需要全部加载

15.                           && !selectStatement.isSameGroupByAndOrderByItems(); // [2] 如果排序一致，即各分片已经排序好结果，就不需要全部加载

16.   selectStatement.getLimit().processParameters(parameters, !isSingleRouting, isNeedFetchAll);

17. }

19. // Limit.java

20. /**

21. * 填充改写分页参数.

22. * @param parameters 参数

23. * @param isRewrite 是否重写参数

24. * @param isFetchAll 是否获取所有数据

25. */

26. public void processParameters(final List<Object> parameters, final boolean isRewrite, final boolean isFetchAll) {

27.   fill(parameters);

28.   if (isRewrite) {

29.       rewrite(parameters, isFetchAll);

30.   }

31. }

32. /**

33. * 将占位符参数里是分页的参数赋值给 offset 、rowCount

34. * 赋值的前提条件是 offset、rowCount 是 占位符

35. * @param parameters 占位符参数

36. */

37. private void fill(final List<Object> parameters) {

38.   int offset = 0;

39.   if (null != this.offset) {

40.       offset = -1 == this.offset.getIndex() ? getOffsetValue() : NumberUtil.roundHalfUp(parameters.get(this.offset.getIndex()));

41.       this.offset.setValue(offset);

42.   }

43.   int rowCount = 0;

44.   if (null != this.rowCount) {

45.       rowCount = -1 == this.rowCount.getIndex() ? getRowCountValue() : NumberUtil.roundHalfUp(parameters.get(this.rowCount.getIndex()));

46.       this.rowCount.setValue(rowCount);

47.   }

48.   if (offset < 0 || rowCount < 0) {

49.       throw new SQLParsingException("LIMIT offset and row count can not be a negative value.");

50.   }

51. }

52. /**

53. * 重写分页条件对应的参数

54. * @param parameters 参数

55. * @param isFetchAll 是否拉取所有

56. */

57. private void rewrite(final List<Object> parameters, final boolean isFetchAll) {

58.   int rewriteOffset = 0;

59.   int rewriteRowCount;

60.   // 重写

61.   if (isFetchAll) {

62.       rewriteRowCount = Integer.MAX_VALUE;

63.   } else if (rowCountRewriteFlag) {

64.       rewriteRowCount = null == rowCount ? -1 : getOffsetValue() + rowCount.getValue();

65.   } else {

66.       rewriteRowCount = rowCount.getValue();

67.   }

68.   // 参数设置

69.   if (null != offset && offset.getIndex() > -1) {

70.       parameters.set(offset.getIndex(), rewriteOffset);

71.   }

72.   if (null != rowCount && rowCount.getIndex() > -1) {

73.       parameters.set(rowCount.getIndex(), rewriteRowCount);

74.   }

75. }

3.5 OrderByToken

调用 #appendOrderByToken() 方法拼接。数据库里，当无 ORDER BY条件 而有 GROUP BY 条件时候，会使用 GROUP BY条件将结果升序排序：

• SELECT order_id FROM t_order GROUP BY order_id 等价于 SELECT order_id FROM t_order GROUP BY order_id ORDER BY order_id ASC

• SELECT order_id FROM t_order GROUP BY order_id DESC 等价于 SELECT order_id FROM t_order GROUP BY order_id ORDER BY order_id DESC

1. // ParsingSQLRouter.java

2. /**

3. * 拼接 OrderByToken

4. *

5. * @param sqlBuilder SQL构建器

6. */

7. private void appendOrderByToken(final SQLBuilder sqlBuilder) {

8.   SelectStatement selectStatement = (SelectStatement) sqlStatement;

9.   // 拼接 OrderByToken

10.   StringBuilder orderByLiterals = new StringBuilder(" ORDER BY ");

11.   int i = 0;

12.   for (OrderItem each : selectStatement.getOrderByItems()) {

13.       if (0 == i) {

14.           orderByLiterals.append(each.getColumnLabel()).append(" ").append(each.getType().name());

15.       } else {

16.           orderByLiterals.append(",").append(each.getColumnLabel()).append(" ").append(each.getType().name());

