我想在非关系数据存储之上创建一个 SQL 接口。非关系数据存储，但以关系方式访问数据是有意义的。
我正在研究使用ANTLR来生成将 SQL 表示为关系代数表达式的 AST。然后通过评估/遍历树返回数据。
我以前从未实现过解析器，因此我想要一些关于如何最好地实现 SQL 解析器和求值器的建议。
更新：
我使用 pyparsing 实现了一个简单的 SQL 解析器。结合对我的数据存储实现关系操作的 Python 代码，这相当简单。
正如我在其中一条评论中所说，练习的重点是让数据可供报告引擎使用。为此，我可能需要实现一个 ODBC 驱动程序。这可能是很多工作。
我已经非常广泛地研究了这个问题。Python-sqlparse 是一个非验证解析器，它并不是您真正需要的。antlr 中的示例需要大量工作才能在 python 中转换为漂亮的 ast。sql 标准语法在这里，但是自己转换它们将是一项全职工作，而且您可能只需要它们的一个子集，即不需要连接。您也可以尝试查看gadfly（一个 Python SQL 数据库），但我避免使用它，因为他们使用了自己的解析工具。
就我而言，我基本上只需要一个 where 子句。我尝试了用 pyparsing 编写的booleneo（一个布尔表达式解析器），但最终从头开始使用 pyparsing。Mark Rushakoff 的 reddit 帖子中的第一个链接给出了一个使用它的 SQL 示例。嗖嗖全文搜索引擎也使用它，但我还没有查看源代码以了解如何使用它。
Pyparsing 非常易于使用，您可以非常轻松地将其自定义为与 SQL 不完全相同（您不需要的大多数语法）。我不喜欢 ply，因为它使用命名约定使用了一些魔法。
简而言之，尝试一下 pyparsing，它很可能足够强大，可以满足您的需求，并且与 python 的简单集成（带有简单的回调和错误处理）将使体验非常轻松。
这篇 reddit 帖子建议将python-sqlparse作为现有实现，以及其他几个链接。
TwoLaid 的 Python SQL Parser 非常适合我的目的。它是用 C 语言编写的，需要编译。它很健壮。它解析出每个子句的各个元素。
https://github.com/TwoLaid/python-sqlparser
我正在使用它来解析查询列名以在报告标题中使用。这是一个例子。
import sqlparser
def get_query_columns(sql):
'''Return a list of column headers from given sqls select clause'''
columns = []
parser = sqlparser.Parser()
# Parser does not like new lines
sql2 = sql.replace('\n', ' ')
# Check for syntax errors
if parser.check_syntax(sql2) != 0:
raise Exception('get_query_columns: SQL invalid.')
stmt = parser.get_statement(0)
root = stmt.get_root()
qcolumns = root.__dict__['resultColumnList']
for qcolumn in qcolumns.list:
if qcolumn.aliasClause:
alias = qcolumn.aliasClause.get_text()
columns.append(alias)
else:
name = qcolumn.get_text()
name = name.split('.')[-1] # remove table alias
columns.append(name)
return columns
sql = '''
SELECT
a.a,
replace(coalesce(a.b, 'x'), 'x', 'y') as jim,
a.bla as sally -- some comment
FROM
table_a as a
WHERE
c > 20
'''
print get_query_columns(sql)
# output: ['a', 'jim', 'sally']
当然，最好在 Google Code 上利用 python-sqlparse
更新：现在我看到有人建议这样做 - 我同意这是值得的：
我使用python-sqlparse非常成功。
就我而言，我正在处理已经过验证的查询，我的 AST-walking 代码可以对结构做出一些合理的假设。