DocumentDB SQL - คู่มือฉบับย่อ
DocumentDB เป็นแพลตฟอร์มฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ใหม่ล่าสุดของ Microsoft ที่ทำงานบน Azure ในบทช่วยสอนนี้เราจะเรียนรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับการสืบค้นเอกสารโดยใช้ SQL เวอร์ชันพิเศษที่ DocumentDB สนับสนุน
ฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL
DocumentDB เป็นฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ใหม่ล่าสุดของ Microsoft อย่างไรก็ตามเมื่อเราพูดว่าฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL NoSQL และฐานข้อมูลเอกสารหมายถึงอะไร?
SQL หมายถึง Structured Query Language ซึ่งเป็นภาษาแบบสอบถามแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SQL มักจะเทียบเท่ากับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
การคิดว่าฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์นั้นมีประโยชน์มากกว่าดังนั้น NoSQL จึงหมายถึงการไม่สัมพันธ์กันจริงๆ
มีฐานข้อมูล NoSQL ประเภทต่างๆซึ่งรวมถึงที่เก็บค่าคีย์เช่น -
- Azure Table Storage
- ร้านค้าตามคอลัมน์เช่น Cassandra
- ฐานข้อมูลกราฟเช่น NEO4
- ฐานข้อมูลเอกสารเช่น MongoDB และ Azure DocumentDB
ทำไมต้องเป็น SQL Syntax
ตอนแรกอาจฟังดูแปลก ๆ แต่ใน DocumentDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL เราจะสอบถามโดยใช้ SQL ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นนี่เป็นเวอร์ชันพิเศษของ SQL ที่รูทด้วยความหมาย JSON และ JavaScript
SQL เป็นเพียงภาษาหนึ่ง แต่ยังเป็นภาษายอดนิยมที่มีความหลากหลายและแสดงออกได้ ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะใช้ภาษาถิ่นของ SQL แทนที่จะใช้วิธีใหม่ในการแสดงข้อความค้นหาที่เราจำเป็นต้องเรียนรู้หากคุณต้องการดึงเอกสารออกจากฐานข้อมูลของคุณ
SQL ได้รับการออกแบบมาสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ DocumentDB เป็นฐานข้อมูลเอกสารที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ทีม DocumentDB ได้ปรับไวยากรณ์ SQL สำหรับโลกฐานข้อมูลเอกสารที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์และนี่คือความหมายของการรูท SQL ใน JSON และ JavaScript
ภาษายังคงอ่านเป็น SQL ที่คุ้นเคย แต่ความหมายทั้งหมดขึ้นอยู่กับเอกสาร JSON แบบ schemafree แทนที่จะเป็นตารางเชิงสัมพันธ์ ใน DocumentDB เราจะทำงานกับชนิดข้อมูล JavaScript แทนประเภทข้อมูล SQL เราจะคุ้นเคยกับ SELECT, FROM, WHERE และอื่น ๆ แต่ประเภทของ JavaScript ซึ่ง จำกัด ไว้ที่ตัวเลขและสตริงอ็อบเจ็กต์อาร์เรย์บูลีนและ null นั้นน้อยกว่าประเภทข้อมูล SQL ที่หลากหลายมาก
ในทำนองเดียวกันนิพจน์จะถูกประเมินเป็นนิพจน์ JavaScript แทนที่จะเป็น T-SQL บางรูปแบบ ตัวอย่างเช่นในโลกของข้อมูลที่ถูกทำให้ผิดปกติเราไม่ได้จัดการกับแถวและคอลัมน์ แต่เป็นเอกสารที่ไม่มีสคีมาพร้อมโครงสร้างลำดับชั้นที่มีอาร์เรย์และวัตถุที่ซ้อนกัน
SQL ทำงานอย่างไร
ทีม DocumentDB ได้ตอบคำถามนี้ด้วยวิธีใหม่ ๆ มีอยู่ไม่กี่รายการดังต่อไปนี้ -
ขั้นแรกสมมติว่าคุณไม่ได้เปลี่ยนลักษณะการทำงานเริ่มต้นเพื่อจัดทำดัชนีทุกคุณสมบัติในเอกสารโดยอัตโนมัติคุณสามารถใช้สัญลักษณ์จุดในการสืบค้นของคุณเพื่อนำทางเส้นทางไปยังคุณสมบัติใด ๆ ไม่ว่าเอกสารนั้นจะซ้อนกันลึกเพียงใดก็ตาม
คุณยังสามารถทำการรวมภายในเอกสารซึ่งองค์ประกอบอาร์เรย์ที่ซ้อนกันจะถูกรวมเข้ากับองค์ประกอบหลักภายในเอกสารในลักษณะที่คล้ายกันมากกับวิธีการรวมระหว่างสองตารางในโลกเชิงสัมพันธ์
แบบสอบถามของคุณสามารถส่งคืนเอกสารจากฐานข้อมูลได้ตามที่เป็นอยู่หรือคุณสามารถฉายรูปร่าง JSON ที่กำหนดเองใด ๆ ที่คุณต้องการโดยยึดตามข้อมูลเอกสารที่คุณต้องการมากหรือน้อยก็ได้
SQL ใน DocumentDB สนับสนุนตัวดำเนินการทั่วไปหลายตัว ได้แก่ -
การคำนวณทางคณิตศาสตร์และบิต
ตรรกะ AND และ OR
การเปรียบเทียบความเท่าเทียมและช่วง
การต่อสายอักขระ
ภาษาแบบสอบถามยังสนับสนุนโฮสต์ของฟังก์ชันในตัว
พอร์ทัล Azure มี Query Explorer ที่ให้เราเรียกใช้แบบสอบถาม SQL กับฐานข้อมูล DocumentDB ของเรา เราจะใช้ Query Explorer เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถและคุณสมบัติที่แตกต่างกันมากมายของภาษาแบบสอบถามโดยเริ่มจากการสืบค้นที่ง่ายที่สุด
Step 1 - เปิด Azure Portal และในใบมีดฐานข้อมูลให้คลิกใบมีด Query Explorer
โปรดจำไว้ว่าการสืบค้นทำงานภายในขอบเขตของคอลเล็กชันดังนั้น Query Explorer จึงให้เราเลือกคอลเล็กชันในเมนูแบบเลื่อนลงนี้ เราจะปล่อยให้มันเป็นคอลเล็กชันครอบครัวของเราที่มีเอกสารทั้งสามชุด ลองพิจารณาเอกสารทั้งสามนี้ในตัวอย่างนี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}Query Explorer จะเปิดขึ้นด้วยการสืบค้นง่ายๆนี้ SELECT * FROM c ซึ่งจะดึงเอกสารทั้งหมดจากคอลเล็กชัน แม้ว่าจะง่าย แต่ก็ยังค่อนข้างแตกต่างจากแบบสอบถามที่เทียบเท่าในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
Step 2- ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SELECT * หมายถึงส่งคืนคอลัมน์ทั้งหมดขณะอยู่ใน DocumentDB หมายความว่าคุณต้องการให้เอกสารแต่ละรายการในผลลัพธ์ของคุณส่งคืนตรงตามที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล
แต่เมื่อคุณเลือกคุณสมบัติและนิพจน์เฉพาะแทนที่จะออกเพียงแค่ SELECT * แสดงว่าคุณกำลังฉายรูปร่างใหม่ที่คุณต้องการสำหรับแต่ละเอกสารในผลลัพธ์
Step 3 - คลิก 'เรียกใช้' เพื่อดำเนินการค้นหาและเปิดใบมีดผลลัพธ์
ดังจะเห็นได้ว่า WakefieldFamily, SmithFamily และ AndersonFamily ถูกเรียกคืน
ต่อไปนี้เป็นเอกสารสามฉบับที่ดึงมาจากไฟล์ SELECT * FROM c แบบสอบถาม
[
{
"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": "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,
"_rid": "Ic8LAJFujgEDAAAAAAAAAA==",
"_ts": 1450541623,
"_self": "dbs/Ic8LAA==/colls/Ic8LAJFujgE=/docs/Ic8LAJFujgEDAAAAAAAAAA==/",
"_etag": "\"00000600-0000-0000-0000-567582370000\"",
"_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/"
}
]อย่างไรก็ตามผลลัพธ์เหล่านี้ยังรวมถึงคุณสมบัติที่ระบบสร้างขึ้นซึ่งทั้งหมดขึ้นต้นด้วยอักขระขีดล่าง
ในบทนี้เราจะกล่าวถึงคำสั่ง FROM ซึ่งใช้งานไม่เหมือนกับคำสั่ง FROM มาตรฐานใน SQL ปกติ
การสืบค้นจะทำงานภายในบริบทของคอลเล็กชันเฉพาะเสมอและไม่สามารถรวมเอกสารภายในคอลเล็กชันได้ซึ่งทำให้เราสงสัยว่าทำไมเราจึงต้องมีคำสั่ง FROM ในความเป็นจริงเราไม่ได้ แต่ถ้าเราไม่รวมไว้เราก็จะไม่ค้นหาเอกสารในคอลเล็กชัน
วัตถุประสงค์ของประโยคนี้คือการระบุแหล่งข้อมูลที่แบบสอบถามต้องดำเนินการ โดยทั่วไปคอลเลกชันทั้งหมดเป็นแหล่งที่มา แต่สามารถระบุชุดย่อยของคอลเล็กชันแทนได้ ส่วนคำสั่ง FROM <from_specification> เป็นทางเลือกเว้นแต่ว่าแหล่งที่มาจะถูกกรองหรือฉายในคิวรีในภายหลัง
ลองมาดูตัวอย่างเดียวกันอีกครั้ง ต่อไปนี้คือไฟล์AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}
ในข้อความค้นหาด้านบน“SELECT * FROM c” บ่งชี้ว่าคอลเล็กชัน Families ทั้งหมดเป็นแหล่งที่จะแจกแจง
เอกสารย่อย
แหล่งที่มายังสามารถลดลงเป็นส่วนย่อยที่เล็กกว่าได้ เมื่อเราต้องการดึงเฉพาะแผนผังย่อยในแต่ละเอกสารรูทย่อยอาจกลายเป็นซอร์สได้ดังที่แสดงในตัวอย่างต่อไปนี้
