最近專案在準備搞SASS化，SASS化有一個特點就是多租用戶，且每個租用戶之間的資料都要隔離，對於資料庫的隔離方案常見的有資料庫隔離，表隔離，字段隔離，目前我只用到表隔離和字段隔離（資料庫隔離的原理也差不多）。對於欄位隔離比較簡單，就是查詢條件不同而已，例如像下面的SQL查詢：
SELECT * FROM t_demo WHERE tenant_id='xxx' AND is_del=0
但是為了嚴謹，需求上需要在執行SQL之前檢查對應的表是否帶上tenant_id的查詢欄位。
對於表隔離就麻煩了一些，他需要做到在運行的時候根據對應的租戶ID來處理某個資料表，舉個例子，假如有下面這樣的一條SQL查詢:
SELECT * FROM t_demo WHERE is_del=0
在遇到租用戶A時，SQL查詢將變成：
SELECT * FROM t_demo_a WHERE is_del=0
在遇到租用戶B時，SQL查詢將變成：
SELECT * FROM t_demo_b WHERE is_del=0
如果商家數量固定時，一般在程式碼裡寫if-else來判斷就可以了，但是常見的SASS化應用程式的商家是會一直新增的，那麼對於這個SQL邏輯就會變成這樣:
def sql_handle(tenant_id: str):
table_name: str = f"t_demo_{tenant_id}"
sql: str = f"SELECT * FROM {table_name} WHERE is_del=0"但是這有幾個問題，對於ORM來說，一開始只建立一個t_demo對應的表物件就可以了，現在卻要根據多個商家建立多個表對象，這是不切實際的，其次如果是裸寫SQL，一般會使用IDE的檢查，而對於這樣的SQL：
sql: str = f"SELECT * FROM {table_name} WHERE is_del=0"IDE是沒辦法進行檢查的，當然還有一個最為嚴重的問題，就是當前的專案已經非常龐大了，如果每個相關表的呼叫都進行適配更改的話，那工程量就非常龐大了，所以最好的方案就是在引擎庫得到使用者傳過來的SQL語句後且還沒送到MySQL伺服器之前自動的根據商家ID更改SQL, 而要達到這樣的效果，就必須侵入到我們使用的MySQL的引擎庫，修改裡面的方法來相容我們的需求。
不管是使用
dbutils還是sqlalchemy，都可以指定一個引擎庫，目前常用的引擎庫是pymysql，所以下文都將以pymysql為例進行闡述。
由於必須侵入到我們使用的引擎庫，所以我們應該先判斷我們需要修改引擎庫的哪個方法，在經過源碼閱讀後，我判定只要更改pymysql.cursors.Cursor的mogrify方法:
def mogrify(self, query, args=None):
"""
Returns the exact string that is sent to the database by calling the
execute() method.
This method follows the extension to the DB API 2.0 followed by Psycopg.
"""
conn = self._get_db()
if args is not None:
query = query % self._escape_args(args, conn)
return query這個方法的作用就是把使用者傳過來的SQL和參數整合，產生一個最終的SQL,剛好符合我們的需求，於是可以透過繼承的思路來創建一個新的屬於我們自己的Cursor類別：
import pymysql
class Cursor(pymysql.cursors.Cursor):
def mogrify(self, query: str, args: Union[None, list, dict, tuple] = None) -> str:
# 在此可以编写处理还合成的SQL逻辑
mogrify_sql: str = super().mogrify(query, args)
# 在此可以编写处理合成后的SQL逻辑
return mogrify_sql
class DictCursor(pymysql.cursors.DictCursorMixin, Cursor):
"""A cursor which returns results as a dictionary"""
# 直接修改Cursor类的`mogrify`方法并不会影响到`DictCursor`类，所以我们也要创建一个新的`Cursor`类。創建好了Cursor類別後，就需要考慮如何在pymysql中應用我們自訂的Cursor類別了，一般的Mysql連線庫都支援我們傳入自訂的Cursor類，例如pymysql:
import pymysql.cursors
# Connect to the database
connection = pymysql.connect(
host='localhost',
user='user',
password='passwd',
database='db',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)我們可以透過cursorclass來指定我們的Cursor類別,如果使用的函式庫不支援或其它原因則需要使用猴子補丁的方法，具體的使用方法見Python探針完成呼叫庫的資料擷取。
現在我們已經搞定了在何處修改SQL的問題了，接下來就要思考如何在mogrify方法取得到商家ID以及那些表格要進行替換，一般我們在進行一段程式碼呼叫時，有兩種傳參數的方法， 一種是傳數組類型的參數：
