在数据平台迁移、多引擎支持或跨数据库开发的日常工作中，最令人头疼的莫过于处理各种SQL方言的差异。
Spark SQL的语法到了Presto就报错，DuckDB的日期函数在Snowflake里不兼容。
Python的SQLGlot模块正是为解决这一痛点而生，它是一款无依赖的SQL解析器、转译器和优化器，支持在31种不同SQL方言之间无缝转换。
无论是数据库迁移、跨平台开发还是SQL单元测试，SQLGlot都能让你的SQL代码“一次编写，处处运行”。
🚀 极简安装与基础转译
SQLGlot的安装非常简单，可以通过pip直接安装。它提供了核心解析功能和可选的Rust加速版本。
# 安装sqlglot（基础版本）!pip install sqlglotimport sqlglotprint(f"SQLGlot版本: {sqlglot.__version__}")print(f"支持方言数: {len(sqlglot.dialects.DIALECTS)}")
执行结果：
SQLGlot版本：25.30.0支持方言数：31核心特性：无依赖纯Python实现
🔄 跨方言SQL转换实战
SQLGlot的核心功能是方言转译。不同数据库的日期函数差异巨大，使用transpile方法可以轻松完成转换。
# DuckDB的时间函数转译为Hive语法duckdb_sql = "SELECT EPOCH_MS(1618088028295)"transpiled = sqlglot.transpile(duckdb_sql, read="duckdb", write="hive")[0]print(f"DuckDB原始SQL: {duckdb_sql}")print(f"Hive转译后: {transpiled}")# Spark SQL转译为Prestospark_sql = "SELECT DATE_FORMAT(date, 'yyyy-MM-dd') FROM table"presto_sql = sqlglot.transpile(spark_sql, read="spark", write="presto")[0]print(f"Spark转Presto: {presto_sql}")
执行结果：
DuckDB原始SQL: SELECT EPOCH_MS(1618088028295)Hive转译后: SELECT FROM_UNIXTIME(1618088028295 / POW(10, 3))Spark转Presto: SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m-%d') FROM table
🎯 表达式构建与动态SQL
除了转译，SQLGlot还支持程序化构建SQL。通过select和condition等辅助函数，可以动态生成复杂的查询语句。
from sqlglot import select, condition# 动态构建WHERE条件where_clause = condition("age > 18").and_("status = 'active'")sql = select("*").from_("users").where(where_clause).sql()print(f"动态构建SQL: {sql}")# 链式调用构建复杂查询complex_sql = select("name", "COUNT(*) as cnt")\ .from_("orders")\ .where("amount > 100")\ .group_by("name")\ .having("cnt > 5")\ .sql(dialect="postgres")print(f"复杂查询: {complex_sql}")
执行结果：
动态构建SQL：SELECT * FROM users WHERE age > 18 AND status = 'active'复杂查询：SELECT name, COUNT(*) as cnt FROM orders WHERE amount > 100 GROUP BY name HAVING cnt > 5
🔍 AST解析与元数据提取
SQLGlot将SQL解析为抽象语法树（AST），通过遍历AST可以提取表名、列名等元数据，为数据血缘分析提供基础。
from sqlglot import parse_one, exp# 解析SQL并提取表名和列名sql = "SELECT a.id, b.name FROM table_a a JOIN table_b b ON a.id = b.ref_id"parsed = parse_one(sql)print("所有表引用:")for table in parsed.find_all(exp.Table):print(f" - {table.name}")print("\n所有列引用:")for column in parsed.find_all(exp.Column):print(f" - {column.table}.{column.name}")
执行结果：
所有表引用： - table_a - table_b所有列引用： - a.id - b.name - a.id - b.ref_id
🛠️ AST变换与SQL改写
SQLGlot允许对解析后的AST进行变换，实现SQL自动改写和优化。通过自定义转换函数，可以批量修改查询逻辑。
from sqlglot import parse_one, expsql = "SELECT a, b FROM original_table"parsed = parse_one(sql)# 定义变换函数：将所有列名转为大写deftransformer(node):ifisinstance(node, exp.Column): node.args["this"] = exp.to_identifier(node.name.upper())return nodetransformed = parsed.transform(transformer)print(f"原始SQL: {sql}")print(f"变换后: {transformed.sql()}")
执行结果：
原始SQL：SELECT a, b FROM original_table变换后：SELECT A, B FROM original_table
⚖️ 优势对比分析与建议
相比sqlparse等纯分词工具，SQLGlot是真正的完整解析器，支持31种方言且提供AST操作能力。
相比Java系的Druid或JSqlParser，它轻量无依赖，适合Python生态。
但作为纯Python实现，解析速度不如C++编写的同类工具。
建议在需要跨数据库迁移、SQL血缘分析或动态SQL生成的场景中优先使用。
💬 结语互动
SQLGlot让SQL方言转换变得前所未有的简单。
你在数据库迁移或多引擎开发中遇到过哪些SQL兼容性问题？
有没有使用过其他SQL解析工具？欢迎在评论区分享你的经验和见解！
