① 急求设计sql语言的语法树
看是用在asp中或是易语言中，abc是变量还是常量，另外是不是模糊查询，这样一来就要分好几种情况了（以下代码不含模糊查询，如果要用需要加%号）：
一、abc为常量
不分易语言和asp
如果字段1-4是文本内容，sql语句如下：
＂select
*
from
表1
where
字段1
like
'abc'
and
字段2
like
'abc'
and
字段3
like
'abc'
and
字段4
like
'abc'＂
如果字段1-4是数值内容，sql语句如下：
＂select
*
from
表1
where
字段1=abc
and
字段2=abc
and
字段3=abc
and
字段4=abc＂
二、abc为变量
如果字段1-4是文本内容，sql语句如下：
asp中：
“select
*
from
表1
where
字段1
like
'”＆abc＆＂'
and
字段2
like
'”＆abc＆＂'and
字段3
like
'”＆abc＆＂'and
字段4
like
'”＆abc＆＂'＂
易语言中：
”select
*
from
表1
where
字段1
like
'“+abc+”'
and
字段2
like
'“+abc+”'
and
字段3
like
'“+abc+”'
and
字段4
like
'“+abc+”'
＂
如果字段1-4是数值内容，sql语句如下：
asp中：
“select
*
from
表1
where
字段1
=”＆abc＆＂and
字段2
=”＆abc＆＂and
字段3=”＆abc＆＂and
字段4=”＆abc＆＂
易语言中：
“select
*
from
表1
where
字段1
=”+abc+＂and
字段2
=”+abc+＂and
字段3=”+abc+＂and
字段4=”+abc+＂
② java中这个sql语句写的什么东西。看不懂，问号是占位符吗，deleteCharAt(sql.length()-1)为什么要这样
因为sql是拼接起来的，sql.append("?").append(",");这句话最后会多个"," 要去掉不然执行sql会报错的。sql.deleteCharAt(sql.length()-1); 这句就是去掉sql字符串最后一个字符即","
希望能帮到你！
③ java解析sql语句是实现不了的
哈哈，楼主没文化了。这个是需要词法解析和语法解析的。总体的思路是设计一个分词器，按规则将语句进行分词。例如，关键字用1表示，字符串用2表示，当分词到 select时，标识1，分词到'select'时标识为2。然后语法解析器用来分析怎么样的词法组合才合理，需要构造语法树等。
整体来说还是很复杂的，但是是完全可以实现的。
最后推荐个很好的java实现： JavaCC
④ 在JAVA中的SQL语言
Transact_SQL小手册
*******************Transact_SQL********************
--语 句 功 能
--数据操作
SELECT --从数据库表中检索数据行和列
INSERT --向数据库表添加新数据行
DELETE --从数据库表中删除数据行
UPDATE --更新数据库表中的数据
--数据定义
CREATE TABLE --创建一个数据库表
DROP TABLE --从数据库中删除表
ALTER TABLE --修改数据库表结构
CREATE VIEW --创建一个视图
DROP VIEW --从数据库中删除视图
CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引
DROP INDEX --从数据库中删除索引
CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程
DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程
CREATE TRIGGER --创建一个触发器
DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器
CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式
DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式
CREATE DOMAIN --创建一个数据值域
ALTER DOMAIN --改变域定义
DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域
--数据控制
GRANT --授予用户访问权限
DENY --拒绝用户访问
REVOKE --解除用户访问权限
--事务控制
COMMIT --结束当前事务
ROLLBACK --中止当前事务
SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征
--程序化SQL
DECLARE --为查询设定游标
EXPLAN --为查询描述数据访问计划
OPEN --检索查询结果打开一个游标
FETCH --检索一行查询结果
CLOSE --关闭游标
PREPARE --为动态执行准备SQL 语句
EXECUTE --动态地执行SQL 语句
DESCRIBE --描述准备好的查询
---局部变量
declare @id char(10)
--set @id = '10010001'
select @id = '10010001'
---全局变量
---必须以开头
--IF ELSE
declare @x int @y int @z int
select @x = 1 @y = 2 @z=3
if @x > @y
print 'x > y' --打印字符串'x > y'
else if @y > @z
print 'y > z'
else print 'z > y'
--CASE
use pangu
update employee
set e_wage =
case
when job_level = ’1’ then e_wage*1.08
when job_level = ’2’ then e_wage*1.07
when job_level = ’3’ then e_wage*1.06
else e_wage*1.05
end
--WHILE CONTINUE BREAK
declare @x int @y int @c int
select @x = 1 @y=1
while @x < 3
begin
print @x --打印变量x 的值
while @y < 3
begin
select @c = 100*@x + @y
print @c --打印变量c 的值
select @y = @y + 1
end
select @x = @x + 1
