在PostgreSQL的基础上创建一个MongoDB的副本的教程

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:

  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 } }');

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。