17.       }

18.       i++;

19.   }

20.   orderByLiterals.append(" ");

21.   sqlBuilder.appendLiterals(orderByLiterals.toString());

22. }

• 当 SQL 为 SELECT order_id FROM t_order o GROUP BY order_id 返回结果： 

3.6 GeneratedKeyToken

前置阅读：《SQL 解析（四）之插入SQL》

GeneratedKeyToken，和其它 SQLToken 不同，在 SQL解析 完进行处理。

1. // ParsingSQLRouter.java

2. @Override

3. public SQLStatement parse(final String logicSQL, final int parametersSize) {

4.   SQLParsingEngine parsingEngine = new SQLParsingEngine(databaseType, logicSQL, shardingRule);

5.   Context context = MetricsContext.start("Parse SQL");

6.   SQLStatement result = parsingEngine.parse();

7.   if (result instanceof InsertStatement) { // 处理 GenerateKeyToken

8.       ((InsertStatement) result).appendGenerateKeyToken(shardingRule, parametersSize);

9.   }

10.   MetricsContext.stop(context);

11.   return result;

12. }

14. // InsertStatement.java

15. /**

16. * 追加自增主键标记对象.

17. *

18. * @param shardingRule 分片规则

19. * @param parametersSize 参数个数

20. */

21. public void appendGenerateKeyToken(final ShardingRule shardingRule, final int parametersSize) {

22.   // SQL 里有主键列

23.   if (null != generatedKey) {

24.       return;

25.   }

26.   // TableRule 存在

27.   Optional<TableRule> tableRule = shardingRule.tryFindTableRule(getTables().getSingleTableName());

28.   if (!tableRule.isPresent()) {

29.       return;

30.   }

31.   // GeneratedKeyToken 存在

32.   Optional<GeneratedKeyToken> generatedKeysToken = findGeneratedKeyToken();

33.   if (!generatedKeysToken.isPresent()) {

34.       return;

35.   }

36.   // 处理 GenerateKeyToken

37.   ItemsToken valuesToken = new ItemsToken(generatedKeysToken.get().getBeginPosition());

38.   if (0 == parametersSize) {

39.       appendGenerateKeyToken(shardingRule, tableRule.get(), valuesToken);

40.   } else {

41.       appendGenerateKeyToken(shardingRule, tableRule.get(), valuesToken, parametersSize);

42.   }

43.   // 移除 generatedKeysToken

44.   getSqlTokens().remove(generatedKeysToken.get());

45.   // 新增 ItemsToken

46.   getSqlTokens().add(valuesToken);

47. }

• 根据占位符参数数量不同，调用的 #appendGenerateKeyToken() 是不同的：

• 占位符参数数量 = 0 时，直接生成分布式主键，保持无占位符的做法。

1. // InsertStatement.java

2. private void appendGenerateKeyToken(final ShardingRule shardingRule, final TableRule tableRule, final ItemsToken valuesToken) {

3.   // 生成分布式主键

4.   Number generatedKey = shardingRule.generateKey(tableRule.getLogicTable());

5.   // 添加到 ItemsToken

6.   valuesToken.getItems().add(generatedKey.toString());

7.   // 增加 Condition，用于路由

8.   getConditions().add(new Condition(new Column(tableRule.getGenerateKeyColumn(), tableRule.getLogicTable()), new SQLNumberExpression(generatedKey)), shardingRule);

9.   // 生成 GeneratedKey

10.   this.generatedKey = new GeneratedKey(tableRule.getLogicTable(), -1, generatedKey);

11. }

• 占位符参数数量 > 0 时，生成自增列的占位符，保持有占位符的做法。

1. private void appendGenerateKeyToken(final ShardingRule shardingRule, final TableRule tableRule, final ItemsToken valuesToken, final int parametersSize) {

2.   // 生成占位符

3.   valuesToken.getItems().add("?");

4.   // 增加 Condition，用于路由

5.   getConditions().add(new Condition(new Column(tableRule.getGenerateKeyColumn(), tableRule.getLogicTable()), new SQLPlaceholderExpression(parametersSize)), shardingRule);

