1.Yacc简介
2.SQL解析系列(golang)--goyacc实战
3.深入了解MySQL语法分析器Yacc的源码原理与实现mysqlyacc
4.PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
5.GNU bison简介
6.编译原理入门之 lex, flex,yacc,bison等工具了解
Yacc简介
Yacc，全称为Yet Another Compiler Compiler，下载是源码一个在Unix/Linux系统上著名的工具，专门用于生成编译器。下载其主要作用是源码生成C语言编写的语法解析器（Parser），这类解析器是下载java程序是源码编译过程中的关键组件，负责理解并解析源代码的源码语法规则。在Yacc的下载使用中，通常需要与词法分析器Lex配合，源码通过它们的下载协同工作，将解析器和词法器的源码输出结合，形成完整的下载编译器代码。
起初，源码Yacc主要局限于Unix系统，下载但随着技术的源码发展，它已经成功移植到了Windows以及其他多种操作系统平台，使得更多的开发者能够在不同的环境中利用Yacc进行编译器的开发。无论是在学术研究还是工业实践中，Yacc都扮演着不可或缺的角色，它简化了编译器的创建过程，提高了开发者的工作效率。
总的来说，Yacc是一个强大的工具，它通过生成C语言解析器，帮助开发者构建功能完备的编译器，跨平台的特性使其在现代软件开发中扮演着重要角色。通过它，程序员能够更加专注于语言的语法设计，而不是刘金锁指标源码底层的编译逻辑实现。
SQL解析系列(golang)--goyacc实战
Lex & Yacc简介
Lex & Yacc是用于生成词法分析器和语法分析器的工具，与GNU用户熟悉的Flex&Bison相对应。它们在编译器领域和DSL或SQL解析领域有广泛应用。
Lex用于生成词法分析器，将输入分割成有意义的词块（token）。
Yacc用于生成语法解析器，确定token之间的关联。
词法分析器流程如下图所示。
词法分析器
词法分析器获取token流。通过调用yylex()读取输入并返回token，然后循环读取并返回解析好的token。每个token包含两部分：类型和值。
计算器词法分析器规则定义示例。
语法分析器
语法分析器找出输入token之间的关系，使用巴科斯范式（BNF）书写规则。同样分为三部分，前两部分必须。
规则示例。
yacc语法规范整体结构
由三部分组成，包括规则定义和用户子程序。动作代码执行语法匹配时的操作。如日期解析规则。
移进/归约过程
移进：读取token无法匹配规则时，将其压入堆栈并切换状态。归约：发现能匹配规则的token，将符号从堆栈取出并压入新符号。
处理表达式如fred = + 的示例。
解决冲突：通过指定优先级和结合性。溯源码进口燕窝代工
goyacc
goyacc是golang版的Yacc，生成符合输入语法规则文件的go语言解析器。yyParse要求词法分析器符合特定接口。
接口示例。
goyacc样例：电话号码解析源代码。
json解析器源代码。
参考文档链接。
深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理与实现mysqlyacc
深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理与实现
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，用于管理数据。而Yacc是MySQL语法分析器的重要组成部分，它的功能是将SQL语句转化为内部语法结构，使得数据库可以对这些语句进行解释和处理。在本文中，我们将深入了解MySQL语法分析器Yacc的原理和实现。
一、MySQL语法分析器的工作原理
MySQL语法分析器的工作原理可以简单地概括为：将输入的SQL语句转换为内部数据库结构。其中，语法分析器是一个重要的组件，它的主要作用是将SQL语句解析成MySQL内部数据结构。语法分析器的实现使用了一种叫做Yacc的技术。Yacc是一种工具，它可以解析输入的文本，并且根据指定的语法规则生成分析树。
二、Yacc的基本原理
Yacc是一种基于LR分析算法的语法分析器生成器，它可以自动生成语法分析器。LR分析算法是一种自底向上的语法分析算法，它采用一个堆栈来保存已识别的短线超强波段指标源码语法符号，并且可以将它们组合成更多复杂的语法结构。在Yacc中，用户需要定义一组语法规则，以指定输入文本的正确结构和语义。
Yacc的基本原理如下：
1.读取输入文本，将其转换为词汇符号。
2.利用先前定义的语法规则进行分析，并且产生一棵语法分析树。
3.在语法分析树的基础上生成可执行代码，用于执行相应的操作。
三、Yacc与MySQL语法分析器的实现
MySQL语法分析器的实现基于Yacc技术，用户需要使用Yacc的语法描述文件来描述MySQL的语法。在使用Yacc创建MySQL语法分析器时，我们需要依次完成以下步骤：
1.定义MySQL语法的文法：可以使用BNF范式来描述MySQL语法的文法。例如，下面是一条符合MySQL语法的INSERT语句的BNF描述：
INSERT INTO table_name [(column_list)] VALUES (value_list);
2.编写Yacc语法描述文件：用户需要编写一个Yacc语法描述文件来定义MySQL语法分析器的分析规则。该文件包含输入文本的词汇符号、语法规则和语义处理子程序。
3.运行Yacc生成MySQL语法分析器：用户需要运行Yacc生成MySQL语法分析器的源代码。
4.编译生成的源文件：用户需要使用C或C++编译器编译Yacc生成的MySQL语法分析器源文件，生成可执行文件。
5.使用MySQL语法分析器：用户可以使用生成的可执行文件来解析输入的SQL语句，以执行相应的查询操作。
四、示例代码
下面是一个示例Yacc语法描述文件，用于解析MySQL INSERT语句：
%token NAME COMMA LPAREN RPAREN SEMI
%token STRING NUMBER
%%
stmt: INSERT INTO table_name values
{ handle_insert($3,$5); } ;
table_name : NAME
{ $$ = strdup($1); };
values: LPAREN list_of_values RPAREN
{ $$ = $2; } ;
list_of_values: value_list
{ $$ = $1; } ;
value_list: value
{ $$ = new ValueList($1); }
| value_list COMMA value
{ $$ = $1->append($3); } ;
value: STRING
| NUMBER
| NULL_TOKEN
| CURRENT_TIMESTAMP
| function_call
| arithmetic_expression
| logical_expression ;
