Download to read offline
![• Модель данных в первую очередь
основанная на объектах и массивах.
– Объект JSON – 0 и более пар «ключ-значение»,
заключается в фигурные скобки { }
– Массив JSON – упорядоченная
последовательность 0 и более значений,
заключается в квадратные скобки []
JSON](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-17-2048.jpg)
![• Пример документа JSON document:
JSON
{
"Name" : "John Smith",
"address" : {
"streetAddress": "21 2nd Street",
"city" : "New York",
"state" : "NY",
"postalCode" : 10021
},
"phoneNumber" :
[
{ "type" : "home", "number": "212 555-1234" },
{ "type" : "fax", "number": "646 555-4567" }
]
}](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-18-2048.jpg)
![• В результате запрос возвращает JSON
массив с 0 и более элементов
JSON_ARRAY
SELECT JSON_ARRAY( 'deptno', deptno, 'deptname',
deptname ) FROM depts
[ "deptno", 314, "deptname", "Engineering" ]](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-37-2048.jpg)
![• Агрегатная функция, создает JSON
массив с 0 и более элементов, из строк
группированного запроса
JSON_ARRAYAGG
SELECT emp_id, JSON_ARRAYAGG(number) AS
numbers
FROM phones GROUP BY emp_id
123 ["555-1234", "555-9876", "555-4455"]](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-38-2048.jpg)
![• $MethodName
• Новый синтаксис для инициализации
JSON литералов
• Встроенные выражения
Как сделать работу с JSON лучше?
Set array = [ 1,2,3,4 ]
Set array = [ 1,x,y*2,"string",x_","_y ]
Set object = { "forename":"Joe", “surname”:"Blogs" }
Set array = [ (a]b) , (a]]b) ]
Set array = [ 1, { “name”: forename_" "_surname }, val**2, { “var”: [ 1,
x*y ] } ]
Set object={ “name”: forename_" "_surname, “sub”: [ { “var”: "val" }, 5,
(a]b) ] }
Do ..Method([1,2,3], { “var”: "val" })](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-42-2048.jpg)
![set topTen =
##class(%Array).$new()
set player =
##class(%Object).$new()
set player.Rank = 1
set player.FirstName =
"Novak"
set player.LastName =
"Djokovic"
set player.Country = "Serbia"
set player.Points = 13165
set grandSlams =
##class(%Array).$new()
set slam =
##class(%Object).$new()
set slam.Wimbledon = 2
do grandSlams.$push(slam)
set slam =
##class(%Object).$new()
set slam.USOpen = 1
do grandSlams.$push(slam)
set slam =
##class(%Object).$new()
set slam."Australian Open" =
5
do grandSlams.$push(slam)
set player."Grand Slams" =
grandSlams
set player.DOB =
$zdth("05/22/1987")
do topTen.$push(player)
Встроенный JSON
set topTen = [{"Rank":1, "FirstName":
"Novak", "LastName": "Djokovic", "Country":
"Serbia", "Points": 13165, "Grand Slams":
[{"Wimbledon":2},{"USOpen":1}, {"Australian
Open":5}],"DOB": $zdth("05/22/1987")}]](https://image.slidesharecdn.com/lvu6z2idssaj5y20oqde-signature-a1a10ccefe177407d5c7b9f114c77565f379cb5ab208f4b6d9a198e0006b3d33-poli-150811130005-lva1-app6892/75/Multimodel-Database-Cache-43-2048.jpg)
Uploaded byTimur Safin
Multimodel Database Caché
Документ представляет собой обзор возможностей многомодельной СУБД InterSystems Caché, включая поддержку различных моделей данных, таких как реляционные, документные и графовые базы данных. Он также описывает работу с данными в формате JSON и SQL, включая функции и методы для их обработки. Дополнительно затрагиваются технологии и архитектуры, используемые в Caché для эффективного хранения и извлечения данных.
Multimodel Database Caché
- 1. CacheConf InterSystems Caché многомодельная СУБД ТимурСафин Intersystems Corporation
- 2. Gartner Magic QuadrantСУБД - 2014 Gartner Magic Quadrant for Operational Database Management Systems,” by analysts Donald Feinberg, Merv Adrian, and Nick Heudecker, October 2014
- 3.