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT * FROM t_demo WHERE is_del=%s", (0, ))一種是傳字典類型的參數:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT * FROM t_demo WHERE is_del=%(is_del)s", {"is_del": 0})目前大多數的專案都存在這兩種類型的編寫習慣，而引擎庫在執行execute時會經過處理後才把參數sql#和args傳給了mogrify，如果我們是使用字典類型的參數，那麼可以在裡面嵌入我們需要的參數，並在mogrify裡面提取出來，但是使用了數組類型的參數或是ORM庫的話就比較難傳遞參數給mogrify方法了，這時可以透過context隱式的把參數傳給mogrify方法，具體的分析和原理可見:python如何使用contextvars模組原始碼分析。
context的使用方法很簡單， 首先是建立一個context封裝的類別:
from contextvars import ContextVar, Token
from typing import Any, Dict, Optional, Set
context: ContextVar[Dict[str, Any]] = ContextVar("context", default={})
class Context(object):
"""基础的context调用，支持Type Hints检查"""
tenant_id: str
replace_table_set: Set[str]
def __getattr__(self, key: str) -> Any:
value: Any = context.get().get(key)
return value
def __setattr__(self, key: str, value: Any) -> None:
context.get()[key] = value
class WithContext(Context):
"""简单的处理reset token逻辑，和context管理，只用在业务代码"""
def __init__(self) -> None:
self._token: Optional[Token] = None
def __enter__(self) -> "WithContext":
self._token = context.set({})
return self
def __exit__(self, exc_type: Any, exc_val: Any, exc_tb: Any) -> None:
if self._token:
context.reset(self._token)
self._token = None接下來在業務程式碼中，透過context傳入目前業務對應的參數:
with WithContext as context:
context.tenant_id = "xxx"
context.replace_table_set = {"t_demo"}
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT * FROM t_demo WHERE is_del=%s", (0, ))然後在mogrify中透過呼叫context即可獲得對應的參數了：
import pymysql
class Cursor(pymysql.cursors.Cursor):
def mogrify(self, query: str, args: Union[None, list, dict, tuple] = None) -> str:
tenant_id: str = context.tenant_id
replace_table_set: Set[str] = context.replace_table_set
# 在此可以编写处理还合成的SQL逻辑
mogrify_sql: str = super().mogrify(query, args)
# 在此可以编写处理合成后的SQL逻辑
return mogrify_sql現在，萬事俱備，只剩下修改SQL的邏輯，之前在做別的專案的時候，建的表都是十分的規範，它們是以t_xxx的格式給表命名，這樣一來替換表名十分方便，只要進行兩次替換就可以兼容大多數情況了，代碼如下:
import pymysql
class Cursor(pymysql.cursors.Cursor):
def mogrify(self, query: str, args: Union[None, list, dict, tuple] = None) -> str:
tenant_id: str = context.tenant_id
replace_table_set: Set[str] = context.replace_table_set
# 简单示例，实际上正则的效率会更好
for replace_table in replace_table_set:
if replace_table in query:
# 替换表名
query = query.replace(f" {replace_table} ", f" {replace_table}_{tenant_id} ")
# 替换查询条件中带有表名的
query = query.replace(f" {replace_table}.", f" {replace_table}_{tenant_id}.")
