SQL 텍스트를 Catalog 기반의 의미론적 Query Tree로 변환하는 2단계 파싱 아키텍처

Context

클라이언트가 전송한 단순 텍스트 형태의 SQL 문장을 데이터베이스가 실행 가능한 구조로 해석해야 하는 필요성 대두. 단순 구문 분석만으로는 테이블 존재 여부나 데이터 타입의 정합성을 검증할 수 없는 한계 존재.

Technical Solution

• Flex 기반 Lexer와 Bison 기반 Grammar를 활용해 SQL 문자열을 문법 구조 중심의 Raw Parse Tree로 변환
• Catalog 시스템을 통한 메타데이터 조회를 통해 식별자의 실제 대상과 OID를 매핑하는 Semantic Analysis 수행
• 데이터 타입 체크 및 Function Overload 해결을 통해 텍스트에 실제 의미를 부여하는 과정 설계
• 분석 완료 후 Rewriter, Planner, Executor가 공통으로 사용하는 표준 입력 포맷인 Query Tree 생성
• 유저 데이터와 메타데이터를 모두 일반 테이블로 처리하는 Unified Metadata Management 구조 채택