Git 已經成為了程式碼版本控制的事實標準，但儘管 Git 相當普及，對程式碼倉庫的深入分析的工作難度卻沒有因此而下降；而 SQL 在大型程式碼庫的查詢方面則已經是一種久經考驗的語言，因此諸如 Spark 和 BigQuery 這樣的專案都採用了它。

所以，source{d} 很順理成章地將這兩種技術結合起來，就產生了 gitbase（LCTT 譯註：source{d} 是一家開源公司，本文作者是該公司開發者關係副總裁）。gitbase 是一個程式碼即資料code-as-data的解決方案，可以使用 SQL 對 git 倉庫進行大規模分析。

gitbase 是一個完全開源的專案。它站在了很多巨人的肩上，因此得到了足夠的發展競爭力。下面就來介紹一下其中的一些“巨人”。

gitbase playground 為 gitbase 提供了一個視覺化的操作環境。

用 Vitess 解析 SQL

gitbase 通過 SQL 與使用者進行互動，因此需要能夠遵循 MySQL 協議來對通過網路傳入的 SQL 請求作出解析和理解，萬幸由 YouTube 建立的 Vitess 專案已經在這一方面給出瞭解決方案。Vitess 是一個橫向擴充套件的 MySQL 資料庫集群系統。

我們只是使用了這個專案中的部分重要程式碼，並將其轉化為一個可以讓任何人在數分鐘以內編寫出一個 MySQL 伺服器的開源程式，就像我在 justforfunc

用 go-git 讀取 git 倉庫

在成功解析 SQL 請求之後，還需要對資料集中的 git 倉庫進行查詢才能返回結果。因此，我們還結合使用了 source{d} 最成功的 go-git 倉庫。go-git 是使用純 go 語言編寫的具有高度可擴充套件性的 git 實現。

藉此我們就可以很方便地將儲存在磁碟上的程式碼倉庫儲存為 siva 檔案格式（這同樣是 source{d} 的一個開源專案），也可以通過 git clone 來對程式碼倉庫進行復制。

使用 enry 檢測語言、使用 babelfish 解析檔案

gitbase 集成了我們開源的語言檢測專案 enry 以及程式碼解析專案 babelfish，因此在分析 git 倉庫歷史程式碼的能力也相當強大。babelfish 是一個自託管服務，普適於各種原始碼解析，並將程式碼檔案轉換為通用抽象語法樹Universal Abstract Syntax Tree（UAST）。

這兩個功能在 gitbase 中可以被使用者以函式 LANGUAGE 和 UAST呼叫，諸如“查詢上個月最常被修改的函式的名稱”這樣的請求就需要通過這兩個功能實現。

提高效能

gitbase 可以對非常大的資料集進行分析，例如來自 GitHub 高達 3 TB 原始碼的 Public Git Archive（公告）。面臨的工作量如此巨大，因此每一點效能都必須運用到極致。於是，我們也使用到了 Rubex 和 Pilosa 這兩個專案。

使用 Rubex 和 Oniguruma 優化正則表示式速度

Rubex 是 go 的正則表示式標準庫包的一個準替代品。之所以說它是準替代品，是因為它沒有在 regexp.Regexp 類中實現 LiteralPrefix 方法，直到現在都還沒有。

Rubex 的高效能是由於使用 cgo 呼叫了 Oniguruma，它是一個高度優化的 C 程式碼庫。

使用 Pilosa 索引優化查詢速度

索引幾乎是每個關係型資料庫都擁有的特性，但 Vitess 由於不需要用到索引，因此並沒有進行實現。

於是我們引入了 Pilosa 這個開源專案。Pilosa 是一個使用 go 實現的分散式點陣圖索引，可以顯著提升跨多個大型資料集的查詢的速度。通過 Pilosa，gitbase 才得以在巨大的資料集中進行查詢。

總結

我想用這一篇文章來對開源社群表達我衷心的感謝，讓我們能夠不負眾望的在短時間內完成 gitbase 的開發。我們 source{d} 的每一位成員都是開源的擁護者，github.com/src-d 下的每一行程式碼都是見證。

你想使用 gitbase 嗎？最簡單快捷的方式是從 sourced.tech/engine 下載 source{d} 引擎，就可以通過單個命令執行 gitbase 了。

想要了解更多，可以聽聽我在 Go SF 大會上的演講錄音。