เมื่อเราเรียกใช้แบบสอบถามต่อไปนี้ -
SELECT * FROM Families.parentsจะมีการดึงเอกสารย่อยต่อไปนี้
[
[
{
"familyName": "Wakefield",
"givenName": "Robin"
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Ben"
}
],
[
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
},
{
"familyName": "Curtis",
"givenName": "Helen"
}
],
[
{
"firstName": "Thomas",
"relationship": "father"
},
{
"firstName": "Mary Kay",
"relationship": "mother"
}
]
]จากการสืบค้นนี้เราจะเห็นว่ามีการดึงเฉพาะเอกสารย่อยของพาเรนต์เท่านั้น
ในบทนี้เราจะกล่าวถึง WHERE clause ซึ่งเป็นทางเลือกเช่น FROM clause ใช้เพื่อระบุเงื่อนไขขณะดึงข้อมูลในรูปแบบของเอกสาร JSON ที่มาจากแหล่งที่มา เอกสาร JSON ใด ๆ ต้องประเมินเงื่อนไขที่ระบุให้เป็น "จริง" เพื่อพิจารณาผลลัพธ์ หากเป็นไปตามเงื่อนไขที่กำหนดระบบจะส่งคืนข้อมูลเฉพาะในรูปแบบของเอกสาร JSON เท่านั้น เราสามารถใช้ WHERE clause เพื่อกรองระเบียนและดึงเฉพาะระเบียนที่จำเป็น
เราจะพิจารณาเอกสารสามฉบับที่เหมือนกันในตัวอย่างนี้ ต่อไปนี้คือไฟล์AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ลองมาดูตัวอย่างง่ายๆที่ใช้ WHERE clause
ในแบบสอบถามนี้ในส่วนคำสั่ง WHERE จะระบุเงื่อนไข (WHERE f.id = "WakefieldFamily")
SELECT *
FROM f
WHERE f.id = "WakefieldFamily"เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะส่งคืนเอกสาร JSON ที่สมบูรณ์สำหรับ WakefieldFamily ดังที่แสดงในผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"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/"
}
]ตัวดำเนินการคือคำสงวนหรืออักขระที่ใช้เป็นหลักในส่วนคำสั่ง SQL WHERE เพื่อดำเนินการเช่นการเปรียบเทียบและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ DocumentDB SQL ยังรองรับนิพจน์สเกลาร์ที่หลากหลาย ที่ใช้กันมากที่สุดคือbinary and unary expressions.
ขณะนี้ตัวดำเนินการ SQL ต่อไปนี้ได้รับการสนับสนุนและสามารถใช้ในแบบสอบถามได้
ตัวดำเนินการเปรียบเทียบ SQL
ต่อไปนี้เป็นรายการของตัวดำเนินการเปรียบเทียบทั้งหมดที่มีอยู่ในไวยากรณ์ SQL ของ DocumentDB
| ส. | ตัวดำเนินการและคำอธิบาย |
|---|---|
| 1 | = ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการสองตัวเท่ากันหรือไม่ ถ้าใช่เงื่อนไขจะกลายเป็นจริง |
| 2 | != ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการสองตัวเท่ากันหรือไม่ หากค่าไม่เท่ากันเงื่อนไขจะเป็นจริง |
| 3 | <> ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการสองตัวเท่ากันหรือไม่ หากค่าไม่เท่ากันเงื่อนไขจะเป็นจริง |
| 4 | > ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านซ้ายมากกว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านขวาหรือไม่ ถ้าใช่เงื่อนไขจะกลายเป็นจริง |
| 5 | < ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านซ้ายน้อยกว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านขวาหรือไม่ ถ้าใช่เงื่อนไขจะกลายเป็นจริง |
| 6 | >= ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านซ้ายมากกว่าหรือเท่ากับค่าของตัวถูกดำเนินการด้านขวาหรือไม่ ถ้าใช่เงื่อนไขจะกลายเป็นจริง |
| 7 | <= ตรวจสอบว่าค่าของตัวถูกดำเนินการด้านซ้ายน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าของตัวถูกดำเนินการด้านขวาหรือไม่ ถ้าใช่เงื่อนไขจะกลายเป็นจริง |
ตัวดำเนินการตรรกะ SQL
ต่อไปนี้เป็นรายการของตัวดำเนินการทางตรรกะทั้งหมดที่มีอยู่ในไวยากรณ์ SQL ของ DocumentDB
| ส. | ตัวดำเนินการและคำอธิบาย |
|---|---|
| 1 | AND ตัวดำเนินการ AND อนุญาตให้มีหลายเงื่อนไขในส่วนคำสั่ง WHERE ของคำสั่ง SQL |
| 2 | BETWEEN ตัวดำเนินการ BETWEEN ใช้เพื่อค้นหาค่าที่อยู่ในชุดของค่ากำหนดค่าต่ำสุดและค่าสูงสุด |
| 3 | IN ตัวดำเนินการ IN ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่ากับรายการค่าตามตัวอักษรที่ระบุไว้ |
| 4 | OR ตัวดำเนินการ OR ใช้เพื่อรวมหลายเงื่อนไขในคำสั่ง WHERE ของคำสั่ง SQL |
| 5 | NOT ตัวดำเนินการ NOT จะกลับความหมายของตัวดำเนินการทางตรรกะที่ใช้ ตัวอย่างเช่น NOT EXISTS, NOT BETWEEN, NOT IN ฯลฯ นี่คือโอเปอเรเตอร์ปฏิเสธ |
ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ SQL
ต่อไปนี้เป็นรายการของตัวดำเนินการเลขคณิตทั้งหมดที่มีอยู่ในไวยากรณ์ SQL ของ DocumentDB
| ส. | ตัวดำเนินการและคำอธิบาย |
|---|---|
| 1 | + Addition - เพิ่มค่าที่ด้านใดด้านหนึ่งของตัวดำเนินการ |
| 2 | - Subtraction - ลบตัวถูกดำเนินการด้านขวาออกจากตัวถูกดำเนินการด้านซ้าย |
| 3 | * Multiplication - คูณค่าที่ด้านใดด้านหนึ่งของตัวดำเนินการ |
| 4 | / Division - แบ่งตัวถูกดำเนินการทางซ้ายด้วยตัวถูกดำเนินการทางขวามือ |
| 5 | % Modulus - แบ่งตัวถูกดำเนินการด้านซ้ายด้วยตัวถูกดำเนินการด้านขวาและส่งกลับส่วนที่เหลือ |
เราจะพิจารณาเอกสารเดียวกันในตัวอย่างนี้ด้วย ต่อไปนี้คือไฟล์AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}มาดูตัวอย่างง่ายๆที่ใช้ตัวดำเนินการเปรียบเทียบใน WHERE clause
ในแบบสอบถามนี้ในส่วนคำสั่ง WHERE จะมีการระบุเงื่อนไข (WHERE f.id = "WakefieldFamily") และจะดึงข้อมูลเอกสารที่มี id เท่ากับ WakefieldFamily
SELECT *
FROM f
WHERE f.id = "WakefieldFamily"เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะส่งคืนเอกสาร JSON ที่สมบูรณ์สำหรับ WakefieldFamily ดังที่แสดงในผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"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/"
}
]ลองมาดูอีกตัวอย่างหนึ่งที่แบบสอบถามจะดึงข้อมูลเด็กที่มีเกรดมากกว่า 5
SELECT *
FROM Families.children[0] c
WHERE (c.grade > 5)เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นระบบจะดึงเอกสารย่อยต่อไปนี้ดังแสดงในผลลัพธ์
[
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female",
"grade": 6,
"pets": [
{
"givenName": "Charlie Brown",
"type": "Dog"
},
{
"givenName": "Tiger",
"type": "Cat"
},
{
"givenName": "Princess",
"type": "Cat"
}
]
}
]คีย์เวิร์ด BETWEEN ใช้เพื่อแสดงคิวรีเทียบกับช่วงของค่าเช่นใน SQL ระหว่างนั้นสามารถใช้กับสตริงหรือตัวเลขได้ ความแตกต่างหลักระหว่างการใช้ BETWEEN ใน DocumentDB และ ANSI SQL คือคุณสามารถแสดงการสืบค้นช่วงเทียบกับคุณสมบัติของชนิดผสมได้
ตัวอย่างเช่นในเอกสารบางฉบับเป็นไปได้ว่าคุณอาจมี "เกรด" เป็นตัวเลขและในเอกสารอื่น ๆ อาจเป็นสตริง ในกรณีเหล่านี้การเปรียบเทียบระหว่างผลลัพธ์สองประเภทที่แตกต่างกันคือ "ไม่ได้กำหนด" และเอกสารจะถูกข้ามไป
ให้เราพิจารณาเอกสารสามฉบับจากตัวอย่างก่อนหน้านี้ ต่อไปนี้คือไฟล์AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ลองมาดูตัวอย่างโดยที่ข้อความค้นหาส่งคืนเอกสารครอบครัวทั้งหมดที่เกรดของเด็กคนแรกอยู่ระหว่าง 1-5 (รวมทั้งสองอย่าง)
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่ใช้คีย์เวิร์ดระหว่างนั้นและตามด้วยตัวดำเนินการเชิงตรรกะ
SELECT *
FROM Families.children[0] c
WHERE c.grade BETWEEN 1 AND 5เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"givenName": "Michelle",