select @y = 1
end
--WAITFOR
--例 等待1 小时2 分零3 秒后才执行SELECT 语句
waitfor delay ’01:02:03’
select * from employee
--例 等到晚上11 点零8 分后才执行SELECT 语句
waitfor time ’23:08:00’
select * from employee
***SELECT***
select *(列名) from table_name(表名) where column_name operator value
ex:(宿主)
select * from stock_information where stockid = str(nid)
stockname = 'str_name'
stockname like '% find this %'
stockname like '[a-zA-Z]%' --------- ([]指定值的范围)
stockname like '[^F-M]%' --------- (^排除指定范围)
--------- 只能在使用like关键字的where子句中使用通配符)
or stockpath = 'stock_path'
or stocknumber < 1000
and stockindex = 24
not stocksex = 'man'
stocknumber between 20 and 100
stocknumber in(10,20,30)
order by stockid desc(asc) --------- 排序，desc-降序，asc-升序
order by 1,2 --------- by列号
stockname = (select stockname from stock_information where stockid = 4)
--------- 子查询
--------- 除非能确保内层select只返回一个行的值，
--------- 否则应在外层where子句中用一个in限定符
select distinct column_name form table_name --------- distinct指定检索独有的列值，不重复
select stocknumber ,"stocknumber + 10" = stocknumber + 10 from table_name
select stockname , "stocknumber" = count(*) from table_name group by stockname
--------- group by 将表按行分组,指定列中有相同的值
having count(*) = 2 --------- having选定指定的组
⑤ JAVA中的SQL语句请解释一下
别名，这个字段的别名，用coid来代替pt_company 意思是一样的，换一个名字而已，没影响。
他做了一个日期上的转换与赋值。把pt_datein按照%Y-%m-%d %k的格式转化为时间类型，然后加上了几个小时
⑥ impala怎么解析sql语句
Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。
在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。
本文以下内容都以这样的一个SQL为例说明：
select jobinfo.dt,user,
max(taskinfo.finish_time-taskinfo.start_time),
max(jobinfo.finish_time-jobinfo.submit_time)
from taskinfo join jobinfo on jobinfo.jobid=taskinfo.jobid
where jobinfo.job_status='SUCCESS' and taskinfo.task_status='SUCCESS'
group by jobinfo.dt,user
通过调用Status ImpalaServer::GetExecRequest(const TClientRequest& request, TExecRequest* result) 函数把TClientRequest转化成TExecRequest
在这个函数里通过JNI接口调用frontend.createExecRequest()生成TExecRequest。首先调用AnalysisContext.analyze(String stmt)分析提交的SQL语句。
注释：Analyzer对象是个存放这个SQL所涉及到的所有信息（包含Table, conjunct, slot，slotRefMap， eqJoinConjuncts等）的知识库，所有跟这个SQL有关的东西都会存到Analyzer对象里面。
1，SQL的词法分析，语法分析
AnalysisContext.analyze(String stmt)会调用SelectStmt.analyze()函数，这个函数就是对SQL的analyze和向中央知识库Analyzer register各种信息。
(1)处理这个SQL所涉及到的Table（即TableRefs），这些Table是在from从句中提取出来的（包含关键字from, join, on/using）。注意JOIN操作以及on/using条件是存储在参与JOIN操作的右边的表的TableRef中并分析的。依次analyze()每个TableRef，向Analyzer注册registerBaseTableRef(填充TupleDescriptor)。如果对应的TableRef涉及到JOIN操作，还要analyzeJoin()。在analyzeJoin()时会向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量：conjuncts，tuplePredicates（TupleId与conjunct的映射），slotPredicates（SlotId与conjunct的映射），eqJoinConjuncts。本例中on从句是一种BinaryPredicate，然后onClause.analyze(analyzer)会递归analyze这个on从句里的各种组件。
(2)处理select从句(包含关键字select, MAX(), AVG()等聚集函数)：分析这个SQL都select了哪几项，每一项都是个Expr类型的子类对象，把这几项填入resultExprs数组和colLabels。然后把resultExprs里面的Expr都递归analyze一下，要分析到树的最底层，向Analyzer注册SlotRef等。
