这是学习笔记的第 1958 篇文章
在MySQL慢日志通过pt工具解析后有一个小问题，那就是我们很难得到一个完整的table列表，即假设一条SQL语句很长，那么我们其实想知道这条SQL相关的表是哪几个，如果能够很清晰的提炼出来，那么我们要做后续的分析就会锦上添花。
显然这个工作是有一些复杂度的，大体想了下，有以下的一些难点：
select语句如果是多个表关联，那么这个提取工作就会增加解析的复杂度
insert语句如果是insert xxx select xxx from的形式，那么得到的相关表应该是两个以上
如果是replace,load等语句，解析规则需要自己定制，目前没有通用的方法
如果语句含有注释，换行等符号，需要甄别和过滤
所以这一块算是有一些实现难度的功能，我们可以简化下思路，可以把SQL语句先做下格式化，把回车，换行，注释等都统一处理下。
这样在一个基本规范的前提下，我们把SQL语句切分成多份，然后按照语句的规则来做匹配，比如对于select语句，我们的提炼逻辑是找到from和join关键字的位置，进行table的信息提取。
关于语句的格式化部分，可以使用re来实现，主要是做正则表达式的相关逻辑检查。
然后指定一个字典结构，根据自定义的SQL匹配规则进行信息补充，这样对于insert语句，我们可以灵活的匹配insert select from的场景。
如果有些表名重复，为了去重排序，我们可以使用set的数据结构。
整体的代码实现如下：
import re
def extract_table_name_from_sql(sql_str):
# remove the /* */ comments
q = re.sub(r"/\*[^*]*\*+(?:[^*/][^*]*\*+)*/", "", sql_str)
# remove whole line -- and # comments
lines = [line for line in q.splitlines() if not re.match("^\s*(--|#)", line)]
# remove trailing -- and # comments
q = " ".join([re.split("--|#", line)[0] for line in lines])
# split on blanks, parens and semicolons
tokens = re.split(r"[\s)(;]+", q)
# scan the tokens with user-defined logic to get table info list
result = set()
if tokens.__len__()>0:
sql_type = tokens[0]
else:
sql_type = "dummy"
#print sql_type
sql_type_map = {}
sql_type_map["select"] =["from", "join"]
sql_type_map["update"] =["update","from"]
sql_type_map["insert"] =["into","from","join"]
sql_type_map["delete"] =["from"]
sql_type_map["load"] =["table"]
sql_type_map["replace"] =["into"]
sql_type_map["alter"] =["table"]
for idx, token in enumerate(tokens):
if token.lower() in sql_type_map[sql_type.lower()]:
result.add(tokens[idx+1])
return ",".join(str(i) for i in list(result))
打个比方，我们使用如下的测试SQL,需要解析table列表：
sql8="insert into test select xxxx from aa join b where aaaaa"
print(extract_table_name_from_sql(sql8))
得到的结果如下：
test,aa,b
对于select,load,update等语句，都可以灵活的调整字典里的配置来实现。
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