黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-04-26
在 Postgres 里克隆一个 ***
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*** 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:
***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***数据解析. *** 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, ***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.
#p#
在本部分中将覆盖保存数据以及从MongDB查询中构建WHERE从句,以便检索我们已经写入的数据。
保存数据到集合中很简单。首先,我们需要检查JSON对象并寻找一个_id值。这部分代码是原生的假设,如果_id已存在这意味着一个更新,否则就意味着一个插入。请注意,我们目前还没有创建objectID,只使用了一个序列待其发生:
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;
基于这个观点,我们可以构建一些插入的简单文档:
{ "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 }
让我们创建一个集合并插入一些数据:
work=# SELECT create_collection('data'); create_collection ------------------- t (1 row) work=# SELECT save('data', '{ our object }'); save ------ t (1 row)
英文原文:Building a *** Clone in Postgres: Part 1
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