6.   // 生成 GeneratedKey

7.   generatedKey = new GeneratedKey(tableRule.getGenerateKeyColumn(), parametersSize, null);

8. }

• 因为 GenerateKeyToken 已经处理完，所以移除，避免 SQLRewriteEngine#rewrite() 二次改写。另外，通过 ItemsToken 补充自增列。

• 生成 GeneratedKey 会在 ParsingSQLRouter 进一步处理。

1. // ParsingSQLRouter.java

2. public SQLRouteResult route(final String logicSQL, final List<Object> parameters, final SQLStatement sqlStatement) {

3.   final Context context = MetricsContext.start("Route SQL");

4.   SQLRouteResult result = new SQLRouteResult(sqlStatement);

5.   // 处理 插入SQL 主键字段

6.   if (sqlStatement instanceof InsertStatement && null != ((InsertStatement) sqlStatement).getGeneratedKey()) {

7.       processGeneratedKey(parameters, (InsertStatement) sqlStatement, result);

8.   }

9.   // ... 省略部分代码

10. }  

11. /**

12. * 处理 插入SQL 主键字段

13. * 当 主键编号 未生成时，{@link ShardingRule#generateKey(String)} 进行生成

14. * @param parameters 占位符参数

15. * @param insertStatement Insert SQL语句对象

16. * @param sqlRouteResult SQL路由结果

17. */

18. private void processGeneratedKey(final List<Object> parameters, final InsertStatement insertStatement, final SQLRouteResult sqlRouteResult) {

19.   GeneratedKey generatedKey = insertStatement.getGeneratedKey();

20.   if (parameters.isEmpty()) { // 已有主键，无占位符，INSERT INTO t_order(order_id, user_id) VALUES (1, 100);

21.       sqlRouteResult.getGeneratedKeys().add(generatedKey.getValue());

22.   } else if (parameters.size() == generatedKey.getIndex()) { // 主键字段不存在存在，INSERT INTO t_order(user_id) VALUES(?);

23.       Number key = shardingRule.generateKey(insertStatement.getTables().getSingleTableName()); // 生成主键编号

24.       parameters.add(key);

25.       setGeneratedKeys(sqlRouteResult, key);

26.   } else if (-1 != generatedKey.getIndex()) { // 主键字段存在，INSERT INTO t_order(order_id, user_id) VALUES(?, ?);

27.       setGeneratedKeys(sqlRouteResult, (Number) parameters.get(generatedKey.getIndex()));

28.   }

29. }

30. /**

31. * 设置 主键编号 到 SQL路由结果

32. * @param sqlRouteResult SQL路由结果

33. * @param generatedKey 主键编号

34. */

35. private void setGeneratedKeys(final SQLRouteResult sqlRouteResult, final Number generatedKey) {

36.   generatedKeys.add(generatedKey);

37.   sqlRouteResult.getGeneratedKeys().clear();

38.   sqlRouteResult.getGeneratedKeys().addAll(generatedKeys);

39. }

• parameters.size()==generatedKey.getIndex() 处对应 #appendGenerateKeyToken() 的 占位符参数数量 > 0 情况，此时会生成分布式主键。😈 该处是不是可以考虑把生成分布式主键挪到 #appendGenerateKeyToken()，这样更加统一一些。

4. SQL 生成

SQL路由完后，会生成各数据分片的执行SQL。

1. // ParsingSQLRouter.java

2. @Override

3. public SQLRouteResult route(final String logicSQL, final List<Object> parameters, final SQLStatement sqlStatement) {

4.   SQLRouteResult result = new SQLRouteResult(sqlStatement);

5.   // 省略部分代码... 处理 插入SQL 主键字段

7.   // 路由

8.   RoutingResult routingResult = route(parameters, sqlStatement);

10.   // 省略部分代码... SQL重写引擎

11.   SQLRewriteEngine rewriteEngine = new SQLRewriteEngine(shardingRule, logicSQL, sqlStatement);

12.   boolean isSingleRouting = routingResult.isSingleRouting();

