AWS開源可跨關聯(lián)式與NoSQL數(shù)據(jù)庫的查詢語言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫服務，NoSQL數(shù)據(jù)庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供新興企業(yè)網(wǎng)站建設,專注與網(wǎng)站建設、做網(wǎng)站、H5建站、小程序制作等業(yè)務。10年已為新興眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)絡公司優(yōu)惠進行中。

企業(yè)資料分散在關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫、非關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲存在SQL數(shù)據(jù)庫或是資料倉儲；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲存、圖形數(shù)據(jù)庫（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫或是時間序列數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。

不同的資料儲存對應不同的查詢語言，當企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫引擎時，可能還需要跟著改變應用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來查詢關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫，像是在Redshift實作交易或是資料分析等應用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫，查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。

AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴格的SQL兼容性，可與標準SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務的資料。

PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運作，才對應到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。

雖然過去針對跨不同類型數(shù)據(jù)庫查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。

目前AWS已在自家多項服務支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的AWS服務支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列。現(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源，公開教學、規(guī)范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時，任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網(wǎng)絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構(gòu)。

SQL數(shù)據(jù)庫如何實現(xiàn)聯(lián)合查詢？謝謝！

聯(lián)合查詢效率較高.以下例子來說明聯(lián)合查詢的好處

t1表結(jié)構(gòu)(用戶名,密碼) userid int username varchar(20) password varchar(20)

1 jack jackpwd

2 owen owenpwd

t3表結(jié)構(gòu)(用戶積分,等級) userid int jf int dj int

1 20 3

3 50 6

第一:內(nèi)聯(lián)(inner join)

如果想把用戶信息,積分,等級都列出來.那么一般會這樣寫

select * from t1 ,t3 where t1.userid = t3.userid 其實這樣的結(jié)果等同于select * from t1 inner join t3 on t1.userid=t3.userid

就是把兩個表中都存在userid的行拼成一行.這是內(nèi)聯(lián).但后者的效率會比前者高很多.建議用后者的寫法.

運行結(jié)果:userid username password userid jf dj

1 jack jacjpwd 1 20 3

第二:左聯(lián)（left outer join）顯示左表中的所有行

select * from t1 left outer join t3 on t1.userid=t3.userid

運行結(jié)果：userid username password userid jf dj

1 jack jackpwd 1 20 3

2 owen owenpwd NULL NULL NULL

第三:右聯(lián)（right outer join）顯示右表中的所有行

select * from t1 right outer join t3 on t1.userid=t3.userid

運行結(jié)果：userid username password userid jf dj

1 jack jackpwd 1 20 3

Null Null Null 3 50 6

第四:全聯(lián)（full outer join）顯示兩邊表中所有行

select * from t1 full outer join t3 on t1.userid=t3.userid

運行結(jié)果：userid username password userid jf dj

1 jack jackpwd 1 20 3

2 owen owenpwd NULL NULL NULL

Null Null Null 3 50 6

數(shù)據(jù)庫-聯(lián)表查詢

SQL使用（一）——聯(lián)合查詢

1.聯(lián)合查詢分類

內(nèi)連接（inner Join 或 Join）

外連接（outer Join）

左外連接（left outer Join 或 left Join）

右外連接（right outer Join 或 right Join）

全外連接（full outer Join 或 full Join）

交叉連接 （cross Join）

結(jié)果集鏈接 （union 和 union all）

2.聯(lián)合查詢介紹

相關數(shù)據(jù)表如下：

A表

B表

C表

2.1內(nèi)連接（Inner Join）

內(nèi)連接：僅顯示兩個表中匹配行，即兩表中都有才顯示。

SQL如下：

SELECT? A.id? AS? AID,? ? A.content? AS? AContent,? ? B.id? AS? BID,? ? B.content? AS? BContent? FROM? A? INNERJOIN? B? ON? (A.id = B.id)；

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查詢結(jié)果：

由查詢結(jié)果可以看出，內(nèi)連接根據(jù)連接條件（A.id=B.id）查詢出了A、B兩表中都存在的數(shù)據(jù)信息。2個表的聯(lián)合查詢結(jié)果如此，那么3個表甚至更多表聯(lián)合查詢的結(jié)果呢？