"gender": "female",
"grade": 1
},
{
"firstName": "Henriette Thaulow",
"gender": "female",
"grade": 5,
"pets": [
{
"givenName": "Fluffy",
"type": "Rabbit"
}
]
}
]หากต้องการแสดงผลการเรียนนอกช่วงของตัวอย่างก่อนหน้านี้ให้ใช้ NOT BETWEEN ดังที่แสดงในแบบสอบถามต่อไปนี้
SELECT *
FROM Families.children[0] c
WHERE c.grade NOT BETWEEN 1 AND 5เมื่อแบบสอบถามนี้ถูกเรียกใช้ มันสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female",
"grade": 6,
"pets": [
{
"givenName": "Charlie Brown",
"type": "Dog"
},
{
"givenName": "Tiger",
"type": "Cat"
},
{
"givenName": "Princess",
"type": "Cat"
}
]
}
]คำสำคัญ IN สามารถใช้เพื่อตรวจสอบว่าค่าที่ระบุตรงกับค่าใด ๆ ในรายการหรือไม่ ตัวดำเนินการ IN ช่วยให้คุณระบุหลายค่าในส่วนคำสั่ง WHERE IN เทียบเท่ากับการโยงคำสั่ง OR หลายคำ
เอกสารสามฉบับที่คล้ายกันถือว่าเสร็จสิ้นในตัวอย่างก่อนหน้านี้ ต่อไปนี้คือไฟล์AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ลองมาดูตัวอย่างง่ายๆ
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่จะดึงข้อมูลที่มี familyName เป็น "Smith" หรือ Wakefield
SELECT *
FROM Families.parents[0] f
WHERE f.familyName IN ('Smith', 'Wakefield')เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "Wakefield",
"givenName": "Robin"
},
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
}
]ลองพิจารณาอีกตัวอย่างง่ายๆที่จะเรียกเอกสารครอบครัวทั้งหมดโดยที่ id เป็นหนึ่งใน "SmithFamily" หรือ "AndersenFamily" ต่อไปนี้คือแบบสอบถาม
SELECT *
FROM Families
WHERE Families.id IN ('SmithFamily', 'AndersenFamily')เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"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,
"_rid": "Ic8LAJFujgEDAAAAAAAAAA==",
"_ts": 1450541623,
"_self": "dbs/Ic8LAA==/colls/Ic8LAJFujgE=/docs/Ic8LAJFujgEDAAAAAAAAAA==/",
"_etag": "\"00000600-0000-0000-0000-567582370000\"",
"_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/"
}
]เมื่อคุณรู้ว่าคุณส่งคืนค่าเดียวเท่านั้นคำหลัก VALUE สามารถช่วยสร้างผลลัพธ์ที่น้อยกว่าโดยหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการสร้างวัตถุที่เต็มไปด้วย คีย์เวิร์ด VALUE มีวิธีส่งคืนค่า JSON
ลองมาดูตัวอย่างง่ายๆ
ต่อไปนี้คือข้อความค้นหาที่มีคำหลัก VALUE คำ
SELECT VALUE "Hello World, this is DocumentDB SQL Tutorial"เมื่อเรียกใช้แบบสอบถามนี้จะส่งกลับสเกลาร์ "Hello World นี่คือ DocumentDB SQL Tutorial"
[
"Hello World, this is DocumentDB SQL Tutorial"
]ในอีกตัวอย่างหนึ่งลองพิจารณาเอกสารสามฉบับจากตัวอย่างก่อนหน้านี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือแบบสอบถาม
SELECT VALUE f.location
FROM Families fเมื่อเรียกใช้แบบสอบถามนี้จะส่งคืนที่อยู่โดยไม่มีป้ายกำกับตำแหน่ง
[
{
"state": "NY",
"county": "Manhattan",
"city": "NY"
},
{
"state": "NY",
"county": "Queens",
"city": "Forest Hills"
},
{
"state": "WA",
"county": "King",
"city": "Seattle"
}
]หากตอนนี้เราระบุคำค้นหาเดียวกันโดยไม่มีคำหลัก VALUE คำค้นหาจะส่งคืนที่อยู่พร้อมป้ายกำกับสถานที่ ต่อไปนี้คือแบบสอบถาม
SELECT f.location
FROM Families fเมื่อเรียกใช้แบบสอบถามนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"location": {
"state": "NY",
"county": "Manhattan",
"city": "NY"
}
},
{
"location": {
"state": "NY",
"county": "Queens",
"city": "Forest Hills"
}
},
{
"location": {
"state": "WA",
"county": "King",
"city": "Seattle"
}
}
]Microsoft Azure DocumentDB รองรับการสืบค้นเอกสารโดยใช้ SQL ผ่านเอกสาร JSON คุณสามารถจัดเรียงเอกสารในคอลเลกชันด้วยตัวเลขและสตริงโดยใช้คำสั่ง ORDER BY ในแบบสอบถามของคุณ อนุประโยคสามารถรวมอาร์กิวเมนต์ ASC / DESC ที่เป็นทางเลือกเพื่อระบุลำดับที่จะต้องดึงผลลัพธ์
เราจะพิจารณาเอกสารเดียวกันกับในตัวอย่างก่อนหน้านี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ลองมาดูตัวอย่างง่ายๆ
ต่อไปนี้คือข้อความค้นหาที่มีคำหลัก ORDER BY
SELECT f.id, f.children[0].givenName,f.children[0].grade
FROM Families f
ORDER BY f.children[0].gradeเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"id": "SmithFamily",
"givenName": "Michelle",
"grade": 1
},
{
"id": "AndersenFamily",
"grade": 5
},
{
"id": "WakefieldFamily",
"givenName": "Jesse",
"grade": 6
}
]ลองพิจารณาอีกตัวอย่างง่ายๆ
ต่อไปนี้เป็นคำค้นหาที่มีคำหลัก ORDER BY และคำหลักที่เป็นทางเลือกของ DESC
SELECT f.id, f.parents[0].familyName
FROM Families f
ORDER BY f.parents[0].familyName DESCเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะให้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
[
{
"id": "WakefieldFamily",
"familyName": "Wakefield"
},
{
"id": "SmithFamily",
"familyName": "Smith"
},
{
"id": "AndersenFamily"
}
]ใน DocumentDB SQL Microsoft ได้เพิ่มโครงสร้างใหม่ซึ่งสามารถใช้กับคีย์เวิร์ด IN เพื่อให้การสนับสนุนการทำซ้ำบนอาร์เรย์ JSON การสนับสนุนสำหรับการทำซ้ำมีให้ในส่วนคำสั่ง FROM
เราจะพิจารณาเอกสารสามฉบับที่คล้ายกันจากตัวอย่างก่อนหน้านี้อีกครั้ง
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}มาดูตัวอย่างง่ายๆโดยไม่ต้องใช้คำหลักในประโยค FROM
ต่อไปนี้คือข้อความค้นหาที่จะส่งคืนผู้ปกครองทั้งหมดจากคอลเล็กชันครอบครัว
SELECT *
FROM Families.parentsเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
[
{
"familyName": "Wakefield",
"givenName": "Robin"
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Ben"
}
],
[
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
},
{
"familyName": "Curtis",
"givenName": "Helen"
}
],
[
{
"firstName": "Thomas",
"relationship": "father"
},
{
"firstName": "Mary Kay",
"relationship": "mother"
}
]
]ดังที่เห็นได้จากผลลัพธ์ด้านบนผู้ปกครองของแต่ละตระกูลจะแสดงในอาร์เรย์ JSON แยกกัน
ลองมาดูตัวอย่างเดียวกัน แต่คราวนี้เราจะใช้คำหลัก IN ในส่วนคำสั่ง FROM
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่มีคำหลัก IN
SELECT *
FROM c IN Families.parentsเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "Wakefield",
"givenName": "Robin"
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Ben"
},
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
},
{
"familyName": "Curtis",
"givenName": "Helen"
},
{
"firstName": "Thomas",
"relationship": "father"
},
{
"firstName": "Mary Kay",
"relationship": "mother"
}
{
"id": "WakefieldFamily",
"givenName": "Jesse",
"grade": 6
}
]ในตัวอย่างข้างต้นจะเห็นได้ว่าเมื่อใช้การวนซ้ำคิวรีที่ทำซ้ำบนพาเรนต์ในคอลเล็กชันจะมีอาร์เรย์เอาต์พุตที่แตกต่างกัน ดังนั้นพ่อแม่ทุกคนจากแต่ละครอบครัวจะถูกเพิ่มเข้าไปในอาร์เรย์เดียว
ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Joins clause ใช้เพื่อรวมเร็กคอร์ดจากสองตารางขึ้นไปในฐานข้อมูลและความจำเป็นในการรวมข้ามตารางเป็นสิ่งสำคัญมากในขณะที่ออกแบบสกีมาที่เป็นมาตรฐาน เนื่องจาก DocumentDB เกี่ยวข้องกับโมเดลข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐานของเอกสารที่ไม่มีสคีมา JOIN ใน DocumentDB SQL จึงเทียบเท่าตรรกะของ "selfjoin"
ลองพิจารณาเอกสารสามฉบับดังตัวอย่างก่อนหน้านี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}มาดูตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจว่าคำสั่ง JOIN ทำงานอย่างไร
ต่อไปนี้เป็นคิวรีที่จะรวมเอกสารย่อย root กับ children
SELECT f.id
FROM Families f
JOIN c IN f.childrenเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะให้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
[
{
"id": "WakefieldFamily"
},
{
"id": "WakefieldFamily"
},
{
"id": "SmithFamily"
},
{
"id": "SmithFamily"
},
{
"id": "AndersenFamily"
}
]ในตัวอย่างข้างต้นการรวมอยู่ระหว่างรูทเอกสารและรูทย่อยของเด็กซึ่งสร้างผลิตภัณฑ์ข้ามระหว่างออบเจ็กต์ JSON สองรายการ ต่อไปนี้เป็นประเด็นที่ควรทราบ -
ในส่วนคำสั่ง FROM ส่วนคำสั่ง JOIN คือตัวทำซ้ำ
เอกสารสองชุดแรก WakefieldFamily และ SmithFamily มีลูกสองคนด้วยเหตุนี้ชุดผลลัพธ์จึงประกอบด้วยผลิตภัณฑ์ข้ามผลิตภัณฑ์ซึ่งสร้างวัตถุแยกกันสำหรับเด็กแต่ละคน
เอกสารฉบับที่สาม AndersenFamily มีลูกเพียงคนเดียวดังนั้นจึงมีเพียงวัตถุเดียวที่ตรงกับเอกสารนี้
ลองมาดูตัวอย่างเดียวกัน แต่คราวนี้เราดึงชื่อลูกด้วยเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นของคำสั่ง JOIN
ต่อไปนี้เป็นคิวรีที่จะรวมเอกสารย่อย root กับ children
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName
FROM Families f
JOIN c IN f.childrenเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Jesse"
},
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Lisa"
},
{
"familyName": "SmithFamily",
"childGivenName": "Michelle"
},
{
"familyName": "SmithFamily",
"childGivenName": "John"
},
{
"familyName": "AndersenFamily",
"childFirstName": "Henriette Thaulow"
}
]ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์นามแฝง SQL ใช้เพื่อเปลี่ยนชื่อตารางหรือส่วนหัวของคอลัมน์ชั่วคราว ในทำนองเดียวกันใน DocumentDB นามแฝงใช้เพื่อเปลี่ยนชื่อเอกสาร JSON เอกสารย่อยวัตถุหรือฟิลด์ใด ๆ ชั่วคราว
การเปลี่ยนชื่อเป็นการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวและเอกสารจริงจะไม่เปลี่ยนแปลง โดยทั่วไปแล้วนามแฝงถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ชื่อฟิลด์ / เอกสารอ่านได้ง่ายขึ้น สำหรับนามแฝงจะใช้คีย์เวิร์ด AS ซึ่งเป็นทางเลือก
ลองพิจารณาเอกสารที่คล้ายกันสามฉบับจากเอกสารที่ใช้ในตัวอย่างก่อนหน้านี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}มาดูตัวอย่างเพื่อหารือเกี่ยวกับนามแฝง
ต่อไปนี้เป็นคิวรีที่จะรวมเอกสารย่อย root กับ children เรามีนามแฝงเช่น f.id AS familyName, c.givenName AS childGivenName และ c.firstName AS childFirstName
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName
FROM Families f
JOIN c IN f.childrenเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Jesse"
},
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Lisa"
},
{
"familyName": "SmithFamily",
"childGivenName": "Michelle"
},
{
"familyName": "SmithFamily",
"childGivenName": "John"
},
{
"familyName": "AndersenFamily",
"childFirstName": "Henriette Thaulow"
}
]ผลลัพธ์ข้างต้นแสดงให้เห็นว่าชื่อที่ยื่นมีการเปลี่ยนแปลง แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวและไม่มีการแก้ไขเอกสารต้นฉบับ
ใน DocumentDB SQL Microsoft ได้เพิ่มคุณสมบัติหลักด้วยความช่วยเหลือซึ่งเราสามารถสร้างอาร์เรย์ได้อย่างง่ายดาย หมายความว่าเมื่อเราเรียกใช้แบบสอบถามจากนั้นผลลัพธ์จะสร้างอาร์เรย์ของคอลเลกชันที่คล้ายกับออบเจ็กต์ JSON อันเป็นผลมาจากการสืบค้น
ลองพิจารณาเอกสารเดียวกันกับในตัวอย่างก่อนหน้านี้
ต่อไปนี้คือไฟล์ AndersenFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ SmithFamily เอกสาร.
{
"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
}ต่อไปนี้คือไฟล์ WakefieldFamily เอกสาร.
{
"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
}ลองมาดูตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นคำถามที่จะส่งคืนชื่อสกุลและที่อยู่ของแต่ละครอบครัว
SELECT f.id AS FamilyName,
[f.location.city, f.location.county, f.location.state] AS Address
FROM Families fดังที่เห็นได้เขตข้อมูลเมืองเขตและรัฐอยู่ในวงเล็บเหลี่ยมซึ่งจะสร้างอาร์เรย์และอาร์เรย์นี้มีชื่อว่า Address เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"FamilyName": "WakefieldFamily",
"Address": [
"NY",
"Manhattan",
"NY"
]
},
{
"FamilyName": "SmithFamily",
"Address": [
"Forest Hills",
"Queens",
"NY"
]
},
{
"FamilyName": "AndersenFamily",
"Address": [
"Seattle",
"King",
"WA"
]
}
]ข้อมูลเมืองเขตและรัฐจะถูกเพิ่มในอาร์เรย์ที่อยู่ในเอาต์พุตด้านบน
ใน DocumentDB SQL อนุประโยค SELECT ยังรองรับนิพจน์สเกลาร์เช่นค่าคงที่นิพจน์เลขคณิตนิพจน์ตรรกะ ฯลฯ โดยปกติแล้วคิวรีแบบสเกลาร์จะไม่ค่อยใช้เนื่องจากไม่ได้ค้นหาเอกสารในคอลเล็กชันจริง ๆ เพียงแค่ประเมินนิพจน์เท่านั้น แต่ยังคงเป็นประโยชน์ในการใช้คิวรีนิพจน์สเกลาร์เพื่อเรียนรู้พื้นฐานวิธีใช้นิพจน์และกำหนดรูปแบบ JSON ในแบบสอบถามและแนวคิดเหล่านี้จะนำไปใช้โดยตรงกับแบบสอบถามจริงที่คุณจะใช้กับเอกสารในคอลเล็กชัน
มาดูตัวอย่างที่มีแบบสอบถามสเกลาร์หลายรายการ
ใน Query Explorer ให้เลือกเฉพาะข้อความที่จะดำเนินการแล้วคลิก 'เรียกใช้' มาเรียกใช้อันแรก
SELECT "Hello"เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"$1": "Hello"
}
]ผลลัพธ์นี้อาจดูสับสนเล็กน้อยดังนั้นเรามาดูรายละเอียดกัน
อันดับแรกอย่างที่เราเห็นในการสาธิตครั้งล่าสุดผลลัพธ์ของคิวรีจะอยู่ในวงเล็บเหลี่ยมเสมอเนื่องจากจะถูกส่งคืนเป็นอาร์เรย์ JSON แม้กระทั่งผลลัพธ์จากคิวรีนิพจน์สเกลาร์เช่นเดียวกับที่ส่งกลับเอกสารเดียวเท่านั้น
เรามีอาร์เรย์ที่มีเอกสารหนึ่งชุดและเอกสารนั้นมีคุณสมบัติเดียวสำหรับนิพจน์เดียวในคำสั่ง SELECT
คำสั่ง SELECT ไม่ได้ระบุชื่อสำหรับคุณสมบัตินี้ดังนั้น DocumentDB จะสร้างโดยอัตโนมัติโดยใช้ $ 1
นี่ไม่ใช่สิ่งที่เราต้องการซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเราจึงสามารถใช้ AS แทนนิพจน์ในแบบสอบถามซึ่งตั้งชื่อคุณสมบัติในเอกสารที่สร้างขึ้นในแบบที่คุณต้องการให้เป็นคำในตัวอย่างนี้
SELECT "Hello" AS wordเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"word": "Hello"
}
]ในทำนองเดียวกันต่อไปนี้เป็นอีกหนึ่งแบบสอบถามง่ายๆ
SELECT ((2 + 11 % 7)-2)/3แบบสอบถามดึงผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"$1": 1.3333333333333333
}
]ลองดูตัวอย่างอื่นของการสร้างอาร์เรย์ที่ซ้อนกันและวัตถุฝังตัว
SELECT
{
"words1":
["Hello", "World"],
"words2":
["How", "Are", "You?"]
