Postgres 社区在 NoSQL采取一系列动作后并没有坐以待毙. Postgres一直在进步: 集成了 JSON和 PLV8. PLV8 引入了 V8 Javascript引
世上本没有路,走的人多了也就成了路。为什么不能在 Postgres上建一个MongoDB 呢?
Postgres 社区在 NoSQL采取一系列动作后并没有坐以待毙. Postgres一直在进步: 集成了 JSON和 PLV8. PLV8 引入了 V8 Javascript引擎 . 操作 JSON也更简单了 (需要验证).
开始前需要做的准备:
Postgres 9.2+ (as of this blog entry, 9.2 is in beta) -
V8 - https://github.com/v8/v8
PLV8 -
MongoDB的最低级别是集合. 集合可以用表来表示:
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,简单易行 (现在看是这样).
下面实现自动创建集合. 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,,就可以通过存储过程自动创建集合. 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;
有了存储过程,就方便多了:
SELECT create_collection('my_collection');
解决了集合存储的问题,下面看看MongoDB数据解析. MongoDB 通过点式注解方法操作完成这一动作:
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,并不适用所有情形,但对于字符串的比较很有用:
SELECT data
FROM col_my_collection
WHERE find_in_obj(data, 'some.element') = 'something cool'
除了字符串的比较, MongoDB还提供了数字类型的比较并提供关键字exists . 下面是find_in_obj() 方法的不同实现:
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;
接下来是数据查询. 通过现有的材料来实现 find() 方法.
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MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。


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