共计 4695 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。
这篇文章主要介绍“怎么在 PostgreSQL 的基础上创建一个 MongoDB 的副本”，在日常操作中，相信很多人在怎么在 PostgreSQL 的基础上创建一个 MongoDB 的副本问题上存在疑惑，丸趣 TV 小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么在 PostgreSQL 的基础上创建一个 MongoDB 的副本”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着丸趣 TV 小编一起来学习吧！
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:
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.
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)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()：
{
$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：
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：
work=# SELECT find(data , { $or : [ { address.state : OR }, { address.state : WA } ], age : { $gt : 30 } }到此，关于“怎么在 PostgreSQL 的基础上创建一个 MongoDB 的副本”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
