什么是ANTLR

ANTLR（Another Tool for Language Recognition）是一个强大的解析器生成器，用于读取、处理、执行和翻译结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于构建编译器、解释器、代码生成器等工具。ANTLR可以生成多种编程语言的解析器，如Java、C#、Python等。

ANTLR的工作原理是基于一种称为文法（grammar）的规范来描述所需识别的语言。文法描述了语言的语法结构和词法规则，通过定义产生式规则（production rules）来指定如何识别和处理语言元素。ANTLR根据给定的文法生成解析器和词法分析器（lexer），用于将输入的文本或数据流解析为抽象语法树（AST）。然后，可以根据AST执行进一步的处理，如语法分析、代码生成或其他目标操作。

ANTLR诞生背景

ANTLR（Another Tool for Language Recognition）是由Terence Parr在20世纪80年代初开发的，旨在提供一种高效、可扩展的语言识别工具。ANTLR最初是作为一个LL语法分析器生成器（LL parser generator）来设计的，它可以根据语法规则生成解析器代码，用于解析和处理各种语言。后来，ANTLR发展成为一个强大的语言工具包（Language Tool Kit），不仅支持语法分析，还支持语法树构建、代码生成、解析树遍历等功能。

ANTLR诞生的背景是，当时的语言工具包大多数都是基于YACC和LEX等老旧技术，无法支持新的编程语言和复杂的语法规则，同时，它们的性能和可扩展性也受到一定的限制。ANTLR的目标是提供一种基于现代技术的语言识别工具，具有更好的性能、可扩展性和灵活性，可以支持各种语言和语法规则，并且易于使用和扩展。

ANTLR的出现解决了语言识别方面的痛点问题，为开发者提供了一种高效、可靠的语言工具，使得开发者可以更轻松地开发各种语言处理工具，包括编译器、解释器、静态分析器、语法高亮、代码编辑器等。ANTLR已经成为一种广泛使用的语言工具，被广泛应用于各种领域的语言处理和分析工作中。

ANTLR的特点

ANTLR具有以下特点：

易于使用：ANTLR提供了直观的语法，可以轻松编写和理解复杂的文法。

强大的错误处理：ANTLR生成的解析器能够处理错误情况，提供有关输入中问题的详细反馈。

适用于多种场景：ANTLR广泛应用于编程语言、数据格式和通信协议等领域，能够处理各种复杂度的任务。

跨平台：ANTLR可以生成多种编程语言的解析器，支持跨平台开发。

ANTLR的用途和使用

ANTLR（Another Tool for Language Recognition）通常用于构建解析器、词法分析器和编译器。

要使用ANTLR，您需要遵循以下步骤：

安装ANTLR：首先，您需要安装ANTLR工具。您可以从ANTLR官方网站（

https://www.antlr.org/）下载并安装ANTLR。根据您的操作系统和开发环境，可能需要进行不同的安装步骤。

编写文法（Grammar）：接下来，您需要编写一个描述目标语言结构的文法。文法文件通常以.g4为扩展名。文法包括词法规则（用于定义词汇单元或标记）和语法规则（用于定义语言结构和语法）。

生成解析器和词法分析器：使用ANTLR工具，根据您编写的文法文件生成解析器和词法分析器。这些生成的源代码将与您选择的编程语言（如Java、C#、Python等）相对应。

antlr4 YourGrammar.g4 -Dlanguage=YourTargetLanguage -o output_directory

编写代码以使用生成的解析器和词法分析器：在您的应用程序中，编写代码以调用生成的解析器和词法分析器。您需要创建一个词法分析器实例，将输入源传递给它，然后使用生成的解析器进行解析。此过程将生成一个抽象语法树（AST），表示输入文本的结构。

编写监听器或访问者（可选）：ANTLR允许您编写监听器（Listener）或访问者（Visitor）来遍历生成的抽象语法树。监听器在遍历AST时自动触发事件，访问者则允许您显式控制遍历过程。根据您的需求选择其中之一，编写相应的代码来处理解析结果。

编译和运行：编译您的应用程序以及生成的解析器和词法分析器。运行应用程序，输入相应的源代码或数据，并观察输出结果。

通过这些步骤，您可以使用ANTLR构建自定义的解析器和词法分析器，以处理和解析特定的语言或数据

用antlr来做sql的审计功能

ANTLR可以用来实现SQL审计功能。SQL审计通常是指记录和追踪SQL语句的执行情况，包括执行的时间、执行的参数、执行的结果等信息，以便进行性能分析、故障排查、安全审计等工作。

ANTLR可以根据SQL语法规则生成解析器，可以解析输入的SQL语句，并将其转化为对应的语法树。使用ANTLR生成的解析器，我们可以比较方便地获取SQL语句中的各个部分，例如SELECT、FROM、WHERE等关键字，以及它们对应的表、列、函数、运算符等信息。

通过对SQL语句的解析和分析，我们可以获取SQL语句的执行计划、执行时间、执行结果等信息，然后将这些信息记录到审计日志中。这样就可以实现SQL审计功能，帮助我们更好地监控和管理数据库的使用情况。

