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怎么用PostgreSQL词法语法解析器与dblink实现关联

本篇内容介绍了“怎么用PostgreSQL词法语法解析器与dblink实现关联”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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昨天有人说没明白那个Op是怎么回事,我们再仔细捋捋。代码在 src/backend/parser 下边,打开他们细细品味,非常简单。

scan.l与gram.y是截然不同的,当然是这样,前者是flex脚本,而后者是yacc脚本;前者是词法分析,而后者是语法分析。

来看scan.l中的操作符定义,它是由一个或者多个如下字符组成:~!@#^&`?+-*/%<>=,所以我们才说table_remote@dblink 要用操作符来定义,其它字符则可以直接使用,例如:name_list ',' name,这里逗号可以作为一个语法元素,因为它并没有出现在词法引擎定义的字符列表中。

op_chars		[\~\!\@\#\^\&\|\`\?\+\-\*\/\%\<\>\=]
operator		{op_chars}+

 继续往下看,scan.l里针对 operator 的代码:

{operator}		{
(……中略)
					yylval->str = pstrdup(yytext);
					return Op;
				}

这里决定字符序列是否是Op,如果是,gram.y就会得到指示:下个token是Op。

Op在gram.y生成的gram.h里边可以找到定义:

#define Op 263

gram里边还能够知道这个token是不是 @ ,字符串比较就可以,因为它在gram.y里就是这么定义的:

%token 	IDENT FCONST SCONST BCONST XCONST Op

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我不知道还能怎么更详细,多看多悟,自然就知道。

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