} AS allWordsเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"allWords": {
"words1": [
"Hello",
"World"
],
"words2": [
"How",
"Are",
"You?"
]
}
}
]ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบสอบถามแบบกำหนดพารามิเตอร์คือแบบสอบถามที่ใช้ตัวยึดตำแหน่งสำหรับพารามิเตอร์และให้ค่าพารามิเตอร์ในเวลาดำเนินการ นอกจากนี้ DocumentDB ยังรองรับเคียวรีที่กำหนดพารามิเตอร์และพารามิเตอร์ในเคียวรีที่กำหนดพารามิเตอร์สามารถแสดงด้วยสัญกรณ์ @ ที่คุ้นเคย เหตุผลที่สำคัญที่สุดในการใช้การสืบค้นแบบกำหนดพารามิเตอร์คือการหลีกเลี่ยงการโจมตีด้วยการแทรก SQL นอกจากนี้ยังสามารถให้การจัดการที่มีประสิทธิภาพและการหลีกเลี่ยงการป้อนข้อมูลของผู้ใช้
ลองมาดูตัวอย่างที่เราจะใช้. Net SDK ต่อไปนี้เป็นรหัสที่จะลบคอลเล็กชัน
private async static Task DeleteCollection(DocumentClient client, string collectionId) {
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(">>> Delete Collection {0} in {1} <<<",
collectionId, _database.Id);
var query = new SqlQuerySpec {
QueryText = "SELECT * FROM c WHERE c.id = @id",
Parameters = new SqlParameterCollection { new SqlParameter { Name =
"@id", Value = collectionId } }
};
DocumentCollection collection = client.CreateDocumentCollectionQuery(database.SelfLink,
query).AsEnumerable().First();
await client.DeleteDocumentCollectionAsync(collection.SelfLink);
Console.WriteLine("Deleted collection {0} from database {1}",
collectionId, _database.Id);
}การสร้างแบบสอบถามแบบกำหนดพารามิเตอร์มีดังนี้
var query = new SqlQuerySpec {
QueryText = "SELECT * FROM c WHERE c.id = @id",
Parameters = new SqlParameterCollection { new SqlParameter { Name =
"@id", Value = collectionId } }
};เราไม่ได้ฮาร์ดโค้ด collectionId ดังนั้นจึงสามารถใช้วิธีนี้เพื่อลบคอลเล็กชันใดก็ได้ เราสามารถใช้สัญลักษณ์ '@' เพื่อนำหน้าชื่อพารามิเตอร์คล้ายกับ SQL Server
ในตัวอย่างข้างต้นเรากำลังค้นหาคอลเล็กชันเฉพาะโดย Id โดยที่พารามิเตอร์ Id ถูกกำหนดใน SqlParameterCollection นี้กำหนดให้กับคุณสมบัติของพารามิเตอร์ของ SqlQuerySpec นี้ จากนั้น SDK จะทำงานในการสร้างสตริงเคียวรีสุดท้ายสำหรับ DocumentDB โดยมี collectionId ฝังอยู่ภายใน เราเรียกใช้แบบสอบถามจากนั้นใช้ SelfLink เพื่อลบคอลเล็กชัน
ต่อไปนี้คือการนำงาน CreateDocumentClient ไปใช้งาน
private static async Task CreateDocumentClient() {
// Create a new instance of the DocumentClient
using (var client = new DocumentClient(new Uri(EndpointUrl), AuthorizationKey)) {
database = client.CreateDatabaseQuery("SELECT * FROM
c WHERE c.id = 'earthquake'").AsEnumerable().First();
collection = client.CreateDocumentCollectionQuery(database.CollectionsLink,
"SELECT * FROM c WHERE c.id = 'myfirstdb'").AsEnumerable().First();
await DeleteCollection(client, "MyCollection1");
await DeleteCollection(client, "MyCollection2");
}
}เมื่อรหัสถูกเรียกใช้งานจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
**** Delete Collection MyCollection1 in mydb ****
Deleted collection MyCollection1 from database myfirstdb
**** Delete Collection MyCollection2 in mydb ****
Deleted collection MyCollection2 from database myfirstdbลองมาดูตัวอย่างอื่น เราสามารถเขียนแบบสอบถามที่ใช้นามสกุลและสถานะที่อยู่เป็นพารามิเตอร์จากนั้นเรียกใช้งานสำหรับค่าต่างๆของนามสกุลและตำแหน่งที่ตั้งโดยยึดตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน
SELECT *
FROM Families f
WHERE f.lastName = @lastName AND f.location.state = @addressStateจากนั้นสามารถส่งคำขอนี้ไปยัง DocumentDB เป็นคิวรี JSON ที่กำหนดพารามิเตอร์ดังที่แสดงในโค้ดต่อไปนี้
{
"query": "SELECT * FROM Families f WHERE f.lastName = @lastName AND
f.location.state = @addressState",
"parameters": [
{"name": "@lastName", "value": "Wakefield"},
{"name": "@addressState", "value": "NY"},
]
}DocumentDB สนับสนุนโฮสต์ของฟังก์ชันในตัวสำหรับการดำเนินการทั่วไปที่สามารถใช้ภายในคิวรี มีฟังก์ชันมากมายสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และยังพิมพ์ฟังก์ชันการตรวจสอบที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในขณะที่ทำงานกับสคีมาที่แตกต่างกัน ฟังก์ชันเหล่านี้สามารถทดสอบได้ว่าคุณสมบัติบางอย่างมีอยู่จริงหรือไม่และไม่ว่าจะเป็นตัวเลขหรือสตริงบูลีนหรือวัตถุ
นอกจากนี้เรายังมีฟังก์ชันที่มีประโยชน์เหล่านี้สำหรับการแยกวิเคราะห์และจัดการสตริงรวมถึงฟังก์ชันต่างๆสำหรับการทำงานกับอาร์เรย์ที่ช่วยให้คุณสามารถทำสิ่งต่างๆเช่นอาร์เรย์แบบเรียงต่อกันและทดสอบเพื่อดูว่าอาร์เรย์มีองค์ประกอบเฉพาะหรือไม่
ต่อไปนี้เป็นฟังก์ชันในตัวประเภทต่างๆ -
| ส. | ฟังก์ชั่นและคำอธิบายในตัว |
|---|---|
| 1 | ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ทำการคำนวณโดยปกติจะขึ้นอยู่กับค่าอินพุตที่ระบุเป็นอาร์กิวเมนต์และส่งคืนค่าตัวเลข |
| 2 | พิมพ์ฟังก์ชันการตรวจสอบ ฟังก์ชันการตรวจสอบชนิดช่วยให้คุณตรวจสอบประเภทของนิพจน์ภายในแบบสอบถาม SQL |
| 3 | ฟังก์ชันสตริง ฟังก์ชันสตริงดำเนินการกับค่าอินพุตสตริงและส่งคืนสตริงตัวเลขหรือค่าบูลีน |
| 4 | ฟังก์ชันอาร์เรย์ ฟังก์ชันอาร์เรย์ดำเนินการกับค่าอินพุตอาร์เรย์และส่งคืนในรูปแบบของค่าตัวเลขบูลีนหรืออาร์เรย์ |
| 5 | ฟังก์ชันเชิงพื้นที่ DocumentDB ยังสนับสนุนฟังก์ชันในตัว Open Geospatial Consortium (OGC) สำหรับการสืบค้นข้อมูลเชิงพื้นที่ |
ใน DocumentDB เราใช้ SQL ในการสืบค้นเอกสาร หากเรากำลังทำการพัฒนา. NET นอกจากนี้ยังมีผู้ให้บริการ LINQ ที่สามารถใช้งานได้และสามารถสร้าง SQL ที่เหมาะสมจากแบบสอบถาม LINQ
ประเภทข้อมูลที่รองรับ
ใน DocumentDB ประเภทพื้นฐาน JSON ทั้งหมดได้รับการสนับสนุนในตัวให้บริการ LINQ ที่มาพร้อมกับ DocumentDB .NET SDK ซึ่งมีดังต่อไปนี้ -
- Numeric
- Boolean
- String
- Null
นิพจน์ที่รองรับ
นิพจน์สเกลาร์ต่อไปนี้ได้รับการสนับสนุนในตัวให้บริการ LINQ ที่รวมอยู่ใน DocumentDB .NET SDK
Constant Values - รวมค่าคงที่ของประเภทข้อมูลดั้งเดิม
Property/Array Index Expressions - นิพจน์อ้างถึงคุณสมบัติของวัตถุหรือองค์ประกอบอาร์เรย์
Arithmetic Expressions - รวมนิพจน์เลขคณิตทั่วไปเกี่ยวกับค่าตัวเลขและค่าบูลีน
String Comparison Expression - รวมถึงการเปรียบเทียบค่าสตริงกับค่าสตริงคงที่
Object/Array Creation Expression- ส่งคืนวัตถุประเภทค่าผสมหรือชนิดที่ไม่ระบุตัวตนหรืออาร์เรย์ของวัตถุดังกล่าว ค่าเหล่านี้สามารถซ้อนกันได้
ตัวดำเนินการ LINQ ที่รองรับ
