SQLFluff 对 PostgreSQL 16 新 JSON 函数支持问题的技术分析
SQLFluff 作为一款流行的 SQL 代码格式化与静态分析工具,近期在处理 PostgreSQL 16 引入的新 JSON 函数语法时出现了一个有趣的解析问题。本文将深入分析该问题的技术背景、影响范围以及解决方案。
PostgreSQL 16 引入了一种新的 JSON 构造语法,允许开发者使用更简洁的方式创建 JSON 对象。这种新语法采用了冒号分隔键值对的形式,如 json_object('key': value),相比传统的 json_build_object('key', value) 语法更加直观和易读。
然而,SQLFluff 的 PostgreSQL 方言解析器在 3.3.1 版本中存在一个缺陷:当这种新语法中引用了 JOIN 连接的表格字段时,解析器无法正确识别这些引用关系,错误地报告了"未使用的 JOIN 表"警告(ST11规则)。这种误报会导致开发者在代码审查过程中产生困惑,甚至可能引导他们错误地删除实际上被使用的 JOIN 语句。
从技术实现角度看,这个问题源于 SQLFluff 的引用解析机制未能完全覆盖 PostgreSQL 16 新增的 JSON 函数语法变体。解析器在遍历 SQL 语句时,能够正确识别传统函数调用中的表引用,但对新语法中的引用关系处理不够完善。
值得注意的是,这个问题已经在 SQLFluff 的 3.4.0 版本中得到修复。开发团队通过改进引用解析逻辑,确保能够正确识别 JSON 函数新语法中的所有表引用关系。对于仍在使用 3.3.1 版本的用户,建议升级到最新版本以获得完整的 PostgreSQL 16 语法支持。
这个案例也提醒我们,在数据库语法演进的过程中,静态分析工具需要保持同步更新,以准确支持新特性。作为开发者,当遇到类似问题时,应当考虑语法新特性与工具支持度之间的兼容性问题,及时验证工具版本是否支持所使用的数据库特性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00