SequoiaDB 系列之二 :SequoiaDB的简单CRUD操作

时间:2024-01-06 17:40:14

上一篇通过一系列的操作,终于把SequoiaDB的集群部署到单台机器上了。

建议去安装体验一下吧。

在整个环境的部署的体验来看,并没有MongoDB的部署简单,但是比MongoDB的部署要清晰。MongoDB启动进程,后面跟着一大串配置,有点云里雾里的感觉,这个对初学者不太友好。而SequoiaDB的部署,着眼整个集群环境,能在脑中轻松构建一副设计图,协调节点的服务端口是11810,catalog节点的服务端口是11820,11830,11840,而数据节点的服务端口是11850,11860,11870。有了对整体层次的把握,能更好的理解SequoiaDB的设计和架构。

在集群环境部署好之后,试试简单的CRUD操作。

本篇的内容会很简单,都是一些简单的操作,而且不用了解其背后的原理和流程。噢,对了,需要对 json 结构了解一下,因为这个是数据库记录的基础,每一条记录,其实就是一条json 数据,而存入数据库中的是二进制的 json,也就是bson结构。

github上有一个rapidjson项目,是腾讯的专家 miloyip 由rapidxml获得灵感来实现的,有空不妨看看,项目地址是:rapidjson

确保你的集群环境已经启动了(我在安装时候,设置的是开机自启动),可以用以下操作检测一下你的环境:

打开终端,输入

 $ ps -ef | grep seq 

如果有sequoiadb的进程,并且进程个数,是你配置的节点(协调节点 + catalog节点 + 数据节点 的总和),那说明集群环境已经启动;另外,还需要检测一下sdbcm服务是否启动,可以用命令 service sdbcm status 或者 ps -ef | grep sdbcm 来检查。

如果没有启动,请切换到sdbadmin用户,再切入到SequoiaDB的安装目录(一般是 /opt/sequoiadb/bin/ 这个目录),执行 ./sdbcmart,稍等一下,这个进程会拉起所有的节点。

说了那么多废话,终于到了干正事的时候了。

切换到普通用户,切入SequoiaDB的执行文件目录,执行 ./sdb进入到shell执行环境。这是一个javascript的解释执行环境,以后就不再提啦。

一、连接数据库协调服务节点

在SequoiaDB的shell解释环境下,输入

> db = new Sdb( "Milky", 11810 )

  这个是连接到集群的协调节点。

  TIPS:你也可以直接连接到某个节点,只要输入正确的hostname和服务端口号就行,但并不建议这么做

二、创建数据库(Collection Space,为了便于书写,Collection Space简称“cs”或者“CS”)

连接到协调节点之后,创建一个cs ,这个 cs 就类似于MongoDB的db了。对应于关系型数据库的数据库。  

> db.createCS("foo")

  如果没有提示错误,就成功创建了名为“foo”的cs。

三、创建数据库表(Collection,为了便于书写,Collection 简称“cl”或者“CL”)

完成第二步的操作之后,再在cs上创建一个 cl。当然,这个 cl 和MongoDB的Collection对应,都是用于存储数据的。对应于关系数据库的

> db.foo.createCL("bar")

  依然没有提示错误的话,就成功的在名为“foo”的cs上创建了名字为“bar”的cl。

创建cl的时候,还可以指定cl的分区键、分区方式、写副本数等属性。详细请参考SequoiaDB官网信息中心参考手册中关于创建cl的描述。例如:

> db.foo.createCL( "bar", { ReplSize:2, Compressed:true } )

  这个就是创建了一个名字为“bar”、写副本数为2且进行数据压缩的Collection。

TIPS:写副本数指的是,当数据库收到写操作时候,至少将数据写入个数据节点之后才返回。

通过以上步骤,相当于在MySQL这类数据库上创建了一个数据库,并创建了一个表。

四、插入数据

现在已经创建了名字为“foo”的cs和名字为“bar”的cl,该往里面插入数据了:

> db.foo.bar.insert( {"Name":"Milky", "Age": 25, "email":"orange@sina.com"} )

  这样就插入了一条json数据。

插入多条数据也可以用这个方法:

> db.foo.bar.insert( [{"number":10001}, {"number":10002},{"number":10003},{"number":10004}] )

  这样就插入了多条数据。

五、查询(先把查询提前一下)

上面插入了几条数据,现在查询一下:

> db.foo.bar.find()

  输出:

{
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"Name": "Milky",
"Age": 25,
"email": "orange@sina.com"
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000001"
},
"number": 10001
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000002"
},
"number": 10002
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000003"
},
"number": 10003
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000004"
},
"number": 10004
}

  find方法是可以携带其他参数的:查询条件,索引,排序条件,返回记录条数等。例如我们查询number是10003的记录,可以输入:

> db.foo.bar.find({"number":10003})

  还有设置查询走索引,设置排序条件的参数,可以参考SequoiaDB官网信息中心

六、更新数据

现在想在已经插入数据中,将Name是“Milky”的记录的email字段更新为“milky@gmail.com”,输入

> db.foo.bar.update({"$set":{"email":"milky@gmail.com"}}, {"Name":{"$et":"Milky"}})

  查看一下是否成功:

> db.foo.bar.find({"Name":"Milky"})

  输出:

{
"Age": 25,
"Name": "Milky",
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"email": "milky@gmail.com"
}
Return 1 row(s).
Takes 0.1444s.

  更多匹配字符,请参考SequoiaDB官网信息中心 :)

七、删除数据

  插入了数据,有更新了数据,现在要操作一下删除数据了。先删除某一条数据:

> db.foo.bar.remove({"number":10002})

  操作成功,find一下是否真的删除了:

> db.foo.bar.find()

  输出:

{
"Age": 25,
"Name": "Milky",
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"email": "milky@gmail.com"
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000001"
},
"number": 10001
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000003"
},
"number": 10003
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000004"
},
"number": 10004
}

  从查询结果中,可以看到number为10002的记录已经被干掉了。

  发现查询出来的这些数据没有任何意义(像只有number字段的记录),要从数据库中干掉:

> db.foo.bar.remove({"number":{"$exists":""}})

  这一句就是删除了所有具有number字段的记录。

TIPS:目前插入的数据中,这个字段很容易和其他字段区分,所以这么做,在真正操作的时候,慎重选择删除所有的数据!

八、其它操作

  简单的CRUD操作,还有upsert,这个操作的功能是当数据库中没有某项记录时插入数据,否则更新数据。再此就不再做演示。

  除此之外,还有一些高级操作,下一篇我们再叙。

本篇的内容比较简单,只是对数据库做了简单的CRUD操作,下一篇,我们会再讲述几个高级功能,让我摸索一下先 :),敬请关注!

=====>THE END<=====