需要注意的是，实现SQL审计功能涉及到敏感信息的处理和保护，必须遵守相关的法律法规和安全标准。在实现SQL审计功能时，需要注意数据安全和隐私保护的问题。

antlr实现sql审计功能的原理

使用ANTLR实现SQL审计功能的原理是基于对SQL语句的解析和分析。具体步骤如下：

定义SQL语法规则。通过定义SQL语法规则，包括select、update、insert和delete等四种语句类型，以及表达式、条件运算符等，我们可以使用ANTLR生成对应的解析器代码。

生成解析器代码。根据SQL语法规则，使用ANTLR生成对应的解析器代码。解析器代码将能够解析输入的SQL语句，并将其转换成对应的语法树。

解析输入的SQL语句。使用生成的解析器代码解析输入的SQL语句，得到对应的语法树。根据语法树，我们可以获取SQL语句的各个部分，例如SELECT、FROM、WHERE等关键字，以及它们对应的表、列、函数、运算符等信息。

记录和分析SQL执行情况。根据SQL语句的各个部分和解析结果，我们可以记录和分析SQL执行情况，包括执行的时间、执行的参数、执行的结果等信息。例如，我们可以记录SQL语句的执行时间和执行结果，以便进行性能分析；也可以记录SQL语句中涉及的表、列、函数等信息，以便进行安全审计和故障排查。

将审计日志写入数据库或文件。将SQL审计信息写入数据库或文件，以便查询和分析。通常，我们可以定义一个日志表，将SQL审计信息按照一定的格式记录到日志表中，然后根据需要进行查询和分析。

总的来说，使用ANTLR实现SQL审计功能，主要是通过解析和分析SQL语句，获取SQL执行情况，然后记录和分析SQL审计信息，以便进行性能分析、安全审计和故障排查等工作。

antlr 生成的动态sql解析器是什么样子

当使用 ANTLR 生成解析器时，生成的解析器主要包括以下几个部分：

词法分析器（Lexer）：词法分析器负责将输入的动态 SQL 片段划分为一个个 token（词素）。这些 token 对应于关键字、操作符、字面量等。词法分析器基于预定义的文法规则识别这些 token。

语法分析器（Parser）：语法分析器接收词法分析器生成的 token，并根据预定义的文法规则将这些 token 组织成一棵抽象语法树（AST）。AST 描述了动态 SQL 片段的结构和语义，为后续的处理提供了基础。

一个简化的 ANTLR 示例

以下是一个简化的 ANTLR 示例，用于解析类似 MyBatis 中动态 SQL 片段的内容。注意，这是一个非常简化的示例，仅用于说明 ANTLR 的基本用法。在实际 MyBatis 中，处理动态 SQL 片段的解析器会更复杂。

我们从定义文法开始。

首先，创建一个名为 DynamicSQL.g4 的文件，其中包含以下内容：

grammar DynamicSQL;

sql
    : (text | ifStatement)* EOF
    ;

text
    : TEXT
    ;

ifStatement
    : '<if' expression '>' content '</if>'
    ;

content
    : (text | ifStatement)*
    ;

expression
    : EXPR
    ;

TEXT
    : ~[<]+
    ;

EXPR
    : '<' ~[>]* '>'
    ;

WS
    : [ \t\r\n]+ -> skip
    ;

这个简化的文法包括几个基本的规则：sql、text、ifStatement、content 和 expression。同时，它定义了两个词法规则：TEXT 和 EXPR。

接下来，使用 ANTLR 生成词法分析器和语法分析器。在命令行中，运行以下命令：

antlr4 -Dlanguage=Java DynamicSQL.g4
javac DynamicSQL*.java

上述命令将生成 Java 类文件，包括：DynamicSQLLexer.java、DynamicSQLParser.java、DynamicSQLBaseListener.java 和 DynamicSQLListener.java。

创建一个 Java 类，用于运行解析器并处理解析结果。例如，您可以创建一个名为 DynamicSQLDemo.java 的类：

import org.antlr.v4.runtime.*;
import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTreeWalker;

public class DynamicSQLDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String input = "SELECT * FROM table WHERE 1=1 <if test=\"id != null\">AND id = #{id}</if>";

        DynamicSQLLexer lexer = new DynamicSQLLexer(CharStreams.fromString(input));
        DynamicSQLParser parser = new DynamicSQLParser(new CommonTokenStream(lexer));

        DynamicSQLParser.SqlContext sqlContext = parser.sql();
        ParseTreeWalker walker = new ParseTreeWalker();
        DynamicSQLListenerImpl listener = new DynamicSQLListenerImpl();
        walker.walk(listener, sqlContext);

        System.out.println("Processed SQL: " + listener.getProcessedSQL());
    }
}

class DynamicSQLListenerImpl extends DynamicSQLBaseListener {
    private StringBuilder processedSQL = new StringBuilder();

    @Override
    public void enterText(DynamicSQLParser.TextContext ctx) {
        processedSQL.append(ctx.getText());
    }