A、B、C三表聯(lián)合內(nèi)查詢SQL

SELECTA.idASAID,? ? A.contentASAContent,? ? B.idASBID,? ? B.contentASBContent,? ? C.idASCID,? ? C.contentASCContentFROMAINNERJOINBON(A.id = B.id)INNERJOINCON(A.id = C.id)

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查詢結(jié)果：

啊？怎么多了一行數(shù)據(jù)？不用驚訝，其實C表中有2個id為1的記錄，然而我們怎么理解得到的查詢結(jié)果呢？

可以把A、B兩表的查詢結(jié)果作為T表（中間結(jié)果表），然后T表內(nèi)連接C表，連接條件為T.A.id=C.id。

簡單來說n(n=2)都可以看做兩張表的聯(lián)合查詢，后面的小節(jié)將只介紹兩個表的聯(lián)合查詢。

2.2外連接（Outer Join）

2.2.1左外連接（Left outer Join）

左外連接：左表有就顯示，不論右表。

SQL：

SELECTA.idASAID,? ? A.contentASAContent,? ? B.idASBID,? ? B.contentASBContentFROMALEFTJOINBON(A.id = B.id);

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查詢結(jié)果：

左連接并不是把B表左連接到A表上，而是把A表作為基準表。由查詢結(jié)果可以看出，A、B兩表左連接，只要A中有結(jié)果，無論B表中有無結(jié)果，都會被查詢出來。

2.2.2右外連接（Right outer Join）

右外連接：右表有就顯示，不論左表。

SQL：

SELECTA.idASAID,? ? A.contentASAContent,? ? B.idASBID,? ? B.contentASBContentFROMARIGHTJOINBON(A.id = B.id);

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查詢結(jié)果：

右連接和左連接類似，只是把B表（連接的表）作為基準表。由查詢結(jié)果可以看出，無論A表是否存在其他數(shù)據(jù)，只要B表數(shù)據(jù)存在就會被查詢出來。

2.2.3全外連接（Full outer Join）

全外連接：左表/右表，有一個有就顯示。

SQL：

SELECTA.idASAID,? ? A.contentASAContent,? ? B.idASBID,? ? B.contentASBContentFROMAFULLOUTERJOINBON(A.id = B.id);

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查詢結(jié)果：

全外連接查詢就字面意思也不難看出是查詢出兩表（A、B）中的所有記錄信息。

注：MySQL中不支持全外連接（但是可以union來實現(xiàn)，后面會介紹）。

2.2交叉連接（Cross Join）

SQL:

SELECTA.idASAID,? ? A.contentASAContent,? ? B.idASBID,? ? B.contentASBContentFROMACROSSJOINB;

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查詢結(jié)果：

由結(jié)果可以看出，交叉連接是對A、B量表進行笛卡爾積的結(jié)果查詢出來。即A的每條記錄都有和B中所有記錄相對應的信息。

2.3 SQL Union

SQL Union用于將多個select結(jié)果集進行合并。值得注意的是，UNION 內(nèi)部的 SELECT 語句必須擁有相同數(shù)量的列。列也必須擁有相似的數(shù)據(jù)類型。同時，每條 SELECT 語句中的列的順序必須相同。

SQL:

SELECT*FROMAUNIONSELECT*fromB;

1

查詢結(jié)果：

Union是把2個Select結(jié)果集進行合并，由查詢結(jié)果也不難看出，A、B兩表的結(jié)果數(shù)據(jù)進行了合并，并且都被查詢出來了。

如果2個Select結(jié)果集中存在相同的結(jié)果，用Union則會把相同的記錄進行合并，查詢結(jié)果中僅僅會顯示一條。那么如果想都顯示出來，把Union換成Union All 即可。

Union實現(xiàn)Full outer Join：

1.首先獲取A、B表中id的不同組合。

SQL:

CREATEVIEWvasSELECTA.idfromAUNIONSELECTB.idfromB;

1

視圖內(nèi)存如下：

2.以視圖V為基本表，Left Join A、B表即可。

SQL:

SELECTA.id,? ? A.content,? ? B.id,? ? B.contentFROMvLEFTJOINAON(A.id = v.id)LEFTJOINBON(B.id = v.id);

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查詢結(jié)果如下：

網(wǎng)站名稱：nosql數(shù)據(jù)庫聯(lián)合查詢,nosql 關系型數(shù)據(jù)庫
網(wǎng)站地址：http://chinadenli.net/article39/dsiggsh.html

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