mogrify_sql: str = super().mogrify(query, args)
# 在此可以编写处理合成后的SQL逻辑
return mogrify_sql但是现在项目的SQL规范并不是很好，有些表名还是MySQL的关键字，所以靠简单的替换是行不通的，同时这个需求中，一些表只需要字段隔离，需要确保有带上对应的字段查询，这就意味着必须有一个库可以来解析SQL，并返回一些数据使我们可以比较方便的知道SQL中哪些是表名，哪些是查询字段了。
目前在Python中有一个比较知名的SQL解析库--sqlparse，它可以通过解析引擎把SQL解析成一个Python对象,之后我们就可以通过一些语法来判断哪些是SQL关键字， 哪些是表名，哪些是查询条件等等。但是这个库只实现一些底层的API，我们需要对他和SQL比较了解之后才能实现一些比较完备的功能，比如下面3种常见的SQL:
SELECT * FROM t_demo SELECT * FROM t_demo as demo SELECT * FROM t_other as other LEFT JOIN t_demo demo on demo.xxx==other.xxx
如果我们要通过sqlparse来提取表名的话就需要处理这3种情况，而我们如果要每一个情况都编写出来的话，那将会非常费心费力，同时也可能存在遗漏的情况，这时就需要用到另外一个库--sql_metadata，这个库是基于sqlparse和正则的解析库，同时提供了大量的常见使用方法的封装，我们通过直接调用对应的函数就能知道SQL中有哪些表名，查询字段是什么了。
目前已知这个库有一个缺陷，就是会自动去掉字段的符号， 比如表名为关键字时，我们需要使用`符号把它包起来：
SELECT * FROM `case`
但在经过sql_metadata解析后得到的表名是case而不是`case`，需要人为的处理，但是我并不觉得这是一个BUG，自己不按规范创建表，能怪谁呢。
接下来就可以通过sql_metadata的方法来实现我需要的功能了，在根据需求修改后，代码长这样(说明见注释)：
from typing import Dict, Set, Tuple, Union
import pymysql
import sql_metadata
class Cursor(pymysql.cursors.Cursor):
def mogrify(self, query: str, args: Union[None, list, dict, tuple] = None) -> str:
tenant_id: str = context.tenant_id
# 生成一个解析完成的SQL对象
sql_parse: sql_metadata.Parser = sql_metadata.Parser(query)
# 新加的一个属性，这里存下需要校验查询条件的表名
check_flag = False
where_table_set: Set[str] = context.where_table_set
# 该方法会获取到SQL对应的table，返回的是一个table的数组
for table_name in sql_parse.tables:
if table_name in where_table_set:
if sql_parse.columns_dict:
# 该方法会返回SQL对应的字段，其中分为select, join, where等，这里只用到了where
for where_column in sql_parse.columns_dict.get("where", []):
# 如果连表，里面存的是类似于t_demo.tenant_id，所以要兼容这一个情况
if "tenant_id" in where_column.lower().split("."):
check_flag = True
break
if not check_flag:
# 检查不通过就抛错
raise RuntimeError()
# 更换表名的逻辑
replace_table_set: Set[str] = context.replace_table_set
new_query: str = query
for table_name in sql_parse.tables:
if table_name in replace_table_set:
new_query = ""
# tokens存放着解析完的数据，比如SELECT * FROM t_demo解析后是
# [SELECT, *, FROM, t_demo]四个token
for token in sql_parse.tokens:
# 判断token是否是表名
if token.is_potential_table_name:
# 提取规范的表名
parse_table_name: str = token.stringified_token.strip()
if parse_table_name in replace_table_set:
new_table_name: str = f" {parse_table_name}_{tenant_id}"
# next_token代表SQL的下一个字段
if token.next_token.normalized != "AS":
# 如果当前表没有设置别名
# 通过AS把替换前的表名设置为新表名的别名，这样一来后面的表名即使没进行更改，也是能读到对应商户ID的表
new_table_name += f" AS {parse_table_name}"
query += new_table_name
continue
# 通过stringified_token获取的数据会自动带空格，比如`FROM`得到的会是` FROM`，这样拼接的时候就不用考虑是否加空格了
new_query += token.stringified_token
mogrify_sql: str = super().mogrify(new_query, args)
# 在此可以编写处理合成后的SQL逻辑
return mogrify_sql这份代码十分简单，它只做简单介绍，事实上这段逻辑会应用到所有的SQL查询中，我们应该要保证这段代码是没问题的，同时不要有太多的性能浪费，所以在使用的时候要考虑到代码拆分和优化。 比如在使用的过程中可以发现，我们的SQL转换和检查都是在父类的Cursor.mogrify之前进行的，这就意味着不管我们代码逻辑里cursor.execute传的参数是什么，对于同一个代码逻辑来说，传过来的query值是保持不变的，比如下面的代码:
def get_user_info(uid: str) -> Dict[str, Any]:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT * FROM t_user WHERE uid=%(uid)s", {"uid": uid})
return cursor.fetchone() or {}这段代码中传到Cursor.mogrify的query永远为SELECT * FROM t_user WHERE uid=%(uid)s，有变化的只是args中uid的不同。 有了这样的一个前提条件，那么我们就可以把query的校验结果和转换结果缓存下来，减少每次都需要解析SQL再校验造成的性能浪费。至于如何实现缓存则需要根据自己的项目来决定，比如项目中只有几百个SQL执行，那么直接用Python的dict来存放就可以了，如果项目中执行的SQL很多，同时有些执行的频率非常的高，有些执行的频率非常的低，那么可以考虑使用LRU来缓存。
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