    @Override
    public void enterIfStatement(DynamicSQLParser.IfStatementContext ctx) {
        // Simplified example: Assume all expressions
    }

一个antlr根据SQL语法规则生成的解析器的代码示例

grammar SQL;

options {
    language = Java;
}

/* 语法规则 */
statement: selectStatement | updateStatement | insertStatement | deleteStatement;

selectStatement: SELECT columns FROM table WHERE conditions;
updateStatement: UPDATE table SET assignments WHERE conditions;
insertStatement: INSERT INTO table columns VALUES values;
deleteStatement: DELETE FROM table WHERE conditions;

columns: column (',' column)*;
column: ID;

assignments: assignment (',' assignment)*;
assignment: column '=' value;
value: ID | INT | STRING;

values: '(' value (',' value)* ')';

conditions: condition (AND condition)*;
condition: column operator value;
operator: '=' | '<>' | '<' | '>' | '<=' | '>=';

table: ID;

/* 词法规则 */
ID: [a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*;
INT: [0-9]+;
STRING: '\'' (~[\'] | '\'\')* '\'';
SELECT: [Ss][Ee][Ll][Ee][Cc][Tt];
FROM: [Ff][Rr][Oo][Mm];
UPDATE: [Uu][Pp][Dd][Aa][Tt][Ee];
SET: [Ss][Ee][Tt];
INSERT: [Ii][Nn][Ss][Ee][Rr][Tt];
INTO: [Ii][Nn][Tt][Oo];
VALUES: [Vv][Aa][Ll][Uu][Ee][Ss];
DELETE: [Dd][Ee][Ll][Ee][Tt][Ee];
WHERE: [Ww][Hh][Ee][Rr][Ee];
AND: [Aa][Nn][Dd];

/* 空格和注释 */
WHITESPACE: [ \t\r\n]+ -> skip;
COMMENT: '--' ~[\r\n]* -> skip;

这是一个简单的SQL语法规则的ANTLR定义，包括select、update、insert和delete等四种语句类型，支持基本的表达式和条件运算符，以及简单的表和列的定义。这个ANTLR定义中还包括词法规则和空格、注释的处理，以及Java语言生成的相关配置。

使用ANTLR生成解析器的步骤包括编写ANTLR规则文件、生成解析器代码、编写自定义解析器、使用解析器解析输入文本等。具体实现可以参考ANTLR官方文档和示例。

市面上类似antlr的工具

除了ANTLR之外，市面上还有其他一些类似的语言工具，以下是其中比较流行的几个：

YACC/Bison：YACC是最早的语法分析器生成器之一，也是很多语言工具的基础，例如C语言编译器。Bison是对YACC的增强版，支持更多的特性和扩展性。它们的优点是可靠性高，支持广泛，缺点是学习曲线陡峭，代码难以阅读和维护。

JavaCC：JavaCC是一个基于Java的语法分析器生成器，支持LL和LR语法分析器的生成。它的优点是易于学习和使用，具有良好的性能和扩展性，缺点是生成的代码较为冗长和复杂。

ANTLR4：ANTLR4是ANTLR的最新版本，支持LL和LR语法分析器的生成，具有更好的性能和灵活性。它的优点是易于学习和使用，支持广泛，生成的代码简洁清晰，缺点是一些高级特性需要一定的学习成本。

Flex/Bison：Flex是对LEX的增强版，用于生成词法分析器；Bison是对YACC的增强版，用于生成语法分析器。它们的优点是可靠性高，支持广泛，缺点是学习曲线陡峭，代码难以阅读和维护。

总的来说，各种语言工具都有其优缺点，选择合适的工具需要根据具体的需求和项目特点进行评估和选择。ANTLR4在学习曲线、性能、可扩展性等方面表现较好，适用于各种场景的语言处理工作。而其他工具的选择则需要根据具体需求进行评估.

工具	学习曲线	性能	可扩展性	生成的代码	支持的语言
ANTLR4	中等	较好	较好	简洁清晰	Java、C++、Python、JavaScript等
YACC/Bison	陡峭	较好	较好	复杂难懂	C、C++、Java等
JavaCC	中等	较好	良好	冗长复杂	Java
Flex/Bison	陡峭	较好	较好	复杂难懂	C、C++、Java等

后记/拓展

类似的语言工具在AI领域也得到了广泛的应用。其中最典型的应用就是在自然语言处理（NLP）领域，例如语言模型、句法分析、语义分析等任务。

在语言模型中，类似ANTLR的语言工具常常被用来生成解析器，以便对自然语言文本进行分析和理解。例如，Google开源的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型就使用了类似ANTLR的语言工具，将自然语言文本转换成计算机能够处理的格式，以便进行深度学习模型的训练和推理。BERT模型在多项自然语言处理任务上取得了领先的性能，包括问答、文本分类、命名实体识别等。

另外，在自然语言处理领域中，还有许多其他的类似ANTLR的语言工具，例如Stanford Parser、NLTK、SpaCy等，它们都能够用于自然语言文本的处理和分析，提高自然语言处理的效率和准确性。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34050399/article/details/129701171