Criando um Simulador de Banco de Dados em Rust: Parsing, Compilação e Execução de Consultas SQL

Introdução

Rust é uma linguagem de programação incrível para construir sistemas de alto desempenho e seguros. Uma das áreas onde o desempenho é crucial é no processamento de consultas SQL em sistemas de banco de dados. Neste artigo, vamos explorar como podemos simular um sistema básico de banco de dados em Rust que realiza parsing, compilação e execução de consultas SQL.

Embora este projeto não tenha a complexidade de um banco de dados real, ele oferece uma visão clara de como consultas são processadas e otimizadas. Vamos explorar os conceitos passo a passo e construir uma aplicação simples.

O Conceito por Trás de Parsing, Compilação e Execução
Parsing

O parsing é o primeiro passo no processamento de uma consulta SQL. Neste estágio, a string SQL fornecida pelo usuário é convertida em uma estrutura compreensível (normalmente uma árvore de análise). Isso é importante para validar a sintaxe e preparar a consulta para a próxima fase.

Compilação (Otimização)

Após o parsing, a consulta é transformada em um plano de execução. Nesta fase, o banco de dados pode otimizar a consulta, decidindo, por exemplo, se deve varrer a tabela inteira ou usar um índice.

Execução

Por fim, o plano de execução é executado, onde os dados são lidos do armazenamento e os resultados são retornados para o usuário.

Agora, vamos mergulhar na implementação de um exemplo básico em Rust.

Implementando um Simulador de Banco de Dados em Rust

Aqui está um exemplo de código que demonstra esses conceitos em Rust.
Definindo Estruturas Básicas

Começamos definindo uma estrutura para simular uma tabela de dados:

use std::collections::HashMap;

#[derive(Debug, Clone)]
struct Table {
    name: String,
    columns: Vec<String>,
    data: Vec<HashMap<String, String>>,
}

Esta estrutura simula uma tabela simples, onde columns define os nomes das colunas e data armazena as linhas da tabela.

Parsing da Consulta SQL

Agora, vamos criar uma função para simular o parsing de uma consulta SQL:

#[derive(Debug)]
enum SqlOperation {
    Select { table: String, columns: Vec<String>, condition: Option<String> },
}

fn parse_query(query: String) -> Result<SqlOperation, String> {
    if query.contains("SELECT") && query.contains("FROM") {
        Ok(SqlOperation::Select {
            table: "users".to_string(),
            columns: vec!["name".to_string()],
            condition: Some("id = 1".to_string()),
        })
    } else {
        Err("Consulta inválida!".to_string())
    }
}

Aqui, estamos parseando uma consulta SQL simples, como:
SELECT name FROM users WHERE id = 1;

Compilando um Plano de Execução

Em seguida, criamos um plano de execução otimizado:

#[derive(Debug)]
enum ExecutionPlan {
    FullScan { table: String, columns: Vec<String>, condition: Option<String> },
    IndexScan { table: String, column: String, value: String },
}

fn optimize_query(operation: &SqlOperation) -> ExecutionPlan {
    match operation {
        SqlOperation::Select { table, columns, condition } => {
            if let Some(cond) = condition {
                if cond.contains("id") {
                    ExecutionPlan::IndexScan {
                        table: table.clone(),
                        column: "id".to_string(),
                        value: "1".to_string(),
                    }
                } else {
                    ExecutionPlan::FullScan {
                        table: table.clone(),
                        columns: columns.clone(),
                        condition: condition.clone(),
                    }
                }
            } else {
                ExecutionPlan::FullScan {
                    table: table.clone(),
                    columns: columns.clone(),
                    condition: None,
                }
            }
        }
    }
}

Este código simula o uso de um índice para consultas com uma condição WHERE id = 1, criando um plano de execução que usa um índice ou realiza um scan completo da tabela.

Executando o Plano

Agora, criamos a função para executar o plano de execução:

fn execute_plan(plan: ExecutionPlan) -> Vec<HashMap<String, String>> {
    let mut users_table = Table {
        name: "users".to_string(),
        columns: vec!["id".to_string(), "name".to_string()],
        data: vec![
            HashMap::from([("id".to_string(), "1".to_string()), ("name".to_string(), "Alice".to_string())]),
            HashMap::from([("id".to_string(), "2".to_string()), ("name".to_string(), "Bob".to_string())]),
        ],
    };

    match plan {
        ExecutionPlan::FullScan { table, columns, condition } => {
            users_table.data.iter().filter_map(|row| {
                if let Some(cond) = &condition {
                    if cond == "id = 1" && row["id"] == "1" {
                        Some(row.clone())
                    } else {
                        None
                    }
                } else {
                    Some(row.clone())
                }
            }).collect()
        }
        ExecutionPlan::IndexScan { table, column, value } => {
            users_table.data.iter().filter_map(|row| {
                if row[&column] == value {
                    Some(row.clone())
                } else {
                    None
                }
            }).collect()
        }
    }
}

Este código simula a execução da consulta, seja por meio de um scan completo ou pelo uso de um índice.

Rodando o Exemplo

Agora podemos juntar tudo e rodar nosso aplicativo:

fn main() {
    let query = "SELECT name FROM users WHERE id = 1;".to_string();
    let operation = parse_query(query).unwrap();
    let plan = optimize_query(&operation);
    let result = execute_plan(plan);

    println!("Resultado da consulta: {:?}", result);
}

Ao rodar este código, você verá o seguinte resultado:

Resultado da consulta: [{"id": "1", "name": "Alice"}]

Conclusão
Neste artigo, criamos uma pequena aplicação em Rust para demonstrar como um sistema de banco de dados processa uma consulta SQL, passando pelos estágios de parsing, compilação e execução. Embora este seja um exemplo simplificado, ele oferece uma boa introdução aos conceitos fundamentais por trás do funcionamento dos sistemas de bancos de dados.

Rust é uma linguagem poderosa para construir sistemas de alta performance, e este exemplo mostra como você pode explorar seus recursos para simular comportamentos de sistemas complexos.