- 4. Классификация рынка СУБД ©Апрель 2011, 451 Research
- 7. Data Platform LandscapeMap – February 2014
- 8. NOSQL Concept Tree Первоисточник:CIO’s Guide to NOSQL, Dan McCreary, June 2012
- 9.
- 10. • Работа черезпоиск значений по заданному скалярному ключу • Нет структуры и отношений • Доступ к данным только через первичный ключ • Быстрые и легко масштабируемые Базы данных «ключ-значение» Redis CachéHadoop
- 11. • Используют структурытипа графа с узлами, где связи представляют отношения • Определенные операции значительно проще реализовать – социальные сети • Справляется со сложными схемами отношений. «Графовые» базы данных Redis CachéHadoopNeo4j TitanOrientDB
- 12. • Простой способхранения коллекций из 1 или более пар «ключ-значение», подходящих записи. • Данные логически относящиеся к одной записи, но не используемые вместе, хранятся отдельно. • Версионирование строк и/или значений. «Колоночные» базы данных
- 13. • Можно запрашиватьопределенные атрибуты данных, пропуская нерелевантные данные строка за строкой. • Хорошее масштабирование данных. «Колоночные» базы данных Redis CachéHadoopSybaseIQ HypertableCassandra HBase
- 14. • Работают похожена «ключ-значение» • Позволяют более глубокое вложение и сложные структуры. • Возможно сохранить структуры любой сложности. «Документные» базы данных Mongo Couch RethinkDBOrientDB Caché
- 15. • Значение, сохраняемыев базе имеют структуру: XML, JSON, BSON • Самое важное, что чаще всего документные базы используют JSON структуры данных, удобные для применения в JavaScript. «Документные» базы данных
- 16. • JSON –сокращение “JavaScript Object Notation” – Синтаксис, позволяющий представлять данные и подразумеваемую модель данных – Текстовое представление структур данных JavaScript (вложенные массивы, вложенные объекты, и т.д.) JSON
- 17. • Модель данныхв первую очередь основанная на объектах и массивах. – Объект JSON – 0 и более пар «ключ-значение», заключается в фигурные скобки { } – Массив JSON – упорядоченная последовательность 0 и более значений, заключается в квадратные скобки [] JSON
- 18. • Пример документаJSON document: JSON { "Name" : "John Smith", "address" : { "streetAddress": "21 2nd Street", "city" : "New York", "state" : "NY", "postalCode" : 10021 }, "phoneNumber" : [ { "type" : "home", "number": "212 555-1234" }, { "type" : "fax", "number": "646 555-4567" } ] }
- 19.
- 20. Хранение объектов вглобалах RIT.Sample +Name: String +Address: RIT.Address +Spouse: RIT.Sample RIT.Address +City: String +State: String RIT.SampleD(1)={"Isaksen,Ashley F.",{"Moscow",“N/A“},10} RIT.SampleD(2)={"Eagleman,Umberto H.",{“Cambridge","MA“},20} RIT.SampleD(3)={"Lepon,Quigley I.",{“Boston","MA“},9} RIT.SampleD(4)={"Quine,Usha S.",{“Boston","MA“},15} …
- 21. Хранение реляционных данных RIT.Sample +Name:String +Address: RIT.Address +Spouse: RIT.Sample RIT.Address +City: String +State: String highload.SampleD(1)={"Isaksen,Ashley F.",{"Moscow",“N/A“},10} highload.SampleD(2)={"Eagleman,Umberto H.",{“Cambridge","MA“},20} highload.SampleD(3)={"Lepon,Quigley I.",{“Boston","MA“},9} highload.SampleD(4)={"Quine,Usha S.",{“Boston","MA“},15} … select * from hse.Sample ID Name Spouse Home_City Home_State 1 Isaksen,Ashley F. 10 Moscow N/A 2 Eagleman,Umberto H. 20 Cambridge MA 3 Lepon,Quigley I. 9 Boston MA 4 Quine,Usha S. 15 Boston MA
- 22. В рамках моделиданных Caché реляционные данные – семантически эквивалентны объектам Классы = Таблицы
- 23. <Person> <Name>Isaksen,Ashley F.</Name> <Address> <City>Moscow</City> <State>N/A</State> </Address> </Person> <Person> <Name>Eagleman,Umberto H.</Name> <Address> <City>Cambridge</City> <State>MA</State> </Address> </Person> <Person> <Name>Lepon,Quigley I.</Name> <Address> <City>Boston</City> <State>MA</State> </Address> </Person> <Person> <Name>Quine,UshaS.</Name> <Address> <City>Boston</City> <State>MA</State> </Address> </Person> XML проекция объектов
- 24. Не является лиXML проекция таким же видом сериализации как и JSON? Но…
- 25. “At the March11-12 2014 INCITS DM32.2 (Databases) meeting, DM32.2 voted to submit two SQL/JSON proposals for the June 2014 meeting of ISO/IEC JTC1 SC32 WG3 (Database Languages).” • WG3:PEK-028 (DM32.2-2014-00024r1) SQL/JSON part 1 • WG3:PEK-029 (DM32.2-2014-00025r1) SQL/JSON part 2 JSON приходит в SQL standard
- 26.
