内容简介:文法用来描述语言的语法规则,所以不仅可以用在编程语言上,也可用在汉语、英语上。我们将一块语法规则称为我们进行推导时,可以这样表示:E => E + E => i + E => i + i + E => i + i + i
1 引言
文法用来描述语言的语法规则,所以不仅可以用在编程语言上,也可用在汉语、英语上。
2 精读
我们将一块语法规则称为 产生式 ,使用 “Left → Right” 表示任意产生式,用 “Left => Right” 表示产生式的推导过程,比如对于产生式:
E → i E → E + E
我们进行推导时,可以这样表示:E => E + E => i + E => i + i + E => i + i + i
也有使用 Left : Right 表示产生式的例子,比如 ANTLR。 BNF 范式通过 Left ::= Right 表示产生式。
举个例子,比如 SELECT * FROM table
可以被表达为:
S → SELECT * FROM table
当然这是最固定的语法,真实场景中, *
可能被替换为其他单词,而 table
不但可能有其他名字,还可能是个子表达式。
一般用大写的 S 表示文法的开头,称为开始符号。
终结符与非终结符
下面为了方便书写,使用 BNF 范式表示文法。
终结符就是语句的终结,读到它表示产生式分析结束,相反,非终结符就是一个新产生式的开始,比如:
<selectStatement> ::= SELECT <selectList> FROM <tableName> <selectList> ::= <selectField> [ , <selectList> ] <tableName> ::= <tableName> [ , <tableList> ]
所有 ::=
号左边的都是非终结符,所以 selectList
是非终结符,解析 selectStatement
时遇到了 selectList
将会进入 selectList
产生式,而解析到普通 SELECT
单词就不会继续解析。
对于有二义性的文法,可以通过 上下文相关文法 方式描述,也就是在产生式左侧补全条件,解决二义性:
aBc -> a1c | a2c dBe -> d3e
一般产生式左侧都是非终结符,大写字母是非终结符,小写字母是终结符。
上面表示,非终结符 B
在 ac
之间时,可以解析为 1
或 2
,而在 de
之间时,解析为 3
。但我们可以增加一个非终结符让产生式可读性更好:
B -> 1 | 2 C -> 3
这样就将上下文相关文法转换为了上下文无关文法。
上下文无关文法
根据是否依赖上下文,文法分为 上下文相关文法 与 上下文无关文法 ,一般来说 上下文相关文法 都可以转换为一堆 上下文无关文法 来处理,而用程序处理 上下文无关文法 相对轻松。
SQL 的文法就是上下文相关文法,在正式介绍 SQL 文法之前,举一个简单的例子,比如我们描述等号(=)的文法:
SELECT CASE WHEN bee = 'red' THEN 'ANGRY' ELSE 'NEUTRAL' END AS BeeState FROM bees; SELECT * from bees WHERE bee = 'red';
上面两个 SQL 中,等号前后的关键字取决于当前是在 CASE WHEN
语句里,还是在 WHERE
语句里,所以我们认为等号所在位置的文法是上下文相关的。
但是当我们将文法粒度变细,将 CASE WHEN
与 WHERE
区块分别交由两块文法解决,将等号这个通用的表达式抽离出来,就可以不关心上下文了,这种方式称为 上下文无关文法
。
附上一个 mysql 上下文无关文法集合 。
左推导与右推导
上面提到的推导符号 =>
在实际运行过程中,显然有两种方向左和右:
E + E => ?
从最左边的 E 开始分析,称为左推导,对语法解析来说是自顶向下的方式,常用方法是递归下降。
从最右边的 E 开始分析,称为右推导,对语法解析来说是自底向上的方式,常用方法是移进、规约。
右推导过程比左推导过程复杂,所以如果考虑手写,最好使用左推导的方式。
左推导的分支预测
比如 select <selectList>
的 selectList
产生式,它可以表示为:
<SelectList> ::= <SelectList> , <SelectField> | <SelectField>
由于它可以展开:SelectList => SelectList , a => SelectList , b, a => c, b, a。
但程序执行时,读到这里会进入死循环,因为 SelectList 可以被无限展开,这就是左递归问题。
消除左递归
消除左递归一般通过转化为右递归的方式,因为左递归完全不消耗 Token,而右递归可以通过消耗 Token 的方式跳出死循环。
Token 见上一期精读 精读《手写 SQL 编译器 - 词法分析》
<SelectList> ::= <SelectField> <G> <G> ::= , <SelectList> | null
这其实是一个通用处理,可以抽象出来:
E → E + F E → F
E → FG G → + FG G → null
不过我们也不难发现,通过通用方式消除左递归后的文法更难以阅读,这是因为用死循环的方式解释问题更容易让人理解,但会导致机器崩溃。
笔者建议此处不要生硬的套公式,在套了公式后,再对产生式做一些修饰,让其更具有语义:
<SelectList> ::= <SelectField> | , <SelectList>
提取左公因式
即便是上下文无关的文法,通过递归下降方式,许多时候也必须从左向右超前查看 K 个字符才能确定使用哪个产生式,这种文法称为 LL(k)。
但如果每次超前查看的内容都有许多字符相同,会导致第二次开始的超前查看重复解析字符串,影响性能。最理想的情况是,每次超前查看都不会对已确定的字符重复查看,解决方法是提取左公因式。
设想如下的 sql 文法:
<Field> ::= <Text> as <Text> | <Text> as<String> | <Text> <Text> | <Text>
其实 Text 本身也是比较复杂的产生式,最坏的情况需要对 Text 连续匹配六遍。我们将 Text 公因式提取出来就可以仅匹配一遍,因为无论是何种 Field 产生式,都必定先遇到 Text:
<Field> ::= <Text> <F> <F> ::= <G> | <Text> <G> ::= as <H> <H> ::= <space> <Text> | <String>
和消除左递归一样,提取左公因式也会降低文法的可读性,需要进行人为修复。不过提取左公因式的修复没办法在文法中处理,在后面的 “函数式” 处理环节是有办法处理的,敬请期待。
结合优先级
对 SQL 的文法来说不存在优先级的概念,所以从某种程度来说,SQL 的语法复杂度还不如基本的加减乘除。
3 总结
在实现语法解析前,需要使用文法描述 SQL 的语法,文法描述就是语法分析的主干业务代码。
下一篇将介绍语法分析相关知识,帮助你一步步打造自己的 SQL 编译器。
4 更多讨论
讨论地址是: 精读《手写 SQL 编译器 - 文法介绍》 · Issue #94 · dt-fe/weekly
如果你想参与讨论,请 点击这里 ,每周都有新的主题,周末或周一发布。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 如何处理可选的二维编程语言文法
- 精读《React 性能调试》
- 精读《Typescript 4》
- 精读《正则 ES2018》
- AIStats 2017文章精读(四)
- 精读《如何比较 Object 对象》
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。