นี่คือรายการของตัวดำเนินการ LINQ ที่สนับสนุนในตัวให้บริการ LINQ ที่มาพร้อมกับ DocumentDB .NET SDK
Select - ประมาณการแปลเป็น SQL SELECT รวมถึงการสร้างวัตถุ
Where- ตัวกรองแปลเป็น SQL WHERE และรองรับการแปลระหว่าง &&, || และ! ไปยังตัวดำเนินการ SQL
SelectMany- อนุญาตให้คลายอาร์เรย์ของส่วนคำสั่ง SQL JOIN สามารถใช้เพื่อเชื่อมโยงนิพจน์ / รังเพื่อกรององค์ประกอบอาร์เรย์
OrderBy and OrderByDescending - แปลเป็นคำสั่งซื้อโดยขึ้น / ลง
CompareTo- แปลเป็นการเปรียบเทียบช่วง ใช้กันทั่วไปสำหรับสตริงเนื่องจากไม่สามารถเทียบเคียงได้ใน. NET
Take - แปลเป็น SQL TOP เพื่อ จำกัด ผลลัพธ์จากแบบสอบถาม
Math Functions - รองรับการแปลจาก. NET's Abs, Acos, Asin, Atan, Ceiling, Cos, Exp, Floor, Log, Log10, Pow, Round, Sign, Sin, Sqrt, Tan, Truncate ให้เทียบเท่ากับฟังก์ชันในตัวของ SQL
String Functions - รองรับการแปลจาก. NET's Concat, ประกอบด้วย, EndsWith, IndexOf, Count, ToLower, TrimStart, Replace, Reverse, TrimEnd, StartsWith, SubString, ToUpper เป็นฟังก์ชันในตัวของ SQL ที่เทียบเท่า
Array Functions - รองรับการแปลจาก. NET's Concat, ประกอบด้วยและนับเป็นฟังก์ชันในตัวของ SQL ที่เทียบเท่า
Geospatial Extension Functions - รองรับการแปลจากวิธีการต้นขั้ว Distance, Within, IsValid และ IsValidDetailed เป็นฟังก์ชันในตัวของ SQL ที่เทียบเท่า
User-Defined Extension Function - รองรับการแปลจากวิธีต้นขั้ว UserDefinedFunctionProvider เรียกใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดที่เกี่ยวข้อง
Miscellaneous- รองรับการแปลตัวดำเนินการรวมกันและเงื่อนไข สามารถแปลมีเป็นสตริง CONTAINS, ARRAY_CONTAINS หรือ SQL IN ขึ้นอยู่กับบริบท
ลองมาดูตัวอย่างที่เราจะใช้. Net SDK ต่อไปนี้เป็นเอกสารสามฉบับที่เราจะพิจารณาเป็นตัวอย่างนี้
ลูกค้าใหม่ 1
{
"name": "New Customer 1",
"address": {
"addressType": "Main Office",
"addressLine1": "123 Main Street",
"location": {
"city": "Brooklyn",
"stateProvinceName": "New York"
},
"postalCode": "11229",
"countryRegionName": "United States"
},
}ลูกค้าใหม่ 2
{
"name": "New Customer 2",
"address": {
"addressType": "Main Office",
"addressLine1": "678 Main Street",
"location": {
"city": "London",
"stateProvinceName": " London "
},
"postalCode": "11229",
"countryRegionName": "United Kingdom"
},
}ลูกค้าใหม่ 3
{
"name": "New Customer 3",
"address": {
"addressType": "Main Office",
"addressLine1": "12 Main Street",
"location": {
"city": "Brooklyn",
"stateProvinceName": "New York"
},
"postalCode": "11229",
"countryRegionName": "United States"
},
}ต่อไปนี้เป็นรหัสที่เราค้นหาโดยใช้ LINQ เราได้กำหนดแบบสอบถาม LINQ ในqแต่มันจะไม่ทำงานจนกว่าเราจะเรียกใช้. ToList กับมัน
private static void QueryDocumentsWithLinq(DocumentClient client) {
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("**** Query Documents (LINQ) ****");
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("Quering for US customers (LINQ)");
var q =
from d in client.CreateDocumentQuery<Customer>(collection.DocumentsLink)
where d.Address.CountryRegionName == "United States"
select new {
Id = d.Id,
Name = d.Name,
City = d.Address.Location.City
};
var documents = q.ToList();
Console.WriteLine("Found {0} US customers", documents.Count);
foreach (var document in documents) {
var d = document as dynamic;
Console.WriteLine(" Id: {0}; Name: {1}; City: {2}", d.Id, d.Name, d.City);
}
Console.WriteLine();
}SDK จะแปลงแบบสอบถาม LINQ ของเราเป็นไวยากรณ์ SQL สำหรับ DocumentDB โดยสร้างคำสั่ง SELECT และ WHERE ตามไวยากรณ์ LINQ ของเรา
เรียกแบบสอบถามข้างต้นจากงาน CreateDocumentClient
private static async Task CreateDocumentClient() {
// Create a new instance of the DocumentClient
using (var client = new DocumentClient(new Uri(EndpointUrl), AuthorizationKey)) {
database = client.CreateDatabaseQuery("SELECT * FROM c WHERE c.id =
'myfirstdb'").AsEnumerable().First();
collection = client.CreateDocumentCollectionQuery(database.CollectionsLink,
"SELECT * FROM c WHERE c.id = 'MyCollection'").AsEnumerable().First();
QueryDocumentsWithLinq(client);
}
}เมื่อดำเนินการโค้ดด้านบนจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
**** Query Documents (LINQ) ****
Quering for US customers (LINQ)
Found 2 US customers
Id: 7e9ad4fa-c432-4d1a-b120-58fd7113609f; Name: New Customer 1; City: Brooklyn
Id: 34e9873a-94c8-4720-9146-d63fb7840fad; Name: New Customer 1; City: Brooklynทุกวันนี้ JavaScript มีอยู่ทั่วไปไม่ใช่แค่ในเบราว์เซอร์เท่านั้น DocumentDB รวบรวม JavaScript เป็นประเภทหนึ่งของ T-SQL ในยุคปัจจุบันและสนับสนุนการดำเนินการตามธุรกรรมของลอจิก JavaScript ภายในเครื่องฐานข้อมูล DocumentDB จัดเตรียมรูปแบบการเขียนโปรแกรมสำหรับการเรียกใช้ตรรกะของแอปพลิเคชันที่ใช้ JavaScript โดยตรงบนคอลเลกชันในแง่ของโพรซีเดอร์และทริกเกอร์ที่จัดเก็บไว้
มาดูตัวอย่างที่เราสร้างขั้นตอนการจัดเก็บง่ายๆ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอน -
Step 1 - สร้างแอปพลิเคชันคอนโซลใหม่
Step 2- เพิ่มใน. NET SDK จาก NuGet เรากำลังใช้. NET SDK ที่นี่ซึ่งหมายความว่าเราจะเขียนโค้ด C # บางส่วนเพื่อสร้างรันและลบโพรซีเดอร์ที่จัดเก็บของเรา แต่โพรซีเดอร์ที่จัดเก็บเองจะถูกเขียนด้วย JavaScript
Step 3 - คลิกขวาที่โครงการใน Solution explorer
Step 4 - เพิ่มไฟล์ JavaScript ใหม่สำหรับขั้นตอนการจัดเก็บและเรียกมันว่า HelloWorldStoreProce.js
ทุกกระบวนงานที่จัดเก็บเป็นเพียงฟังก์ชัน JavaScript ดังนั้นเราจะสร้างฟังก์ชันใหม่และโดยปกติแล้วเราจะตั้งชื่อฟังก์ชันนี้ด้วย HelloWorldStoreProce. ไม่สำคัญว่าเราจะตั้งชื่อให้กับฟังก์ชันเลยหรือไม่ DocumentDB จะอ้างถึงโพรซีเดอร์ที่จัดเก็บนี้โดย Id ที่เราระบุเมื่อสร้างเท่านั้น
function HelloWorldStoreProce() {
var context = getContext();
var response = context.getResponse();
response.setBody('Hello, and welcome to DocumentDB!');
}โพรซีเดอร์ที่เก็บไว้ทั้งหมดคือรับอ็อบเจ็กต์การตอบสนองจากบริบทและเรียกใช้ setBodyวิธีการส่งคืนสตริงให้กับผู้โทร ในรหัส C # เราจะสร้างโพรซีเดอร์ที่เก็บไว้ดำเนินการแล้วลบออก
ขั้นตอนที่จัดเก็บจะถูกกำหนดขอบเขตต่อคอลเลคชันดังนั้นเราจะต้องใช้ SelfLink ของคอลเล็กชันเพื่อสร้างกระบวนงานที่จัดเก็บ
Step 5 - คำถามแรกสำหรับไฟล์ myfirstdb ฐานข้อมูลแล้วสำหรับไฟล์ MyCollection คอลเลกชัน
