SQL 方言支持 | SQL Dialect Support

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Druid SQL 解析器当前支持 30 种数据库方言。每种方言都提供完整的 Lexer（词法分析器）、Parser（语法分析器）、AST（抽象语法树节点）和 Visitor（访问者）实现。

方言支持矩阵

方言	DbType	Lexer	Parser	OutputVisitor	SchemaStatVisitor	WallProvider
MySQL	`mysql`	Y	Y	Y	Y	Y
PostgreSQL	`postgresql`	Y	Y	Y	Y	Y
Oracle	`oracle`	Y	Y	Y	Y	Y
SQL Server	`sqlserver`	Y	Y	Y	Y	Y
DB2	`db2`	Y	Y	Y	Y	Y
H2	`h2`	Y	Y	Y	Y	-
Informix	`informix`	Y	Y	Y	Y	-
达梦 (DM)	`dm`	Y	Y	Y	Y	-
Oscar	`oscar`	Y	Y	Y	Y	-
GaussDB	`gaussdb`	Y	Y	Y	Y	-
ClickHouse	`clickhouse`	Y	Y	Y	Y	-
Doris	`doris`	Y	Y	Y	Y	-
StarRocks	`starrocks`	Y	Y	Y	Y	-
Teradata	`teradata`	Y	Y	Y	Y	-
Redshift	`redshift`	Y	Y	Y	Y	-
BigQuery	`bigquery`	Y	Y	Y	Y	-
Snowflake	`snowflake`	Y	Y	Y	Y	-
Synapse	`synapse`	Y	Y	Y	Y	-
Hologres	`hologres`	Y	Y	Y	Y	-
ODPS (MaxCompute)	`odps`	Y	Y	Y	Y	-
Hive	`hive`	Y	Y	Y	Y	-
Spark	`spark`	Y	Y	Y	Y	-
Presto	`presto`	Y	Y	Y	Y	-
Impala	`impala`	Y	Y	Y	Y	-
Athena	`athena`	Y	Y	Y	Y	-
Blink	`blink`	Y	Y	Y	Y	-
Databricks	`databricks`	Y	Y	Y	Y	-
Phoenix	`phoenix`	Y	Y	Y	Y	-
SuperSQL	`supersql`	Y	Y	Y	Y	-
Transact-SQL	`transact`	Y	Y	Y	Y	-

各方言特性

MySQL

全面支持 MySQL 5.x / 8.x 语法
SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 等管理语句
ON DUPLICATE KEY UPDATE INSERT 冲突处理
LIMIT offset, count 分页语法
FORCE INDEX、USE INDEX 索引提示
MySQL 特有函数（GROUP_CONCAT、JSON_EXTRACT 等）

PostgreSQL

支持 PostgreSQL 10+ 语法
RETURNING 子句
ON CONFLICT (UPSERT) 语法
LIMIT ... OFFSET 分页
数组类型和操作符
COPY 语句
Window Functions 完整支持

Oracle

PL/SQL 块解析
CONNECT BY 层次查询
ROWNUM 伪列
MERGE INTO 语句
FLASHBACK 查询
Package Body 解析

SQL Server

T-SQL 语法支持
TOP 限制
WITH (NOLOCK) 提示
CTE（WITH ... AS）
CROSS APPLY / OUTER APPLY
ALTER PROCEDURE、ALTER VIEW

达梦 (DM)

兼容 Oracle 语法特性
CONNECT BY 层次查询
DM 特有系统函数
PL/SQL 兼容语法

ClickHouse

ENGINE = MergeTree() 等建表引擎
PARTITION BY 分区语法
SAMPLE 采样查询
ClickHouse 特有函数

BigQuery

EXPORT DATA 语句
STRUCT 和 ARRAY 类型
反引号标识符（`）
BigQuery 特有函数

使用方法

java

import com.alibaba.druid.DbType;
import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;

// 指定方言解析
List<SQLStatement> stmts = SQLUtils.parseStatements(sql, DbType.mysql);

// 指定方言格式化
String formatted = SQLUtils.format(sql, DbType.postgresql);

// 指定方言创建 Schema 统计
SchemaStatVisitor visitor = SQLUtils.createSchemaStatVisitor(DbType.oracle);

方言注册机制

每种方言通过 META-INF/druid/parser/<dialect>/ 下的配置文件注册：

META-INF/druid/parser/<dialect>/
├── dialect.properties    # 方言属性配置（引号字符等）
└── builtin_datatypes     # 内置数据类型列表

dialect.properties 示例：

properties

# 引号字符
quoteChars=`,",[

builtin_datatypes 示例：

INTEGER
VARCHAR
TEXT
BLOB
REAL

添加新方言

参见贡献指南了解如何添加新的 SQL 方言支持。

English

The Druid SQL parser currently supports 30 database dialects. Each dialect provides complete Lexer, Parser, AST and Visitor implementations.

Dialect Support Matrix

See the Chinese section above for the complete support matrix table.

Usage

java

import com.alibaba.druid.DbType;
import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;

// Parse with specific dialect
List<SQLStatement> stmts = SQLUtils.parseStatements(sql, DbType.mysql);

// Format with specific dialect
String formatted = SQLUtils.format(sql, DbType.postgresql);

// Create dialect-specific schema visitor
SchemaStatVisitor visitor = SQLUtils.createSchemaStatVisitor(DbType.oracle);

Per-Dialect Highlights

MySQL — Full 5.x/8.x support including SHOW, LIMIT, index hints, JSON functions
PostgreSQL — RETURNING, ON CONFLICT, array types, COPY, window functions
Oracle — PL/SQL, CONNECT BY, MERGE INTO, FLASHBACK, package bodies
SQL Server — T-SQL, TOP, WITH (NOLOCK), CROSS APPLY, CTEs
ClickHouse — Table engines, PARTITION BY, SAMPLE, ClickHouse functions
BigQuery — EXPORT DATA, STRUCT/ARRAY types, backtick identifiers

Dialect Registration

Each dialect registers via configuration files in META-INF/druid/parser/<dialect>/:

dialect.properties — Dialect properties (quote characters, etc.)
builtin_datatypes — Built-in data type list