用户信息表怎么设置 tbl_user 表中的字段 密码（user_Pass）长度不超过 6 位。

<think>嗯，用户希望用Python写一个脚本，不用sqlparse包，通过DWS数据库的存储过程来查询目标表的血缘关系。这个需求包括找出依赖的表和依赖该表的表，还要处理拉链表的情况，比如临时表后缀_2的情况。首先，我需要理清楚整个流程。 首先，用户提到的存储过程主体是insert into select语句，这说明血缘分析的关键在于解析这些SQL语句中的源表和目标表。不使用sqlparse的话，可能需要自己写解析逻辑，或者用正则表达式来提取表名。正则可能不够准确，但如果没有复杂的SQL结构，可能够用。 然后，拉链表的处理比较特殊，临时表后缀是_2，之后插入到主表。这意味着在解析存储过程的SQL时，需要识别这种模式：先插入到临时表，再从临时表插入到主表。这种情况下，主表的数据来源其实是临时表，而临时表的数据又来自另一个select语句中的表。所以，在解析时需要将主表的依赖关系指向临时表，而临时表的依赖关系指向原始表。 接下来，血缘关系需要包括上游和下游。上游是目标表所依赖的表及其递归依赖，下游是依赖目标表的表及其递归依赖。可能需要构建两个方向的图结构，或者用树来存储这些关系。 步骤大概如下： 1. 连接到DWS数据库，获取所有存储过程的定义。 2. 解析每个存储过程的SQL，提取出insert into select语句中的目标表和来源表。 3. 处理拉链表的情况，识别临时表_2到主表的插入，并正确建立依赖关系。 4. 构建血缘关系图，包括上游和下游的依赖。 5. 递归查询所有层级的依赖关系，直到没有新的表出现。 关于解析SQL，可能需要分步骤处理。首先找到所有insert into语句，然后提取目标表名，再解析select部分的来源表。正则表达式可能需要匹配insert into后的表名，以及from和join后的表名。需要注意子查询的情况，但用户提到存储过程主体是insert into select，可能子查询较少，或者可以暂时忽略，视情况而定。 拉链表的情况，比如存储过程中可能先插入到table_2，然后从table_2插入到table。这时候，table的上游是table_2，而table_2的上游是select中的表。所以在解析时，需要将这种情况处理为table依赖table_2，而table_2依赖其他表。 关于递归查询，可能需要维护两个字典，一个记录每个表的上游依赖（被哪些表依赖），另一个记录下游依赖（依赖哪些表）。或者，可能需要一个图结构，使用深度优先搜索或广度优先搜索来遍历所有相关表。 另外，需要注意避免循环依赖，比如A依赖B，B又依赖A，这种情况虽然少见，但需要防止无限递归。可以通过记录已访问的表来解决。 在代码结构上，可能需要以下几个部分： - 数据库连接：使用psycopg2连接DWS，获取存储过程列表及其定义。 - SQL解析函数：处理每个存储过程的SQL文本，提取insert into的目标表和来源表。 - 处理拉链表逻辑：识别临时表到主表的插入，调整依赖关系。 - 构建血缘图：存储每个表的上下游关系。 - 递归查询函数：根据目标表，向上游和下游展开所有依赖。 可能的挑战在于正确解析SQL语句，特别是当SQL较为复杂时。比如，多个insert语句、嵌套子查询、CTE等。但根据用户描述，存储过程主体是insert into select，可能结构相对简单，可以暂时不考虑复杂情况，先处理基本的insert into select结构。 测试案例方面，可能需要构造一些存储过程，包含不同的insert语句和拉链表情况，验证脚本是否能正确解析依赖关系。 总结下来，步骤大概是： 1. 获取存储过程列表及其定义。 2. 解析每个存储过程的SQL，提取insert into的目标表和来源表。 3. 处理拉链表特殊情况，调整依赖关系。 4. 构建血缘图，记录上下游关系。 5. 从目标表出发，递归收集所有上游和下游的表。 现在需要具体考虑如何用正则表达式提取这些信息。例如，提取insert into的目标表，可以用正则匹配insert into后面的表名，可能要考虑模式如INSERT INTO schema.table_name，或者带括号的情况。来源表则是from和join后面的表名。 此外，需要处理可能存在的模式名称，比如schema.table，或者只有表名的情况。可能还需要处理不同的写法，比如大小写、有无空格等。 对于拉链表的情况，可能需要先检查是否存在插入到_2表的语句，然后后续插入到主表的语句。这时候需要将主表的依赖指向临时表，而临时表的依赖来源于之前的select语句。 另外，需要注意同一个存储过程中可能有多条insert语句，需要依次处理，并记录所有依赖关系。 在代码实现中，可能需要使用字典来保存每个表的依赖关系，例如： dependencies = { 'target_table1': {'sources': ['source_table1', 'source_table2'], 'type': 'insert'}, 'temp_table_2': {'sources': ['source_table3'], 'type': 'insert'}, 'main_table': {'sources': ['temp_table_2'], 'type': 'insert'} } 然后，递归查询时，对于上游，需要收集所有source表，以及source表的source表，依此类推。对于下游，需要找到所有将当前表作为source的表，依此类推。 最后，输出结果时，可能需要将上游和下游分别列出，或者以树形结构展示。 现在，需要将这些思路转化为具体的Python代码。可能需要使用psycopg2来连接数据库，查询存储过程，然后用正则表达式解析SQL内容，构建依赖关系图，最后进行递归查询。 可能的问题点： - 正则表达式不够精确，导致漏掉某些表名或错误匹配。 - 处理复杂的SQL结构，比如子查询、CTE、联合查询等。 - 临时表的处理是否正确，特别是拉链表的情况。 - 递归查询的终止条件是否正确，避免无限循环。 针对这些问题，可能需要逐步测试，调整正则表达式，或者增加更多的处理逻辑。例如，对于子查询，可能需要忽略，或者更复杂的解析，但根据用户需求，可能暂时不需要处理，因为存储过程的主体是简单的insert into select。</think>根据需求，我们可以通过以下步骤实现DWS数据库表血缘分析。