- 27. Храня любую топологиюдерева объектов… • Caché будет поддерживать JSON нативно, конвертирую любое представление из/в JSON в/из динамические объекты. • JSON – не является форматом хранения – JSON и XML – только форматы сериализации; – Гибкость в поддерживаемых форматах при сохранении эффективности в хранении Поддержка JSON
- 28. • Будет поддерживатьоперации CRUD (Create, Retrieve, Update, Delete) • Документы сохраняются в персистентные коллекции документов. • Caché – контейнер для хранения коллекций Caché как документная БД
- 29. • БД этодокумент, содержащий массив коллекций. • Коллекция определяет контейнер для документов, индексов документов, и метаданных о множестве документов из данной коллекции Коллекция
- 30. • Нет требования,чтобы документы в коллекции разделяли общую структуру, но обычно это так. • Коллекции документов начинают сохраняться когда первый документ вставляется в коллекцию. Коллекция
- 31. В Caché DocumentDBJSON объекты создаются при помощи следующих классов* JSON – динамические объекты ##class(%Object).%New() ##class(%Array).%New() ##class(%Vector).%ParseJSON() *Могут измениться в окончательной версии
- 32.
- 33. • Не вводятновых типов данных в SQL • JSON документы хранятся как значения строчного типа, например,VARCHAR, CLOB, VARBINARY, или BLOB и т.п. JSON расширения в SQL CREATE TABLE employees ( emp_id INTEGER, department INTEGER, emp_json VARCHAR (5000) )
- 34. • Создаются документыJSON из результатов SQL запросов, типа: – JSON_OBJECT – JSON_OBJECTAGG – JSON_ARRAY – JSON_ARRAYAGG JSON расширения в SQL
- 35. • Запрос возвращаетстроку каждого отдела записанного в таблице DEPTS; • Строка содержит колонку, в которой JSON объект сериализован, и содержит номер отдела и название JSON_OBJECT SELECT JSON_OBJECT( 'deptno' : deptno, 'deptname' : deptname ) FROM depts { "deptno" : 314,"deptname" : "Engineering" }
- 36. • В качестверезультата запроса будут возвращены 4 строки, по две колонки в каждой JSON_OBJECTAGG SELECT job_seq, JSON_OBJECTAGG( job_attrib, job_attval RETURNING VARCHAR(80) ) AS attributes FROM jobs 101 { "Leader" : "155566", "Duration" : "00:30:00", "Description" : " Design the new tables for the web site " } 234 { "Duration" : "01:00:00", "Description" : "Load the tables with existing data" } 492 { "Leader" : "129596" } 17 { "Description" : " Design the look-and-feel of the web site"
- 37. • В результатезапрос возвращает JSON массив с 0 и более элементов JSON_ARRAY SELECT JSON_ARRAY( 'deptno', deptno, 'deptname', deptname ) FROM depts [ "deptno", 314, "deptname", "Engineering" ]
- 38. • Агрегатная функция,создает JSON массив с 0 и более элементов, из строк группированного запроса JSON_ARRAYAGG SELECT emp_id, JSON_ARRAYAGG(number) AS numbers FROM phones GROUP BY emp_id 123 ["555-1234", "555-9876", "555-4455"]
- 39. • Встроенные SQLфункции для запроса по JSON данным – JSON_TABLE: возвращает SQL таблицу – JSON_QUERY: возвращает строчное SQL значение, которое соответствует JSON объекту или JSON массиву – JSON_VALUE: возвращает скалярное SQL значение SQL расширения для JSON данных
- 40. • Доступны новыепредикаты по JSON данным – IS JSON – JSON_EXISTS SQL расширения для JSON данных
- 41.