%%
在上面的语法描述文件中，$表示用来引用匹配的django工作流源码元素。其他的代码用于定义token、规则和语义处理子程序。通过运行Yacc对该文件进行编译，可以自动产生MySQL语法解析器的源代码。接着，我们需要使用C或C++编译器编译该源代码，生成可执行文件。
总结
MySQL语法分析器是MySQL数据库的重要组成部分，它的功能是将输入的SQL语句转化为内部语法结构，使得数据库可以对这些语句进行解释和处理。Yacc是MySQL语法分析器的一个重要工具。它基于LR分析算法，并且可以自动生成语法分析器。通过理解MySQL语法分析器和Yacc的工作原理，我们可以更深入地了解MySQL数据库的内部运作。
PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
查询模块是数据库与用户进行交互的模块，允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务，并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段：
当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后，首先传递到查询分析模块，进行词法，语法与语义分析。用户的查询命令，如SELECT，CREATE TABLE等，会被构建为原始解析树，然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写，得到查询树，最后输入计划模块得到计划树。
整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、语法分析与语义分析，分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的SQL命令中的模式，语法分析找出这些模式的组合，形成解析树。出于与用户交互的考虑，语义分析与重写放在另一个函数处理，以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具，分别通过正则表达式解析与语法结构定义，生成用于分析的C语言代码。
查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析，而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表，以检查命令中的表或字段是否存在，以及聚合函数的适用性。
查询重写核心在于规则系统，存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成，包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略，包括谓语下滑、WHERE语句合并等，通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。
查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤，通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级，提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。
在路径生成阶段，优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件，生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成，包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。
生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法，分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数，最终生成最优路径并转换为执行计划。
在得到最优路径后，优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整，优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间，根据统计信息与查询条件估计路径代价。
查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划，生成最优执行计划，显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用，确保了查询处理的高效与灵活性。
GNU bison简介
GNU bison 是 GNU 项目中的一款重要的语法分析器生成工具，它的主要功能是将描述“从左到右、最右”（LALR）上下文无关文法的规则转换为能够解析此类文法的 C 或 C++ 代码。与早期的 Yacc 工具相似，但 GNU bison 在 Yacc 的基础上引入了改进，提供了更强大的功能。
在设计上，bison 与 Yacc 兼容，这意味着如果你已经熟悉 Yacc，上手 bison 会相对容易。它常与 Flex，一个自动词法分析器生成器，一起使用，以构建完整的语言解析系统。这种组合在构建语言处理工具时非常常见，因为它们能够高效地处理语言的语法和词汇部分。
GNU bison 的一个显著特点是它的开源性质，它的源代码遵循 GPL 许可协议，这意味着用户可以自由地获取、使用和修改它的源代码，这也是 GNU 项目开源精神的体现。这为开发者提供了极大的灵活性和自由度，促进了软件开发的共享和创新。
编译原理入门之 lex, flex,yacc,bison等工具了解
Lex，Flex，Yacc，bison是编译原理中常用的工具，分别用于词法分析和语法分析。Lex（或Flex）生成词法分析器，将字符流转换为标记；Yacc（或bison）生成语法分析器，执行语法规则解析。使用场景主要在编译器前端阶段，分别进行词法和语法分析。工作原理分别是通过正则表达式和BNF来描述规则并生成代码。
Lex与Flex相似，后者生成的扫描器具有可重入性，适用于多线程环境。Yacc与bison等效，后者具备更多功能与优化的错误报告，同样支持多线程，通过BNF描述语法规则生成代码。
综上，Lex和Flex用于生成词法分析器，Yacc和bison用于生成语法分析器，共同构成编译器的核心部分。这些工具通过将词法或语法规则转化为C语言代码，实现源代码到目标代码的转换。
拓展内容：Lex文件通常包含三部分：定义、规则和C代码。以下是一个简单的Lex文件示例，用于将输入文本分割成单词和数字，并输出它们。将此文件保存为`lexer.l`，使用Lex工具生成词法分析器。步骤如下：编写Lex文件，使用`lex lexer.l`生成C文件`lex.yy.c`，通过C编译器编译文件`gcc lex.yy.c -o lexer`，最后运行生成的程序`./lexer`。