(3)分析where从句（关键字where），首先递归Analyze从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量(同1，此外还要填充whereClauseConjuncts) 。
(4)处理sort相关信息(关键字order by)。先是解析aliases和ordinals，然后从order by后面的从句中提取Expr填入orderingExprs，接着递归Analyze从句中Expr组成的树，最后创建SortInfo对象。
(5)处理aggregation相关信息（关键字group by, having, avg, max等）。首先递归分析group by从句里的Expr，然后如果有having从句就像where从句一样，先是analyze having从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()等。
(6)处理InlineView。
关于SQL解析中所涉及到的各种数据结构表示如下：
至此词法分析，语法分析结束，有点像一个小的编译器。我们现在回到frontend.createExecRequest()函数中。调用完AnalysisContext.analyze()之后，就开始填充TExecRequest内的成员变量。
(1)如果是DDL命令（use, show tables, show databases, describe），那么调用createDdlExecRequest()；
(2)另外一种情况就是Query或者DML命令，那么就得创建和填充TQueryExecRequest了。
2，根据SQL语法树生成执行计划（PlanNode和PlanFragment的生成）
下面就是用Planner把SQL解析出的语法树转换成Plan fragments，后者能在各个backend被执行。
Planner planner = new Planner();
ArrayListfragments =
planner.createPlanFragments(analysisResult, request.queryOptions);
这个createPlanFragments()函数是frontend最重要的函数：根据SQL解析的结果和client传入的query options，生成执行计划。执行计划是用PlanFragment的数组表示的，最后会序列化到TQueryExecRequest.fragments然后传给backend的coordinator去调度执行。
下面进入Planner.createPlanFragments()函数看看执行计划是怎么生成的：
首先要搞清楚两个概念：PlanNode和PlanFragment。
PlanNode是SQL解析出来的逻辑功能节点；PlanFragment是真正的执行计划节点。
2.1，创建PlanNode
PlanNode singleNodePlan =
createQueryPlan(queryStmt, analyzer, queryOptions.getDefault_order_by_limit());
(1)这个函数首先根据from从句中的第一个TableRef创建一个PlanNode，一般为ScanNode（HdfsScanNode或者HBaseScanNode）。这个ScanNode关联一个ValueRange的数组（由多个cluster column取值区间组成）表示要读取的Table的范围，还关联一个conjunct（where从句）。
(2)这个SQL语句中TableRef中剩下的其他Table就需要建立HashJoinNode了。进入Planner.createHashJoinNode()函数：首先为这个Table建立ScanNode（同上），然后调用getHashLookupJoinConjuncts()获取两表或者多表JOIN的eqJoinConjuncts和eqJoinPredicates，利用这两个条件创建HashJoinNode。每个HashJoinNode也是树状的，会有孩子节点，对于我们举例的两表JOIN，孩子节点分别是两个表对应的ScanNode。（注意目前impala只支持一大一小两个表的JOIN，默认是左大右小，是通过把右边的小表分发到每个节点的内存中分别于左边大表的一个区间进行JOIN过滤实现的。）
(3)如果有group by从句，创建AggregationNode，并把刚才的HashJoinNode设为它的孩子。这里暂时不考虑DISTINCT aggregation function。
(4)如果有order by… limit从句，创建SortNode。
这样createQueryPlan()函数执行完毕，PlanNode组成的execution tree形成如下：
2.2，创建PlanFragment
接下来就看impala backend节点数目有多少，如果只有一个节点，那么整棵执行树都在同一个impalad上执行；否则调用createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)把PlanNode组成的执行树转换成PlanFragment组成的执行计划。
下面进入createPlanFragments（）这个函数：
这是一个递归函数，沿着PlanNode组成的执行树递归下去，分别创建对应的Fragment。
(1)如果是ScanNode，创建一个PlanFragment（这个PlanFragment的root node是这个ScanNode，而且这个PlanFragment只包含一个PlanNode）。
(2)如果是HashJoinNode，并不是创建一个新的PlanFragment，而是修改leftChildFragment(是一个ScanNode)为以HashJoinNode作为root node的PlanFragment。因为对于HashJoinNode一般有两个ScanNode孩子，在处理HashJoinNode之前已经把这两个ScanNode变成了对应的PlanFragment。那么此时要得到HashJoinNode作为root node的PlanFragment是通过Planner.createHashJoinFragment()函数完成的：首先把当前HashJoinNode作为HashJoinFragment的root node；然后把leftChildFragment中的root PlanNode（也就是参与JOIN的两个表中左边的那个表对应的ScanNode）作为HashJoinNode的左孩子；通过调用Planner.connectChildFragment()函数把HashJoinNode的右孩子设置为一个ExchangeNode（这个ExchangeNode表示一个1:n的数据流的receiver）；同时把rightChildFragment（ScanNode作为root node）的destination设置为这个ExchangeNode。
