本文介绍在go中对sql字符串进行结构化格式化的专业方案，强调仅靠正则或简单关键词分割的局限性，并推荐基于真实sql解析器的可靠实现路径。
在Go语言中，将扁平SQL字符串（如 select col1, col2 from foo where col1 > 1000）转换为可读性强、缩进规范的格式化输出（如多行+大写关键字+嵌套缩进），看似可通过字符串切分+关键词匹配（如 "SELECT"、"FROM"、"AND"）实现，但实际极易出错。例如：
// ❌ 危险的“伪格式化”示例（不推荐生产使用） strings.ReplaceAll(sql, "select ", "SELECT\n") strings.ReplaceAll(sql, " from ", "\nFROM\n") // ……很快会崩溃于：SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'a% and b%'
这类基于子串替换或空格分割的“启发式”方法，无法识别SQL语法结构：
- 关键字可能出现在字符串字面量中（如 'SELECT * FROM t'）；
- 括号嵌套（WHERE (a > 1 AND b
- 控制流块（如 BEGIN ... END, IF ... THEN ... END）需上下文感知缩进层级；
- 大小写敏感性、注释（--、/* */）、引号包裹的标识符等进一步增加复杂度。
✅ 正确路径是：使用成熟的SQL解析器生成抽象语法树（AST），再遍历AST进行语义化格式化。
Go生态中较成熟的选择是 vitess/sqlparser（原 code.google.com/p/vitess/go/vt/sqlparser 已迁移）。它支持MySQL语法（兼容大部分标准SQL），能精准解析SELECT/INSERT/BEGIN/IF等语句，并保留位置、类型和嵌套关系：
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import (
"github.com/vitessio/vitess/go/vt/sqlparser"
)
func FormatSQL(sql string) (string, error) {
stmt, err := sqlparser.Parse(sql)
if err != nil {
return "", err
}
// vitess 默认不提供格式化器，需自定义遍历逻辑
// 示例：对 *sqlparser.SelectStmt 实现缩进打印
return formatSelect(stmt), nil
}
func formatSelect(stmt sqlparser.Statement) string {
switch s := stmt.(type) {
case *sqlparser.SelectStmt:
var b strings.Builder
b.WriteString("SELECT ")
b.WriteString(sqlparser.String(s.SelectExprs))
b.WriteString("\nFROM ")
b.WriteString(sqlparser.String(s.From))
if s.Where != nil {
b.WriteString("\nWHERE ")
b.WriteString(indent(sqlparser.String(s.Where.Expr), 4)) // 缩进条件
}
return b.String()
default:
return sqlparser.String(stmt)
}
}⚠️ 注意事项：
- vitess 的 sqlparser.String() 方法返回的是标准化但未格式化的SQL（关键字大写、空格归一），需自行扩展缩进逻辑；
- 对 BEGIN/IF 等嵌套块，应维护缩进深度栈，在进入 Begin 时 depth++，退出时 depth--；
- 生产环境建议封装为独立工具（如 CLI 或 HTTP service），避免直接在业务逻辑中解析不可信SQL；
- 若需支持PostgreSQL或ANSI SQL，可考虑 pg_query_go（C绑定）或 sqlparser-go（更轻量但功能略少）。
总结：SQL格式化不是字符串处理问题，而是编译器前端问题。放弃正则和strings.Split，拥抱语法解析——这是唯一能兼顾正确性、可维护性与扩展性的工程实践。