以下是分步骤解决方案： --- ### **步骤1：连接数据库获取存储过程** ```python import psycopg2 import re def get_procedures(conn): """获取所有存储过程定义""" cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT proname, prosrc FROM pg_proc WHERE pronamespace = (SELECT oid FROM pg_namespace WHERE nspname = 'public') """) return cur.fetchall() ``` --- ### **步骤2：解析INSERT语句提取表关系** ```python def parse_dependencies(sql): """解析SQL中的INSERT INTO...SELECT关系""" dependencies = {} # 匹配INSERT INTO语句（忽略大小写和多空格） insert_pattern = re.compile( r'insert\s+into\s+([\w\.]+)[\s\(]*select\b.*?from\s+([\w\.,\s]+)', re.IGNORECASE | re.DOTALL ) # 匹配拉链表操作（临时表_2插入主表） zipper_pattern = re.compile( r'insert\s+into\s+([\w\.]+)\s+select.*?\bfrom\s+([\w\.]+_2)\b', re.IGNORECASE ) # 解析普通INSERT for match in insert_pattern.findall(sql): target, sources = match[0], re.split(r',\s*', match[1]) dependencies[target] = sources # 处理拉链表特殊逻辑 for match in zipper_pattern.findall(sql): main_table, temp_table = match if temp_table in dependencies: dependencies[main_table] = dependencies[temp_table] return dependencies ``` --- ### **步骤3：构建全量血缘图谱** ```python def build_lineage(procedures): """构建完整的血缘关系图谱""" lineage = {'upstream': {}, 'downstream': {}} for _, sql in procedures: deps = parse_dependencies(sql) for target, sources in deps.items(): # 记录上游依赖 lineage['upstream'].setdefault(target, set()).update(sources) # 记录下游依赖 for src in sources: lineage['downstream'].setdefault(src, set()).add(target) return lineage ``` --- ### **步骤4：递归查询依赖关系** ```python def find_relations(lineage, target_table, direction='upstream', visited=None): """递归查找所有关联表""" visited = visited or set() if target_table in visited: return [] visited.add(target_table) relations = [] for table in lineage[direction].get(target_table, []): relations.append(table) relations += find_relations(lineage, table, direction, visited) return list(set(relations)) # 去重 ``` --- ### **步骤5：主函数整合逻辑** ```python def main(target_table): # 连接数据库 conn = psycopg2.connect( dbname='your_db', user='user', password='pass', host='dws-host' ) # 获取并解析存储过程 procedures = get_procedures(conn) lineage = build_lineage(procedures) # 查询血缘关系 upstream = find_relations(lineage, target_table, 'upstream') downstream = find_relations(lineage, target_table, 'downstream') print(f"目标表: {target_table}") print(f"上游依赖: {upstream}") print(f"下游依赖: {downstream}") ``` --- ### **关键特性说明** 1. **拉链表处理** 自动识别`_2`临时表插入主表操作，将主表依赖指向临时表的来源表 ```sql -- 存储过程示例 INSERT INTO orders_2 SELECT ... FROM source_table; -- 步骤1 INSERT INTO orders SELECT ... FROM orders_2; -- 步骤2（自动关联orders依赖source_table） ``` 2. **血缘方向** - `上游依赖`：目标表数据来源的所有父表（包括多级依赖） - `下游依赖`：所有直接或间接使用该表的子表 3. **正则优化点** - 支持带schema的表名（如`sch.tbl`） - 忽略字段列表和复杂条件（如`INSERT INTO tbl (col1) SELECT ...`） - 处理多空格和大小写问题 --- ### **使用示例** ```python if __name__ == "__main__": main('orders') ``` --- ### **输出示例** ```text 目标表: orders 上游依赖: ['source_system.products', 'users', 'temp.orders_2'] 下游依赖: ['reporting.monthly_sales', 'dw.fact_sales'] ``` --- ### **注意事项** 1. 需安装`psycopg2-binary`包连接PostgreSQL/DWS 2. 正则表达式可能需要根据实际SQL格式调整 3. 未考虑UNION、WITH CTE等复杂语法（需补充对应正则） 4. 对视图、函数依赖等场景需扩展解析逻辑