数据库的重要性和通用性都不用说了，什么sql的通用性 ， sql优化之类的也不必说了，咱们今天来聊聊另一个有意思的话题：如何取一个筛选的反面案例 。
1. 举几个正反案例的例子为了让大家理解我们的假设场景，什么叫做正反案例？比如：
0. 正向案例为：取出年龄为空的用户 ， 那么反面案例为：取出年龄不为空的用户；1. 正向案例为：取出年龄大于25的用户，那么反面案例则为：取出年龄小于等于25的用户；2. 正向案例为：取出姓名为男的用户，那么反面案例则为：取出性别不等于男的用户；3. 正向案例为：取出薪资在1000-2000之间的用户，那么反面案例为：取出薪资小于1000或者大于2000的用户；4. 正向案例为：取出年龄大于25且性别为男的用户，那么反面案例为：取出年龄小于25或者性别不为男的用户；5. 正向案例为：取出年龄大于25且为男性或者薪资大于2000的用户，那么反面案例为：取出年龄小于25或者性别不为男的用户且薪资小于等于2000的用户；
相信大家都理解了，其实就相当于取反义词 。也就是说输入是一个正向规则，我们需要输出一个反向规则 。当然一个前提是咱们使用sql语言 。
从前到后，我们可以理解为一个实现难度的提升，比如第一个 'is null' 的反义词则是 'is not null'，第二个 '>' 的反义词则是 '<=' 。这些简单的是单个规则的表述 。
但到第4个案例，就涉及到区间了，相当于有组合词了 ， 即 'between 1000 and 2000', 反义词则需要向两边取值了即: '<= 100 or >= 2000'；
第6个则更复杂 ， 涉及三个变量，即 'age > 25 and sex = '男' or salary > 2000', 反义词则需要考虑到优先级的问题了 。
至于更复杂的咱们就不说了 。
2. 正面硬刚反义词通过以上案例，相信大家已经明白我在说什么了 。没错，就是求反义词 。具体应用场景是啥呢？举个例子，用户配置了一个基础规则，然后其他地方可以引用 ， 正向引用，则是条件为真 ， 反向引用则是条件为假 。
不管怎么样 ， 考题就是如何求解一个条件的反向表示？
正向解题思路是啥呢？首先 ， 如果想要自行求反解，那么第一步就是必须要先理解正向表达的语义 ， 即你至少得有分词、构建语法树、理解语义的过程 。
这样做完之后 ， 至少你可以做一些事了，就像前面几个简单的单条件配置，为空的反义词就是不为空，中间加个 not 就可以了，则可以直接套用固定反转即可 。抽象点说就是，根据一个固定的规则映射字典，就可以找到反义词了 。
但是 ， 针对有多个条件表达的情况，则会复杂起来，先来看有两个条件连接为'且'的表达，那么求反就不能通过单个字典映射进行处理了 。但仍然可以拆解为两个求反操作，即'条件1求反' 或者 '条件2求反' 。
而针对两个条件连接为'或'的表达，则需要对单个未反，然后用'且'连接，即 '条件1求反' 且 '条件2求反' 。
以上，仍然停留在比较简单的场景，即只有1个条件或者2个条件的情况下 ， 而更多的是，可能3个、4个、10个甚至更多个，甚至还有'()'括号的场景，多层嵌套，这样的求反，其实就相当复杂了 。但到底能不能实现求反呢？理论上可行的，实际上不管条件有多少个，在sql的表达中，都是一个个的bool表达式，然后使用'and'/'or' 连接，而且更重要的 ， 不管有多少个'and'/'or', 最终总要一个个计算，所以我们只需要一直拆解条件表达式，直到它是一个原子表达式，然后再套用字典转换，就可以做到求反的效果了 。当然了，这个实现应该还是一个很复杂的过程 ， 而且不一定适用，咱们就只给出一些伪代码供参考了 。
表达式求反函数(入参: 原始表达式) {分词;语法树构建;语义解析构造优先级的bool表达式树;复杂条件求反 -> 代入现有解析好的bool表达式;}复杂条件求反(入参: bool表达式) {if 原子表达式:return 字典映射求反表达式;if 当前连接符是 'and':复杂条件求反 -> 代入左边的bool表达式;复杂条件求反 -> 代入左边的bool表达式;return 以上两个结果用'or'连接;if 当前连接符是 'or':复杂条件求反 -> 代入左边的bool表达式;复杂条件求反 -> 代入左边的bool表达式;return 以上两个结果用'and'连接;}字典映射求反表达式(入参: bool表达式) {为空 -> 不为空;等于 -> 不等于;大于 -> 小于等于;in -> not..in.....}可以看出，应该还是可行的，但是对于像优先级 ， 括号，四则运算之类的处理，那应该是相当的复杂的 。对于非专业搞数据库开发 ， 或者编译器的同学而言，应该是非常之难的 。具体咱也不知道，看你咯 。
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