После изучения, как работать с документами и относительными таблицами, этот раздел объясняет, как их объединить.
Это может быть выгодно, чтобы использовать документы для очень определенных задач и полагаться на таблицы для других задач. Или очень простой документ может перерасти модель документа и объединяться или перейти в более сильную базу данных. Таким образом, преимущества документов и таблиц могут быть объединены. Таблицы SQL вносят строго типизированную семантику значений, предсказуемое и оптимизированное хранение. Документы вносят гибкость типа, гибкость схемы и нескалярные типы.
Запросы, которые стремятся снабдить стандартные столбцы SQL документами,
могут конвертировать коллекцию к таблице. В этом случае коллекция может быть
принесена как объект таблицы функцией
Schema.getCollectionAsTable()
.
С этого момента она рассматривается как таблица. К значениям документа можно
получить доступ в операциях CRUD SQL, используя следующий синтаксис:
doc->'$.field'
doc->'$.field'
используется, чтобы
получить доступ к высокоуровневым областям документа.
Более сложные пути также могут быть определены.
doc->'$.some.field.like[3].this'
Как только коллекция была получена как таблица через
Schema.getCollectionAsTable()
, все операции SQL
CRUD могут использоваться. Используя синтаксис для доступа к документу, можно
выбрать данные из документов коллекции и дополнительных столбцов SQL.
Следующие примеры показывают, как вставить последовательность документа
JSON в поле doc
.
MySQL Shell JavaScript Code
// Get the customers collection as a table var customers = db.getCollectionAsTable('customers'); customers.insert('doc').values('{"_id":"001", "name": "Ana", "last_name": "Silva"}').execute(); // Now do a find operation to retrieve the inserted document var result = customers.select(["doc->'$.name'", "doc->'$.last_name'"]).where("doc->'$._id' = '001'").execute(); var record = result.fetchOne(); print ("Name : "+ record[0]); print ("Last Name : "+ record[1]);
MySQL Shell Python Code
# Get the customers collection as a table customers = db.get_collection_as_table('customers') customers.insert('doc').values('{"_id":"001", "name": "Ana", "last_name": "Silva"}').execute() # Now do a find operation to retrieve the inserted document result = customers.select(["doc->'$.name'", "doc->'$.last_name'"]). where("doc->'$._id' = '001'").execute() record = result.fetch_one() print("Name : %s\n"% record[0]) print("Last Name : %s\n"% record[1])
Node.js JavaScript Code
// Get the customers collection as a table var customers = db.getCollectionAsTable('customers'); customers.insert('doc').values('{"_id":"001", "name": "Ana"}').execute();
C# Code
// Get the customers collection as a table var customers = db.GetCollectionAsTable("customers"); customers.Insert("doc").Values("{ \"_id\": 1, \"name\": \"Ana\" }").Execute();
Python Code
# Get the customers collection as a table customers = db.get_collection_as_table("customers") customers.insert('doc').values({'_id':'001', 'name': 'Ana', 'last_name': 'Silva'}).execute() # Now do a find operation to retrieve the inserted document result = customers.select(["doc->'$.name'", "doc->'$.last_name'"]).where("doc->'$._id' = '001'").execute() record = result.fetch_one() print('Name : {0}'.format(record[0])) print('Last Name : {0}'.format(record[1]))
Java Code
// Get the customers collection as a table Table customers = db.getCollectionAsTable("customers"); customers.insert("doc").values("{\"name\": \"Ana\"}").execute();
C++ Code
// Get the customers collection as a table Table customers = db.getCollectionAsTable("customers"); customers.insert("doc").values(R"({"_id":"001", "name": "Ana", "last_name": "Silva"})").execute(); // Now do a find operation to retrieve the inserted document RowResult result = customers.select("doc->'$.name'", "doc->'$.last_name'"). where("doc->'$._id' = '001'").execute(); Row record = result.fetchOne(); cout << "Name : " << record[0] << endl; cout << "Last Name : " << record[1] << endl;