(3)如果是AggregationNode，聚集操作很复杂了。以我们的例子来说明：如果这个AggregationNode不是DISTINCT aggregation的2nd phase（因为本例中的AggregationNode的孩子是HashJoinNode而不是另外一个AggregationNode），首先把刚才生成的HashJoinNode作为root node对应的PlanFragment的root node设置为该AggregationNode，并把原来的root node（即HashJoinNode）设为新root node的孩子。然后通过Planner.createParentFragment()创建一个包含ExchangeNode作为root node的新的PlanFragment。并把孩子PlanFragment的destination设置为这个ExchangeNode。然后在这个新的PlanFragment中创建一个新的AggregationNode作为新的root node并把刚才的ExchangeNode作为其孩子节点。
至此，createPlanFragments（）调用完成，生成的三个PlanFragment如下：
通过createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)获取了所以执行计划PlanFragment组成的数组fragments，这个数组的最后一个元素就是根节点PlanFragment。然后就是调用PlanFragment.finalize()把这个执行计划finalize(递归finalize每个PlanNode)同时为每个PlanFragment指定 DataStreamSink。
然后回到frontend.createExecRequest()函数中。执行完Planner.createPlanFragments()返回的ArrayList就是完整的执行计划了。然后就是一次调用PlanFragment.toThrift()把它序列化到TQueryExecRequest。填充TQueryExecRequest的相关变量：dest_fragment_idx，per_node_scan_ranges，query_globals，result_set_metadata等。最后返回TExecRequest型的对象给backend执行。
⑦ java解析字符串（解析sql语句，得到需要查询显示的字段名）。
在Sql语句前加上SET FMTONLY ON,再执行Sql语句,该设置只将元数据返回给客户端,可以用于测试响应的格式,而不必实际执行查询.有了返回的表结构,还怕得到不到要查询的字段
例:
SET FMTONLY ON;
SELECT f_spbm,f_spmc as '名称' FROM 表1;
SET FMTONLY OFF;
⑧ 大数据分析师面试必备：java与mysql解析
【导读】作为大数据工程师，其必须要掌握的基础知识就是java与mysql的关系、交互和连接，作为基础，也是面试考官经常会考的内容，为了帮助大家都能顺利通过考试，今天小编就来和大家唠一唠java与mysql的关系、交互和连接，好了，开始今天的内容大数据分析师面试必备：java与mysql解析。
1. SQL语言四大类：
DQL 数据查询语言 select
DML 数据操作语言 insert、update、delete
DDL 数据界说语言 create、alter
DCL 数据控制语言 grant权限
2. mysql数据库中的decimal类型(是数值型，不能存放字符串)：
举例：decimal(18,0) 常用于身份证号码，但是带x的不可以。
举例：decimal(5,2)
状况一：假设小数点前面是3位，后边是2位，正常状况。
状况二：5指的是小数点前后不能超过5位，小数点后有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差异：
innodb支撑：事务和主外键
myisam不支撑：事务和主外键
4. 【不需要背诵，选择题考点】向mysql中，a向表中添加数据的几种写法，题目：id int 主键自增，name varchar(11)
不为空。
5. 操作mysql数据库表有两种方式，第一种：点八点吧;第二种：写代码。【不需要背诵，只需要了解，考试选择题会出】
6. 在Java中，简述面向对象三大特征。
7. 在Java中，常用关键字：
1. 定义类的关键字是什么? class
2. 继承的关键字是什么? extends
3. 定义接口的关键字是什么? interface
4. 实现接口的关键字是什么? implements
5. 抽象类的关键字是什么? abstract
8. 在Java中，抽象类和接口的区别：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，接口中只能包含抽象方法
2. 抽象类中可以有构造方法，接口中没有构造方法
3. 抽象类只能单继承，可以实现多个接口
9. Java接口中有哪些成员?
1. 构造方法，没有
2. 常量，默认访问修饰符public static final，没有变量
3. 抽象方法，默认访问修饰符public abstract
10. 在Java中，抽象类和抽象方法的关系：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象类中。
2. 子类继承抽象父类，必须实现|重写抽象方法，除非子类也是抽象类。
3. 【判断题】抽象类中必须包含抽象方法?【错误×】
4. 【判断题】抽象方法一定存在抽象类中?【正确√】
11. Java重载的特点：
1. 在同一个类中
2. 方法名相同
3. 参数列表(个数、类型、顺序)不同
4. 与返回值类型和访问修饰符无关
12. Java重写的特点：
1. 在父子类中
2. 方法名相同
3. 参数列表相同
4. 返回值类型相同，或是其子类
5. 访问修饰符相同，或不能严于父类
13. 列举几种Java实现多态的形式：
1. 继承的存在
2. 父类引用指向子类对象 | 向上转型
3. 父类作为方法的返回值类型，父类作为方法的参数
14. Java接口的特性：单根性和传递性
15. 在Java中，throws和throw的区别：
1. throws 声明异常，用在定义方法小括号的后面
2. throw 抛出异常，写在方法体内
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试必备：java与mysql解析的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。