การสร้างกระบวนงานที่จัดเก็บก็เหมือนกับการสร้างทรัพยากรอื่น ๆ ใน DocumentDB
private async static Task SimpleStoredProcDemo() {
var endpoint = "https://azuredocdbdemo.documents.azure.com:443/";
var masterKey =
"BBhjI0gxdVPdDbS4diTjdloJq7Fp4L5RO/StTt6UtEufDM78qM2CtBZWbyVwFPSJIm8AcfDu2O+AfV T+TYUnBQ==";
using (var client = new DocumentClient(new Uri(endpoint), masterKey)) {
// Get database
Database database = client
.CreateDatabaseQuery("SELECT * FROM c WHERE c.id = 'myfirstdb'")
.AsEnumerable()
.First();
// Get collection
DocumentCollection collection = client
.CreateDocumentCollectionQuery(database.CollectionsLink, "SELECT * FROM
c WHERE c.id = 'MyCollection'")
.AsEnumerable()
.First();
// Create stored procedure
var sprocBody = File.ReadAllText(@"..\..\HelloWorldStoreProce.js");
var sprocDefinition = new StoredProcedure {
Id = "HelloWorldStoreProce",
Body = sprocBody
};
StoredProcedure sproc = await client.
CreateStoredProcedureAsync(collection.SelfLink, sprocDefinition);
Console.WriteLine("Created stored procedure {0} ({1})",
sproc.Id, sproc.ResourceId);
// Execute stored procedure
var result = await client.ExecuteStoredProcedureAsync
(sproc.SelfLink); Console.WriteLine("Executed stored procedure; response = {0}", result.Response); // Delete stored procedure await client.DeleteStoredProcedureAsync(sproc.SelfLink); Console.WriteLine("Deleted stored procedure {0} ({1})", sproc.Id, sproc.ResourceId); } }
Step 6 - ขั้นแรกให้สร้างออบเจ็กต์คำจำกัดความด้วย Id สำหรับทรัพยากรใหม่จากนั้นเรียกใช้เมธอด Create บนไฟล์ DocumentClientวัตถุ. ในกรณีของกระบวนงานที่เก็บไว้คำจำกัดความจะรวมถึง Id และรหัส JavaScript จริงที่คุณต้องการส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์
Step 7 - โทร File.ReadAllText เพื่อแยกรหัสโพรซีเดอร์ที่เก็บไว้ออกจากไฟล์ JS
Step 8 - กำหนดรหัสโพรซีเดอร์ที่เก็บไว้ให้กับคุณสมบัติร่างกายของอ็อบเจ็กต์นิยาม
เท่าที่เกี่ยวข้องกับ DocumentDB Id ที่เราระบุในคำจำกัดความที่นี่คือชื่อของกระบวนงานที่เก็บไว้ไม่ว่าเราจะตั้งชื่อฟังก์ชัน JavaScript ก็ตาม
อย่างไรก็ตามเมื่อสร้างโพรซีเดอร์ที่เก็บไว้และอ็อบเจ็กต์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆ ขอแนะนำให้เราตั้งชื่อฟังก์ชัน JavaScript และชื่อฟังก์ชันเหล่านั้นตรงกับ Id ที่เราตั้งไว้ในนิยามสำหรับ DocumentDB
Step 9 - โทร CreateStoredProcedureAsyncผ่านใน SelfLink สำหรับ MyCollectionการรวบรวมและการกำหนดขั้นตอนการจัดเก็บ สิ่งนี้จะสร้างกระบวนงานที่เก็บไว้และResourceId DocumentDB ที่กำหนดให้
Step 10 - เรียกขั้นตอนที่เก็บไว้ ExecuteStoredProcedureAsyncรับพารามิเตอร์ type ที่คุณตั้งค่าเป็นชนิดข้อมูลที่คาดไว้ของค่าที่ส่งคืนโดยโพรซีเดอร์ที่เก็บไว้ซึ่งคุณสามารถระบุเป็นอ็อบเจ็กต์หากคุณต้องการให้อ็อบเจ็กต์ไดนามิกส่งคืน นั่นคือออบเจ็กต์ที่คุณสมบัติจะถูกผูกไว้ที่รันไทม์
ในตัวอย่างนี้เรารู้ว่าขั้นตอนการจัดเก็บของเราเป็นเพียงการส่งคืนสตริงดังนั้นเราจึงเรียก ExecuteStoredProcedureAsync<string>.
ต่อไปนี้คือการนำไฟล์ Program.cs ไปใช้งานอย่างสมบูรณ์
using Microsoft.Azure.Documents;
using Microsoft.Azure.Documents.Client;
using Microsoft.Azure.Documents.Linq;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace DocumentDBStoreProce {
class Program {
private static void Main(string[] args) {
Task.Run(async () => {
await SimpleStoredProcDemo();
}).Wait();
}
private async static Task SimpleStoredProcDemo() {
var endpoint = "https://azuredocdbdemo.documents.azure.com:443/";
var masterKey =
"BBhjI0gxdVPdDbS4diTjdloJq7Fp4L5RO/StTt6UtEufDM78qM2CtBZWbyVwFPSJIm8AcfDu2O+AfV T+TYUnBQ==";
using (var client = new DocumentClient(new Uri(endpoint), masterKey)) {
// Get database
Database database = client
.CreateDatabaseQuery("SELECT * FROM c WHERE c.id = 'myfirstdb'")
.AsEnumerable()
.First();
// Get collection
DocumentCollection collection = client
.CreateDocumentCollectionQuery(database.CollectionsLink,
"SELECT * FROM c WHERE c.id = 'MyCollection'")
.AsEnumerable()
.First();
// Create stored procedure
var sprocBody = File.ReadAllText(@"..\..\HelloWorldStoreProce.js");
var sprocDefinition = new StoredProcedure {
Id = "HelloWorldStoreProce",
Body = sprocBody
};
StoredProcedure sproc = await client
.CreateStoredProcedureAsync(collection.SelfLink, sprocDefinition);
Console.WriteLine("Created stored procedure {0} ({1})", sproc
.Id, sproc.ResourceId);
// Execute stored procedure
var result = await client
.ExecuteStoredProcedureAsync<string>(sproc.SelfLink);
Console.WriteLine("Executed stored procedure; response = {0}",
result.Response);
// Delete stored procedure
await client.DeleteStoredProcedureAsync(sproc.SelfLink);
Console.WriteLine("Deleted stored procedure {0} ({1})",
sproc.Id, sproc.ResourceId);
}
}
}
}เมื่อดำเนินการโค้ดด้านบนจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
Created stored procedure HelloWorldStoreProce (Ic8LAMEUVgACAAAAAAAAgA==)
Executed stored procedure; response = Hello, and welcome to DocumentDB!ดังที่เห็นในผลลัพธ์ด้านบนคุณสมบัติการตอบกลับมีคำว่า“ สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ DocumentDB!” ส่งคืนโดยขั้นตอนการจัดเก็บของเรา
DocumentDB SQL ให้การสนับสนุนสำหรับ User-Defined Functions (UDFs) UDF เป็นเพียงฟังก์ชัน JavaScript อีกประเภทหนึ่งที่คุณสามารถเขียนได้และสิ่งเหล่านี้ทำงานได้ดีอย่างที่คุณคาดหวัง คุณสามารถสร้าง UDF เพื่อขยายภาษาแบบสอบถามด้วยตรรกะทางธุรกิจแบบกำหนดเองที่คุณสามารถอ้างอิงในแบบสอบถามของคุณได้
ไวยากรณ์ DocumentDB SQL ถูกขยายเพื่อรองรับตรรกะของแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองโดยใช้ UDF เหล่านี้ สามารถลงทะเบียน UDF กับ DocumentDB จากนั้นอ้างอิงเป็นส่วนหนึ่งของแบบสอบถาม SQL
ลองพิจารณาเอกสารสามชุดต่อไปนี้สำหรับตัวอย่างนี้
AndersenFamily เอกสารมีดังนี้
{
"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 เอกสารมีดังนี้
{
"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 เอกสารมีดังนี้
{
"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
}มาดูตัวอย่างที่เราจะสร้าง UDF แบบง่ายๆ
ต่อไปนี้คือการใช้งาน CreateUserDefinedFunctions.
