我有一個(gè)偷懶的想法。這個(gè)好點(diǎn)子該如何開(kāi)始呢？好吧，這是一個(gè)恰如其分的小瘋狂：為什么不直接在Postgres的基礎(chǔ)上建立我們自己的MongoDB版本呢？這聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)牽強(qiáng)附會(huì)，但卻簡(jiǎn)單而實(shí)在。
當(dāng)NoSQL運(yùn)動(dòng)風(fēng)生水起的時(shí)候，Postgres社區(qū)沒(méi)有干坐著擺弄他們的大拇指。他們持續(xù)開(kāi)發(fā)，貫穿整個(gè)Postgres的生態(tài)系統(tǒng)，幾個(gè)突出的功能吸引了我的眼球：整合JSON支持和PLV8。PLV8把V8 Javascript引擎引入到Postgres，他讓Javascript成為一個(gè)第一類別的語(yǔ)言（first-class language）。擁有JSON類型讓它能更容易地處理JSON（這很有效）。
開(kāi)始前需要做的準(zhǔn)備:
MongoDB的最低級(jí)別是集合. 集合可以用表來(lái)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(jiǎn)單易行 (現(xiàn)在看是這樣).
下面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)創(chuàng)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(guò)存儲(chǔ)過(guò)程自動(dòng)創(chuàng)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(chǔ)過(guò)程，就方便多了:
SELECT create_collection('my_collection');
解決了集合存儲(chǔ)的問(wèn)題，下面看看MongoDB數(shù)據(jù)解析. MongoDB 通過(guò)點(diǎn)式注解方法操作完成這一動(dòng)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(duì)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(shù)字類型的比較并提供關(guān)鍵字exists . 下面是find_in_obj() 方法的不同實(shí)現(xiàn):
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(lái)是數(shù)據(jù)查詢. 通過(guò)現(xiàn)有的材料來(lái)實(shí)現(xiàn) find() 方法.
保存數(shù)據(jù)到集合中很簡(jiǎn)單。首先，我們需要檢查JSON對(duì)象并尋找一個(gè)_id值。這部分代碼是原生的假設(shè)，如果_id已存在這意味著一個(gè)更新，否則就意味著一個(gè)插入。請(qǐng)注意，我們目前還沒(méi)有創(chuàng)建objectID，只使用了一個(gè)序列待其發(fā)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(gè)觀點(diǎn)，我們可以構(gòu)建一些插入的簡(jiǎn)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(chuàng)建一個(gè)集合并插入一些數(shù)據(jù)：
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(guò)檢查“col_data”表的內(nèi)容來(lái)查看對(duì)象。
其它翻譯版本(1)
現(xiàn)在我們已經(jīng)有了一些數(shù)據(jù)，讓我們?cè)俨樵円幌?。假設(shè)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(gè)MongoDB風(fēng)格的find()：
{ "$or": [ { "address.state": "OR" }, { "address.state": "WA" } ], "age": { "$gt": 30 } }因?yàn)樯洗挝覀円呀?jīng)創(chuàng)建了一些深度的包檢測(cè)，現(xiàn)在就很容易創(chuàng)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(xiě)一個(gè)遞歸調(diào)用函數(shù)來(lái)建立WHERE子句的方法。它有點(diǎn)長(zhǎng)，所以我沒(méi)有把它貼在這里而是放在GitHub上。一旦find()存儲(chǔ)過(guò)程被創(chuàng)建，我們就可以在查詢中使用它。我們應(yīng)該能夠看到Jane Doe被返回：
work=# SELECT find('data', '{ "$or": [ { "address.state": "OR" }, { "address.state": "WA" } ], "age": { "$gt": 30 } }');這樣奏效：它不優(yōu)雅，但它奏效。這是一個(gè)概念的證明，而且?guī)缀鯖](méi)有像它一樣好的可能。我之前曾被問(wèn)過(guò)為什么不使用HSTORE。雖然你可以存儲(chǔ)嵌套的HSTORE和數(shù)組值，但它仍不是JSON，并且不容易通過(guò)PLV8操作。這將需要一個(gè)從HSTORE到JSON的序列器，這個(gè)序列器在任何時(shí)間將請(qǐng)求的返回序列化成MongoDB接受的數(shù)據(jù)形式，但依舊太容易在JavaScript中處理。這是次優(yōu)選擇，畢竟我們是要在Postgres的基礎(chǔ)上創(chuàng)建一個(gè)MongoDB的副本。
源碼可以在GitHub上找到：fork并嘗試一下吧，記得回饋哦。
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