我有一个偷懒的想法。这个好点子该如何开始呢？好吧，这是一个恰如其分的小疯狂：为什么不直接在Postgres的基础上建立我们自己的MongoDB版本呢？这听起来有点牵强附会，但却简单而实在。
当NoSQL运动风生水起的时候，Postgres社区没有干坐着摆弄他们的大拇指。他们持续开发，贯穿整个Postgres的生态系统，几个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，他让Javascript成为一个第一类别的语言（first-class language）。拥有JSON类型让它能更容易地处理JSON（这很有效）。
开始前需要做的准备:
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的最低级别是集合. 集合可以用表来表示:
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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:
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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.
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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:
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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:
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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:
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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:
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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.
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：
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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：
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{ "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：
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work =# SELECT create_collection( 'data' ); create_collection ------------------- t (1 row)
work =# SELECT save( 'data' , '{ our object }' ); save ------ t (1 row) |
你可以通过检查[col_data]表的内容来查看对象。
其它翻译版本(1)
现在我们已经有了一些数据，让我们再查询一下。假设我们想查找住在俄勒冈或华盛顿州年龄大于30的所有人，使用一个MongoDB风格的find()：
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{ "$or" : [ { "address.state" : "OR" }, { "address.state" : "WA" } ], "age" : { "$gt" : 30 } } |
因为上次我们已经创建了一些深度的包检测，现在就很容易创建查询并返回Jane Doe：
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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' ) |
我采用了写一个递归调用函数来建立WHERE子句的方法。它有点长，所以我没有把它贴在这里而是放在GitHub上。一旦find()存储过程被创建，我们就可以在查询中使用它。我们应该能够看到Jane Doe被返回：
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work =# SELECT find( 'data' , '{ "$or": [ { "address.state": "OR" }, { "address.state": "WA" } ], "age": { "$gt": 30 } }' ); |
这样奏效：它不优雅，但它奏效。这是一个概念的证明，而且几乎没有像它一样好的可能。我之前曾被问过为什么不使用HSTORE。虽然你可以存储嵌套的HSTORE和数组值，但它仍不是JSON，并且不容易通过PLV8操作。这将需要一个从HSTORE到JSON的序列器，这个序列器在任何时间将请求的返回序列化成MongoDB接受的数据形式，但依旧太容易在JavaScript中处理。这是次优选择，毕竟我们是要在Postgres的基础上创建一个MongoDB的副本。
源码可以在GitHub上找到：fork并尝试一下吧，记得回馈哦。
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