在互联网行业，我们的日常工作中始终绕不开数据库，不管是关系型数据库还是非关系型数据库。因为数据库类型与应用众多，我们难免会遇到不同的数据库系统之间迁移和转换 SQL 查询语句的情况。

这个过程可能会因为不同数据库系统的语法差异而变得复杂和耗时。

幸运的是，有一些开源项目可以帮助简化这个过程，其中 SQLGlot 就是一个非常值得关注的项目。

本文将介绍 SQLGlot 的功能和使用方法，帮助读者更好地理解和利用这个工具。

项目介绍

sqlglot 是由纯Python语言开发的一个非常全面的 SQL 解析器和转译器。

该项目是用 Python 写的 SQL 解析器、转译器和优化器，它可以格式化 SQL 以及支持在 20 种不同方言和 SQL 之间进行转化（如 DuckDB 、 Presto 、 Spark 、 Snowflake 和 BigQuery ），可用来自定义解析器、分析查询，用编程方式构建 SQL。

GitHub：https://github.com/tobymao/sqlglot

官方文档：https://sqlglot.com/sqlglot.html

可以轻松自定义解析器、分析查询、遍历表达式树以及以编程方式构建SQL。

语法错误会突出显示，方言不兼容可能会根据配置发出警告或引发。但是，应该注意的是，SQL 验证不是 SQLGlot 的目标，因此某些语法错误可能会被忽视。

主要功能

• 支持不同数据库之间的 SQL 查询语句转换
• 简单易用的接口（SQLGlot 提供了简洁的接口，用户可以轻松调用相应的函数来进行 SQL 查询语句的转换，无需复杂的配置和设置。）
• 详细的文档和示例（SQLGlot 项目提供了丰富的文档和示例，帮助用户快速上手并了解如何使用该工具进行 SQL 查询语句的转换。）

安装及使用

安装也非常的简单，跟其他Python的三方库安装一样，使用pip命令安装即可。

pip3 install "sqlglot[rs]"

使用时，正常导入sqlglot模块，调用相关的API即可（详细API使用请前往官方文档查找）

比如：当解析器检测到语法错误时，它会引发 ParseError：

import sqlglot
sqlglot.transpile("SELECT foo( FROM bar")

# 输出
sqlglot.errors.ParseError: Expecting ). Line 1, Col: 13.
  select foo( FROM bar
              ~~~~

轻松从一种方言翻译成另一种方言。例如，日期/时间函数因方言而异，并且可能难以处理：

import sqlglot
sqlglot.transpile("SELECT EPOCH_MS(1618088028295)", read="duckdb", write="hive")[0]

# 输出
'SELECT FROM_UNIXTIME(1618088028295 / 1000)'

应用场景

SQLGlot 可以在许多不同的应用场景中发挥作用，包括但不限于以下几个方面：

• 数据库迁移：当一个应用从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统时，通常需要将现有的 SQL 查询语句转换为目标数据库系统的语法。SQLGlot 可以帮助简化这个过程，使得迁移过程更加顺利。
• 跨平台开发：在跨平台开发中，不同的平台可能使用不同的数据库系统。SQLGlot 可以帮助开发人员编写一次 SQL 查询语句，然后通过转换功能将其适配到不同的数据库系统上，从而减少重复工作。
• 数据库查询工具：一些数据库查询工具可能需要支持多种数据库系统，而用户可能希望在不同数据库系统上执行相同的查询。SQLGlot 可以帮助这些工具实现跨数据库的查询支持。
• 数据库教学和培训：在数据库教学和培训过程中，学生可能需要学习多种数据库系统的语法。SQLGlot 可以帮助教师和学生在不同的数据库系统上进行练习和学习。
• 数据库系统集成：在一些复杂的系统中，可能会涉及到多个不同的数据库系统。SQLGlot 可以帮助将这些系统间的 SQL 查询语句进行转换，使得它们可以无缝地集成在一起。

总结

SQLGlot 是一个非常实用的开源项目，它可以帮助简化不同数据库系统之间 SQL 查询语句的转换过程。通过简单易用的接口和丰富的文档和示例，SQLGlot 可以帮助开发人员更快速、更轻松地进行数据库系统之间的迁移和转换。

如果你需要在不同的数据库系统之间进行 SQL 查询语句的转换，不妨尝试一下 SQLGlot，相信它会为你带来很大的帮助。