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這篇文章主要介紹“怎么在PostgreSQL的基礎上創建一個MongoDB的副本”,在日常操作中,相信很多人在怎么在PostgreSQL的基礎上創建一個MongoDB的副本問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”怎么在PostgreSQL的基礎上創建一個MongoDB的副本”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
開始前需要做的準備:
Postgres 9.2+ (as of this blog entry, 9.2 is in beta) - http://www.postgresql.org/ftp/source/
V8 - https://github.com/v8/v8
PLV8 - http://code.google.com/p/plv8js/wiki/PLV8
MongoDB的最低級別是集合. 集合可以用表來表示:
CREATE TABLE some_collection ( some_collection_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, data JSON );
字符型的JSON 被保存在 Postgres 表里,簡單易行 (現在看是這樣).
下面實現自動創建集合. 保存在集合表里:
CREATE TABLE collection ( collection_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR ); -- make sure the name is unique CREATE UNIQUE INDEX idx_collection_constraint ON collection (name);
一旦表建好了,就可以通過存儲過程自動創建集合. 方法就是先建表,然后插入建表序列.
CREATE OR REPLACE FUNCTION create_collection(collection varchar) RETURNS boolean AS $$ var plan1 = plv8.prepare('INSERT INTO collection (name) VALUES ($1)', [ 'varchar' ]); var plan2 = plv8.prepare('CREATE TABLE col_' + collection + ' (col_' + collection + '_id INT NOT NULL PRIMARY KEY, data JSON)'); var plan3 = plv8.prepare('CREATE SEQUENCE seq_col_' + collection); var ret; try { plv8.subtransaction(function () { plan1.execute([ collection ]); plan2.execute([ ]); plan3.execute([ ]); ret = true; }); } catch (err) { ret = false; } plan1.free(); plan2.free(); plan3.free(); return ret; $$ LANGUAGE plv8 IMMUTABLE STRICT;
有了存儲過程,就方便多了:
SELECT create_collection('my_collection');
解決了集合存儲的問題,下面看看MongoDB數據解析. MongoDB 通過點式注解方法操作完成這一動作:
CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj(data json, key varchar) RETURNS VARCHAR AS $$ var obj = JSON.parse(data); var parts = key.split('.'); var part = parts.shift(); while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) { part = parts.shift(); } // this will either be the value, or undefined return obj; $$ LANGUAGE plv8 STRICT;
上述功能返回VARCHAR,并不適用所有情形,但對于字符串的比較很有用:
SELECT data FROM col_my_collection WHERE find_in_obj(data, 'some.element') = 'something cool'
除了字符串的比較, MongoDB還提供了數字類型的比較并提供關鍵字exists . 下面是find_in_obj() 方法的不同實現:
CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj_int(data json, key varchar) RETURNS INT AS $$ var obj = JSON.parse(data); var parts = key.split('.'); var part = parts.shift(); while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) { part = parts.shift(); } return Number(obj); $$ LANGUAGE plv8 STRICT; CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj_exists(data json, key varchar) RETURNS BOOLEAN AS $$ var obj = JSON.parse(data); var parts = key.split('.'); var part = parts.shift(); while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) { part = parts.shift(); } return (obj === undefined ? 'f' : 't'); $$ LANGUAGE plv8 STRICT;
接下來是數據查詢. 通過現有的材料來實現 find() 方法.
保存數據到集合中很簡單。首先,我們需要檢查JSON對象并尋找一個_id值。這部分代碼是原生的假設,如果_id已存在這意味著一個更新,否則就意味著一個插入。請注意,我們目前還沒有創建objectID,只使用了一個序列待其發生:
CREATE OR REPLACE FUNCTION save(collection varchar, data json) RETURNS BOOLEAN AS $$ var obj = JSON.parse(data); var id = obj._id; // if there is no id, naively assume an insert if (id === undefined) { // get the next value from the sequence for the ID var seq = plv8.prepare("SELECT nextval('seq_col_" + collection + "') AS id"); var rows = seq.execute([ ]); id = rows[0].id; obj._id = id; seq.free(); var insert = plv8.prepare("INSERT INTO col_" + collection + " (col_" + collection + "_id, data) VALUES ($1, $2)", [ 'int', 'json']); insert.execute([ id, JSON.stringify(obj) ]); insert.free(); } else { var update = plv8.prepare("UPDATE col_" + collection + " SET data = $1 WHERE col_" + collection + "_id = $2", [ 'json', 'int' ]); update.execute([ data, id ]); } return true; $$ LANGUAGE plv8 IMMUTABLE STRICT;
基于這個觀點,我們可以構建一些插入的簡單文檔:
{ "name": "Jane Doe", "address": { "street": "123 Fake Street", "city": "Portland", "state": "OR" }, "age": 33 } { "name": "Sarah Smith", "address": { "street": "456 Real Ave", "city": "Seattle", "state": "WA" } } { "name": "James Jones", "address": { "street": "789 Infinity Way", "city": "Oakland", "state": "CA" }, "age": 23 }
讓我們創建一個集合并插入一些數據:
work=# SELECT create_collection('data'); create_collection ------------------- t (1 row) work=# SELECT save('data', '{ our object }'); save ------ t (1 row)
你可以通過檢查“col_data”表的內容來查看對象。
其它翻譯版本(1)
現在我們已經有了一些數據,讓我們再查詢一下。假設我們想查找住在俄勒岡或華盛頓州年齡大于30的所有人,使用一個MongoDB風格的find():
{ "$or": [ { "address.state": "OR" }, { "address.state": "WA" } ], "age": { "$gt": 30 } }
因為上次我們已經創建了一些深度的包檢測,現在就很容易創建查詢并返回Jane Doe:
SELECT data FROM col_data WHERE find_in_obj_int(data, 'age') > 30 AND ( find_in_obj(data, 'address.state') = 'OR' OR find_in_obj(data, 'address.state') = 'WA' )
我采用了寫一個遞歸調用函數來建立WHERE子句的方法。它有點長,所以我沒有把它貼在這里而是放在GitHub上。一旦find()存儲過程被創建,我們就可以在查詢中使用它。我們應該能夠看到Jane Doe被返回:
work=# SELECT find('data', '{ "$or": [ { "address.state": "OR" }, { "address.state": "WA" } ], "age": { "$gt": 30 } }');
到此,關于“怎么在PostgreSQL的基礎上創建一個MongoDB的副本”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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