- 42. • $MethodName • Новыйсинтаксис для инициализации JSON литералов • Встроенные выражения Как сделать работу с JSON лучше? Set array = [ 1,2,3,4 ] Set array = [ 1,x,y*2,"string",x_","_y ] Set object = { "forename":"Joe", “surname”:"Blogs" } Set array = [ (a]b) , (a]]b) ] Set array = [ 1, { “name”: forename_" "_surname }, val**2, { “var”: [ 1, x*y ] } ] Set object={ “name”: forename_" "_surname, “sub”: [ { “var”: "val" }, 5, (a]b) ] } Do ..Method([1,2,3], { “var”: "val" })
- 43. set topTen = ##class(%Array).$new() setplayer = ##class(%Object).$new() set player.Rank = 1 set player.FirstName = "Novak" set player.LastName = "Djokovic" set player.Country = "Serbia" set player.Points = 13165 set grandSlams = ##class(%Array).$new() set slam = ##class(%Object).$new() set slam.Wimbledon = 2 do grandSlams.$push(slam) set slam = ##class(%Object).$new() set slam.USOpen = 1 do grandSlams.$push(slam) set slam = ##class(%Object).$new() set slam."Australian Open" = 5 do grandSlams.$push(slam) set player."Grand Slams" = grandSlams set player.DOB = $zdth("05/22/1987") do topTen.$push(player) Встроенный JSON set topTen = [{"Rank":1, "FirstName": "Novak", "LastName": "Djokovic", "Country": "Serbia", "Points": 13165, "Grand Slams": [{"Wimbledon":2},{"USOpen":1}, {"Australian Open":5}],"DOB": $zdth("05/22/1987")}]
- 44.
- 45. • Перенести разборв ядро • Уменьшить накладные расходы по памяти • Работает уже сейчас (2015.2) Как сделать JSON быстрее?
- 46.
- 47. Модели данных вCaché Многомерное API глобалов Relational SQL ODBC JDBC Object ActiveX .NET Java C++ Multi-Value MVBasic Hierarchical Caché ObjectScript DocumentDB DocDB Graph Globals Graph API
- 48.
- 49. B-Tree “Designing data-intensive applications”,Martin Kleppmann, O’Reilly
- 50. SSTable, MemTable иLSM-Tree “Designing data-intensive applications”, Martin Kleppmann, O’Reilly
- 51. Fractal-Tree “MongoDB and FractalTree® Indexes”, Tim Callaghan, TokuTek
- 52. BW-Tree Page P PID Physical Address P MappingTable Δ: Insert record 50 Δ: Delete record 48 Δ: Update record 35 “Consolidated” Page P “The BW-Tree: A B-tree for New Hardware Platforms”, Justin Levandoski, David Lomet, Sudipta Sengupta, Microsoft Research
- 53. Так какой жеCaché?
- 54. Иерархическое хранилище InterSystems Cachéработает на основе B*-tree движка
- 55. B*-tree Block 3 Type9 global dir. Offset 684, link 0 ^A 45 ^C 44 ^FCE.BranchD 40 … Block 44, Type 66 top pointer, link 0 ^C 47 ^C(5446,50,"") 46 Block 47, Type 6 bottom pointer, link 46 ^C 286 ^C(9,52,"g") 288 … 865 ^C(5436,46,"w") 866 Block 46 Type 6 bottom pointer , link 0 ^C(5446,50,"") 867 … 1345 ^C(9996,46,"w") 1346 Block 286, Type 8 data link 288 ^C ^C(1) skirt,rodeo ^C(1,46) 10$ ^C(1,46,black) 1 … ^C(9,52,blue) 15 Block 288, Type 8 data link 289 ^C(9,52,green) 9 ^C(9,52,red) 12 ^C(9,52,white) 12 ^C(9,52,yellow) 19 … ^C(17,58,red) 19 Block 1346, Type 8 data link 0 ^C(9996,46,white) 10 ^C(9996,46,yellow) 12 ^C(9996,48) 15$ ^C(9996,48,black) 1 … ^C(10000,58,yellow) 15 … …
- 56. Intersystems Caché –мультимодельная платформа БД … • Иерархическое хранилище B*-tree поддерживает как объектный, реляционный, так и множество NoSQL видов доступа (key-value, document) … Итак…