【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据库领域，主要涉及数据库中的sql语言到自然语言的翻译。
技术介绍
1、随着企业级应用程序和数据管理系统的广泛应用，关系型数据库成为了企业重要的数据存储和管理工具。sql(structured query language)作为关系型数据库的标准查询语言，被广泛应用于企业级应用程序中。然而，sql语言的语法结构和查询语句往往比较复杂，对于普通用户来说，理解和使用sql语言并不容易。因此，有必要开发一种方法和系统，能够将sql语言转换为自然语言，以便非专业人士对业务系统中sql操作进行审查，提高系统的安全性和流程规范性。
2、当前，sql语句翻译成自然语言领域已有广泛研究，包括基于规则和机器学习的方法。基于规则的方法是使用一种预定义的规则来进行sql语句到自然语言翻译的方法。这些规则需要人工定义，通常包括模板、映射表以及翻译规则等，用于将sql语句中的不同部分映射到相应的自然语言描述。基于机器学习的方法通过训练数据自动学习sql语句和自然语言之间的关系来完成翻译。然而，sql语句的高度结构化和规范化特点使得机器学习方法在理解和解析sql语句方面存在挑战，因此在处理复杂sql语句时受到限制，难以适应用到实际情境。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于高级抽象语法树的sql语句翻译方法，以期能使用逻辑关联词来确保翻译结果自然通顺和有序性，从而能显著提高sql语句翻译的准确性，以保证较好的翻译效果。
2、本专
3、本专利技术一种基于高级抽象语法树的sql语句翻译方法的特点在于，包括以下步骤：
4、步骤1、编写sql语言的词法文件和语法文件，使用antlr工具将编写的词法文件、语法文件转换成语法解析器p；
5、步骤2、获取待翻译的sql语句，记s＝{s1，s2，...，si...，sn}，其中，si表示第i个单词，n表示sql语句的长度；
6、步骤3、根据语法解析器p自顶向下为待翻译的sql语句s构造出抽象语法树t；
7、步骤3.1、初始化t的根节点r＝‘root’，其中‘root’表示根节点所对应的单词，并令t＝{r}；
8、步骤3.2、设定关键词select、关键词from、关键词where、关键词groupby、关键词having、关键词orderby、关键词limit；
9、步骤3.3、判断s中是否存在关键词select，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词select及其后续的所有列字段一起识别为select子树ts，否则，令ts为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts)；
10、步骤3.4、判断s中是否存在关键词from，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词from及其后续的所有表字段一起识别为from子树tf，否则，令tf为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf)；
11、步骤3.5、判断s中是否存在关键词where，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词where及其后续的所有条件字段一起识别为where子树tw，否则，令tw为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf，tw)；
12、步骤3.6、判断s中是否存在关键词groupby，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词groupby及其后续的所有分组字段一起识别为groupby子树tg，否则，令tg为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf，tw，tg)；
13、步骤3.7、判断s中是否存在关键词having，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词having及其后续的所有条件字段一起识别为having子树th，否则，令th为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf，tw，tg，th)；
14、步骤3.8、判断s中是否存在关键词orderby，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词orderby及其后续的所有排序字段一起识别为orderby子树to，否则，令to为空；从而得到更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf，tw,tg，th，to)；
15、步骤3.9、判断s中是否存在关键词limit，若存在，则所述语法解析器p根据编写的语法文件将关键词limit及其后续的所有限制字段共同识别为limit子树tl，否则，令tl为空；从而得到最终更新后的抽象语法树t＝(r，ts，tf，tw，tg，th，to，tl)；
16、步骤4、翻译各个子树；
17、步骤4.1、初始化存储子树翻译结果的集合result＝{}；
18、步骤4.2、遍历sql语句s的抽象语法树t，当遍历到select子树ts时，往集合result中添加用于映射翻译结果的键ks；并判断ts是否为空，若为空，则令键ks为空值；否则，将ts的翻译结果rs赋值给键ks；
19、步骤4.3、当遍历到from子树tf，往集合result中添加用于映射翻译结果的键kf1和键kf2；并判断tf是否为空，若tf为空，则令键kf1和键kf2均为空值；否则，直接翻译tf中的所有节点并将翻译结果rf1作为键kf1的值；同时，分开翻译tf中的表节点和联表条件节点，其翻译结果分别为rc和rt，将这两个翻译结果一起存储到数组rf2中，并将rf2作为键kf2的值；
20、步骤4.4、按照步骤4.2的过程分别对where子树tw、groupby子树tg、having子树th、orderby子树to、limit子树tl进行处理，从而将相应子树的翻译结果rw,rh,rg，ro，rl对应赋值给键kw,kh,kg，ko，kl，从而得到最终的子树翻译结果的集合result＝{ks：rs，kf1：rf1，kf2：rf2，kw：rw,kh：rh,kg：rg，ko：ro，kl：rl}；
21、步骤5、自底向上组合子树翻译结果的集合result；
22、步骤5.1、判断sql语句s的复杂度，若s中只包含关键词select、from、where，则在子树翻译结果集合result中选取的from子树tf翻译结果为result[kf1]，并执行步骤5.2；否则，在子树翻译结果集合result中选取的from子树tf翻译结果为result[kf2]，并执行步骤5.3；
23、步骤5.2、以from、where、groupby、having、select、orderby、limit的顺序对result中子树翻译结果进行组合，从而得到翻译结果trans；
24、步骤5.3、按照关键词from、select、orderby、limit顺序先对sql语句s中的主体进行组合；然后按照关键词where、goroupby、having的顺序对sql语句s中的条件语句进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于高级抽象语法树的SQL语句翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于高级抽象语法树的SQL语句翻译方法，其特征在于，所述步骤5.2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于高级抽象语法树的SQL语句翻译方法，其特征在于，所述步骤5.3包括以下步骤：
4.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1-3中任一所述SQL语句翻译方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
5.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-3中任一所述SQL语句翻译方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于高级抽象语法树的sql语句翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于高级抽象语法树的sql语句翻译方法，其特征在于，所述步骤5.2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于高级抽象语法树的sql语句翻译方法，其特征在于，所述步骤5.3包括以下步骤：
4.一种电子设...
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