13.   // 省略部分代码... 处理分页

14.   // SQL 重写

15.   SQLBuilder sqlBuilder = rewriteEngine.rewrite(!isSingleRouting);

16.   // 生成 ExecutionUnit

17.   if (routingResult instanceof CartesianRoutingResult) {

18.       for (CartesianDataSource cartesianDataSource : ((CartesianRoutingResult) routingResult).getRoutingDataSources()) {

19.           for (CartesianTableReference cartesianTableReference : cartesianDataSource.getRoutingTableReferences()) {

20.               // 👼 生成 SQL

21.               result.getExecutionUnits().add(new SQLExecutionUnit(cartesianDataSource.getDataSource(), rewriteEngine.generateSQL(cartesianTableReference, sqlBuilder)));

22.           }

23.       }

24.   } else {

25.       for (TableUnit each : routingResult.getTableUnits().getTableUnits()) {

26.           // 👼 生成 SQL

27.           result.getExecutionUnits().add(new SQLExecutionUnit(each.getDataSourceName(), rewriteEngine.generateSQL(each, sqlBuilder)));

28.       }

29.   }

30.   return result;

31. }

• 调用 RewriteEngine#generateSQL() 生成执行SQL。对于笛卡尔积路由结果和简单路由结果传递的参数略有不同：前者使用 CartesianDataSource ( CartesianTableReference )，后者使用路由表单元 ( TableUnit )。对路由结果不是很了解的同学，建议看下 《SQL 路由（二）之分库分表路由》。

RewriteEngine#generateSQL() 对于笛卡尔积路由结果和简单路由结果两种情况，处理上大体是一致的：1. 获得 SQL 相关逻辑表对应的真实表映射，2. 根据映射改写 SQL 相关逻辑表为真实表。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * 生成SQL语句.

4. * @param tableUnit 路由表单元

5. * @param sqlBuilder SQL构建器

6. * @return SQL语句

7. */

8. public String generateSQL(final TableUnit tableUnit, final SQLBuilder sqlBuilder) {

9.   return sqlBuilder.toSQL(getTableTokens(tableUnit));

10. }  

11. /**

12. * 生成SQL语句.

13. * @param cartesianTableReference 笛卡尔积路由表单元

14. * @param sqlBuilder SQL构建器

15. * @return SQL语句

16. */

17. public String generateSQL(final CartesianTableReference cartesianTableReference, final SQLBuilder sqlBuilder) {

18.   return sqlBuilder.toSQL(getTableTokens(cartesianTableReference));

19. }

21. // SQLRewriteEngine.java

22. // SQLBuilder.java

23. /**

24. * 生成SQL语句.

25. * @param tableTokens 占位符集合（逻辑表与真实表映射）

26. * @return SQL语句

27. */

28. public String toSQL(final Map<String, String> tableTokens) {

29.   StringBuilder result = new StringBuilder();

30.   for (Object each : segments) {

31.       if (each instanceof TableToken && tableTokens.containsKey(((TableToken) each).tableName)) {

32.           result.append(tableTokens.get(((TableToken) each).tableName));

33.       } else {

34.           result.append(each);

35.       }

36.   }

37.   return result.toString();

38. }

• #toSQL() 结果如图： 😜 对 SQL改写 是不是清晰很多了。

下面我们以笛卡尔积路由结果获得 SQL 相关逻辑表对应的真实表映射为例子(简单路由结果基本类似而且简单)。

1. // SQLRewriteEngine.java

2. /**

3. * 获得（笛卡尔积表路由组里的路由表单元逻辑表 和 与其互为BindingTable关系的逻辑表）对应的真实表映射（逻辑表需要在 SQL 中存在）

4. * @param cartesianTableReference 笛卡尔积表路由组

5. * @return 集合

6. */

7. private Map<String, String> getTableTokens(final CartesianTableReference cartesianTableReference) {

8.   Map<String, String> tableTokens = new HashMap<>();

9.   for (TableUnit each : cartesianTableReference.getTableUnits()) {

10.       tableTokens.put(each.getLogicTableName(), each.getActualTableName());