private async static Task CreateUserDefinedFunctions(DocumentClient client) {
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("**** Create User Defined Functions ****");
Console.WriteLine();
await CreateUserDefinedFunction(client, "udfRegEx");
}เรามี udfRegEx และใน CreateUserDefinedFunction เราได้รับรหัส JavaScript จากไฟล์ในเครื่องของเรา เราสร้างอ็อบเจ็กต์นิยามสำหรับ UDF ใหม่และเรียก CreateUserDefinedFunctionAsync ด้วย SelfLink ของคอลเลคชันและอ็อบเจ็กต์ udfDefinition ดังแสดงในโค้ดต่อไปนี้
private async static Task<UserDefinedFunction>
CreateUserDefinedFunction(DocumentClient client, string udfId) {
var udfBody = File.ReadAllText(@"..\..\Server\" + udfId + ".js");
var udfDefinition = new UserDefinedFunction {
Id = udfId,
Body = udfBody
};
var result = await client
.CreateUserDefinedFunctionAsync(_collection.SelfLink, udfDefinition);
var udf = result.Resource;
Console.WriteLine("Created user defined function {0}; RID: {1}",
udf.Id, udf.ResourceId);
return udf;
}เราได้รับ UDF ใหม่คืนจากคุณสมบัติทรัพยากรของผลลัพธ์และส่งคืนกลับไปยังผู้เรียก ในการแสดง UDF ที่มีอยู่ต่อไปนี้คือการนำไปใช้ViewUserDefinedFunctions. เราโทรCreateUserDefinedFunctionQuery และวนซ้ำตามปกติ
private static void ViewUserDefinedFunctions(DocumentClient client) {
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("**** View UDFs ****");
Console.WriteLine();
var udfs = client
.CreateUserDefinedFunctionQuery(_collection.UserDefinedFunctionsLink)
.ToList();
foreach (var udf in udfs) {
Console.WriteLine("User defined function {0}; RID: {1}", udf.Id, udf.ResourceId);
}
}DocumentDB SQL ไม่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อค้นหาสตริงย่อยหรือสำหรับนิพจน์ทั่วไปด้วยเหตุนี้หนึ่งซับเล็ก ๆ ต่อไปนี้จึงเติมช่องว่างซึ่งเป็นฟังก์ชัน JavaScript
function udfRegEx(input, regex) {
return input.match(regex);
}กำหนดสตริงอินพุตในพารามิเตอร์แรกให้ใช้การสนับสนุนนิพจน์ทั่วไปในตัวของ JavaScript ที่ส่งผ่านสตริงการจับคู่รูปแบบในพารามิเตอร์ที่สองเข้าไปmatch. เราสามารถเรียกใช้แบบสอบถามสตริงย่อยเพื่อค้นหาร้านค้าทั้งหมดที่มีคำว่า Andersen อยู่ในไฟล์lastName ทรัพย์สิน.
private static void Execute_udfRegEx(DocumentClient client) {
var sql = "SELECT c.name FROM c WHERE udf.udfRegEx(c.lastName, 'Andersen') != null";
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("Querying for Andersen");
var documents = client.CreateDocumentQuery(_collection.SelfLink, sql).ToList();
Console.WriteLine("Found {0} Andersen:", documents.Count);
foreach (var document in documents) {
Console.WriteLine("Id: {0}, Name: {1}", document.id, document.lastName);
}
}โปรดทราบว่าเราต้องมีคุณสมบัติตามการอ้างอิง UDF ทุกรายการที่มีคำนำหน้า udf. เราเพิ่งส่ง SQL ไปให้CreateDocumentQueryเช่นเดียวกับข้อความค้นหาทั่วไป ในที่สุดเราจะเรียกคำถามข้างต้นจากไฟล์CreateDocumentClient งาน
private static async Task CreateDocumentClient() {
// Create a new instance of the DocumentClient
using (var client = new DocumentClient(new Uri(EndpointUrl), AuthorizationKey)){
database = client.CreateDatabaseQuery("SELECT * FROM c WHERE
c.id = 'myfirstdb'").AsEnumerable().First();
collection = client.CreateDocumentCollectionQuery(database.CollectionsLink,
"SELECT * FROM c WHERE c.id = 'Families'").AsEnumerable().First();
await CreateUserDefinedFunctions(client);
ViewUserDefinedFunctions(client);
Execute_udfRegEx(client);
}
}เมื่อดำเนินการโค้ดด้านบนจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
**** Create User Defined Functions ****
Created user defined function udfRegEx; RID: kV5oANVXnwAlAAAAAAAAYA==
**** View UDFs ****
User defined function udfRegEx; RID: kV5oANVXnwAlAAAAAAAAYA==
Querying for Andersen
Found 1 Andersen:
Id: AndersenFamily, Name: AndersenComposite Queryช่วยให้คุณสามารถรวมข้อมูลจากการสืบค้นที่มีอยู่แล้วใช้ตัวกรองการรวมและอื่น ๆ ก่อนที่จะนำเสนอผลลัพธ์ของรายงานซึ่งจะแสดงชุดข้อมูลที่รวมกัน แบบสอบถามแบบผสมจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลายระดับในการสืบค้นที่มีอยู่และนำเสนอข้อมูลที่รวมกันเป็นผลการสืบค้นเดียวและแบบแบน
เมื่อใช้แบบสอบถามแบบผสมคุณยังมีตัวเลือกในการ -
เลือกตัวเลือกการตัด SQL เพื่อลบตารางและฟิลด์ที่ไม่ต้องการโดยอิงตามการเลือกแอตทริบิวต์ของผู้ใช้
ตั้งค่าคำสั่ง ORDER BY และ GROUP BY
ตั้งค่าคำสั่ง WHERE เป็นตัวกรองเหนือชุดผลลัพธ์ของแบบสอบถามแบบผสม
ตัวดำเนินการข้างต้นสามารถประกอบขึ้นเพื่อสร้างแบบสอบถามที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจาก DocumentDB สนับสนุนคอลเลกชันที่ซ้อนกันองค์ประกอบจึงสามารถเชื่อมต่อกันหรือซ้อนกันได้
ลองพิจารณาเอกสารต่อไปนี้สำหรับตัวอย่างนี้
AndersenFamily เอกสารมีดังนี้
{
"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 เอกสารมีดังนี้
{
"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 เอกสารมีดังนี้
{
"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
}มาดูตัวอย่างของการสืบค้นที่ต่อกัน
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่จะดึงรหัสและที่ตั้งของครอบครัวที่ลูกคนแรก givenName คือมิเชล
SELECT f.id,f.location
FROM Families f
WHERE f.children[0].givenName = "Michelle"เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"id": "SmithFamily",
"location": {
"state": "NY",
"county": "Queens",
"city": "Forest Hills"
}
}
]ลองพิจารณาอีกตัวอย่างหนึ่งของข้อความค้นหาแบบเรียงต่อกัน
ต่อไปนี้คือคำค้นหาที่จะส่งคืนเอกสารทั้งหมดที่เด็กคนแรกเกรดมากกว่า 3
SELECT *
FROM Families f
WHERE ({grade: f.children[0].grade}.grade > 3)เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"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/"
}
]ลองมาดูไฟล์ example ของแบบสอบถามที่ซ้อนกัน
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่จะย้ำผู้ปกครองทั้งหมดแล้วส่งคืนเอกสารที่ familyName คือ Smith
SELECT *
FROM p IN Families.parents
WHERE p.familyName = "Smith"เมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้
[
{
"familyName": "Smith",
"givenName": "James"
}
]ลองพิจารณาดู another example ของแบบสอบถามที่ซ้อนกัน
ต่อไปนี้คือแบบสอบถามที่จะส่งคืนไฟล์ familyName.
SELECT VALUE p.familyName
FROM Families f
JOIN p IN f.parentsเมื่อดำเนินการค้นหาข้างต้นจะสร้างผลลัพธ์ตามมา
[
"Wakefield",
"Miller",
"Smith",
"Curtis"
]