DocumentDB SQL - Consultas SQL compostas
Composite Querypermite combinar dados de consultas existentes e, em seguida, aplicar filtros, agregações e assim por diante antes de apresentar os resultados do relatório, que mostram o conjunto de dados combinado. A Consulta composta recupera vários níveis de informações relacionadas em consultas existentes e apresenta os dados combinados como um único resultado de consulta nivelado.
Usando a consulta composta, você também tem a opção de -
Selecione a opção de remoção de SQL para remover tabelas e campos que não são necessários com base nas seleções de atributos dos usuários.
Defina as cláusulas ORDER BY e GROUP BY.
Defina a cláusula WHERE como um filtro sobre o conjunto de resultados de uma consulta composta.
Os operadores acima podem ser compostos para formar consultas mais poderosas. Como o DocumentDB oferece suporte a coleções aninhadas, a composição pode ser concatenada ou aninhada.
Vamos considerar os seguintes documentos para este exemplo.
AndersenFamily documento é o seguinte.
{
"id": "AndersenFamily",
"lastName": "Andersen",
"parents": [
{ "firstName": "Thomas", "relationship": "father" },
{ "firstName": "Mary Kay", "relationship": "mother" }
],
"children": [
{
"firstName": "Henriette Thaulow",
"gender": "female",
"grade": 5,
"pets": [ { "givenName": "Fluffy", "type": "Rabbit" } ]
}
],
"location": { "state": "WA", "county": "King", "city": "Seattle" },
"isRegistered": true
}
SmithFamily documento é o seguinte.
{
"id": "SmithFamily",
"parents": [
{ "familyName": "Smith", "givenName": "James" },
{ "familyName": "Curtis", "givenName": "Helen" }
],
"children": [
{
"givenName": "Michelle",
"gender": "female",
"grade": 1
},
{
"givenName": "John",
"gender": "male",
"grade": 7,
"pets": [
{ "givenName": "Tweetie", "type": "Bird" }
]
}
],
"location": {
"state": "NY",
"county": "Queens",
"city": "Forest Hills"
},
"isRegistered": true
}
WakefieldFamily documento é o seguinte.
{
"id": "WakefieldFamily",
"parents": [
{ "familyName": "Wakefield", "givenName": "Robin" },
{ "familyName": "Miller", "givenName": "Ben" }
],
"children": [
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female",
"grade": 6,
"pets": [
{ "givenName": "Charlie Brown", "type": "Dog" },
{ "givenName": "Tiger", "type": "Cat" },
{ "givenName": "Princess", "type": "Cat" }
]
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Lisa",
"gender": "female",
"grade": 3,
"pets": [
{ "givenName": "Jake", "type": "Snake" }
]
}
],
"location": { "state": "NY", "county": "Manhattan", "city": "NY" },
"isRegistered": false
}
Vamos dar uma olhada em um exemplo de consulta concatenada.
A seguir está a consulta que irá recuperar o id e a localização da família onde o primeiro filho givenName é Michelle.
SELECT f.id,f.location
FROM Families f
WHERE f.children[0].givenName = "Michelle"
Quando a consulta acima é executada, ela produz a seguinte saída.
[
{
"id": "SmithFamily",
"location": {
"state": "NY",
"county": "Queens",
"city": "Forest Hills"
}
}
]
Vamos considerar outro exemplo de consulta concatenada.
Segue a consulta que retornará todos os documentos cuja nota do primeiro filho seja maior que 3.
SELECT *
FROM Families f
WHERE ({grade: f.children[0].grade}.grade > 3)
Quando a consulta acima é executada, ela produz a seguinte saída.
[
{
"id": "WakefieldFamily",
"parents": [
{
"familyName": "Wakefield",
"givenName": "Robin"
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Ben"
}
],
"children": [
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female",
"grade": 6,
"pets": [
{
"givenName": "Charlie Brown",
"type": "Dog"
},
{
"givenName": "Tiger",
"type": "Cat"
},
{
"givenName": "Princess",
"type": "Cat"
}
]
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Lisa",
"gender": "female",
"grade": 3,
"pets": [
{
"givenName": "Jake",
"type": "Snake"
}
]
}
],
"location": {
"state": "NY",
"county": "Manhattan",
"city": "NY"
},
"isRegistered": false,
"_rid": "Ic8LAJFujgECAAAAAAAAAA==",
"_ts": 1450541623,
"_self": "dbs/Ic8LAA==/colls/Ic8LAJFujgE=/docs/Ic8LAJFujgECAAAAAAAAAA==/",
"_etag": "\"00000500-0000-0000-0000-567582370000\"",
"_attachments": "attachments/"
},
{
"id": "AndersenFamily",
"lastName": "Andersen",
"parents": [
{
"firstName": "Thomas",
"relationship": "father"
},
{
"firstName": "Mary Kay",
"relationship": "mother"
}
],
"children": [
{
"firstName": "Henriette Thaulow",
"gender": "female",
"grade": 5,
"pets": [
{
"givenName": "Fluffy",
"type": "Rabbit"
}
]
}
],
"location": {
"state": "WA",
"county": "King",
"city": "Seattle"
},
"isRegistered": true,
"_rid": "Ic8LAJFujgEEAAAAAAAAAA==",
"_ts": 1450541624,
"_self": "dbs/Ic8LAA==/colls/Ic8LAJFujgE=/docs/Ic8LAJFujgEEAAAAAAAAAA==/",
"_etag": "\"00000700-0000-0000-0000-567582380000\"",
"_attachments": "attachments/"
}
]
Vamos dar uma olhada em um example de consultas aninhadas.
A seguir está a consulta que irá iterar todos os pais e, em seguida, retornar o documento onde familyName é Smith.
SELECT *
FROM p IN Families.parents
WHERE p.familyName = "Smith"
Quando a consulta acima é executada, ela produz a seguinte saída.
[
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
}
]
Vamos considerar another example de consulta aninhada.
A seguir está a consulta que retornará todos os familyName.
SELECT VALUE p.familyName
FROM Families f
JOIN p IN f.parents
Quando a consulta acima é executada, ela produz a seguinte saída.
[
"Wakefield",
"Miller",
"Smith",
"Curtis"
]