11.       // 查找 BindingTableRule

12.       Optional<BindingTableRule> bindingTableRule = shardingRule.findBindingTableRule(each.getLogicTableName());

13.       if (bindingTableRule.isPresent()) {

14.           tableTokens.putAll(getBindingTableTokens(each, bindingTableRule.get()));

15.       }

16.   }

17.   return tableTokens;

18. }

19. /**

20. * 获得 BindingTable 关系的逻辑表对应的真实表映射（逻辑表需要在 SQL 中存在）

21. * @param tableUnit 路由单元

22. * @param bindingTableRule Binding表规则配置对象

23. * @return 映射

24. */

25. private Map<String, String> getBindingTableTokens(final TableUnit tableUnit, final BindingTableRule bindingTableRule) {

26.   Map<String, String> result = new HashMap<>();

27.   for (String eachTable : sqlStatement.getTables().getTableNames()) {

28.       if (!eachTable.equalsIgnoreCase(tableUnit.getLogicTableName()) && bindingTableRule.hasLogicTable(eachTable)) {

29.           result.put(eachTable, bindingTableRule.getBindingActualTable(tableUnit.getDataSourceName(), eachTable, tableUnit.getActualTableName()));

30.       }

31.   }

32.   return result;

33. }

• 笛卡尔积表路由组( CartesianTableReference )包含多个路由表单元( TableUnit )。每个路由表单元需要遍历。

• 路由表单元本身包含逻辑表和真实表，直接添加到映射即可。

• 互为 BindingTable 关系的表只计算一次路由分片，因此未计算的真实表需要以其对应的已计算的真实表去查找，即 bindingTableRule.getBindingActualTable(tableUnit.getDataSourceName(),eachTable,tableUnit.getActualTableName()) 处逻辑。

1. // BindingTableRule.java

2. /**

3. * 根据其他Binding表真实表名称获取相应的真实Binding表名称.

4. *

5. * @param dataSource 数据源名称

6. * @param logicTable 逻辑表名称

7. * @param otherActualTable 其他真实Binding表名称

8. * @return 真实Binding表名称

9. */

10. public String getBindingActualTable(final String dataSource, final String logicTable, final String otherActualTable) {

11.   // 计算 otherActualTable 在其 TableRule 的 actualTable 是第几个

12.   int index = -1;

13.   for (TableRule each : tableRules) {

14.       if (each.isDynamic()) {

15.           throw new UnsupportedOperationException("Dynamic table cannot support Binding table.");

16.       }

17.       index = each.findActualTableIndex(dataSource, otherActualTable);

18.       if (-1 != index) {

19.           break;

20.       }

21.   }

22.   Preconditions.checkState(-1 != index, String.format("Actual table [%s].[%s] is not in table config", dataSource, otherActualTable));

23.   // 计算 logicTable 在其 TableRule 的 第index 的 真实表

24.   for (TableRule each : tableRules) {

25.       if (each.getLogicTable().equalsIgnoreCase(logicTable)) {

26.           return each.getActualTables().get(index).getTableName();

27.       }

28.   }

29.   throw new IllegalStateException(String.format("Cannot find binding actual table, data source: %s, logic table: %s, other actual table: %s", dataSource, logicTable, otherActualTable));

30. }

可能看起来有些绕，我们看张图：

友情提示：这里不嫌啰嗦在提一句，互为 BindingTable 的表，配置 TableRule 时， actualTables 数量一定要一致，否则多出来的表，可能会无法被路由到。

666. 彩蛋

哈哈哈，看完SQL改写后，SQL解析是不是清晰多了！嘿嘿嘿，反正我现在有点嗨。恩，蛮嗨的。

当然，如果SQL解析理解上有点疑惑的你，欢迎加我的微信，咱 1对1 搞基。关注我的微信公众号：【芋道源码】 即可获得。

道友，转发一波朋友圈可好？

Let's Go! 《分布式主键》、《SQL 执行》、《结果聚合》 继续。

感谢技术牛逼如你耐心的阅读本文。