CassandraCQLv3.3中文文档(下)-创新互联
4. Queries
4.1. SELECT
语法:
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样例:
SELECT name, occupation FROM users WHERE userid IN (199, 200, 207); SELECT JSON name, occupation FROM users WHERE userid = 199; SELECT name AS user_name, occupation AS user_occupation FROM users; SELECT time, value FROM events WHERE event_type = 'myEvent' AND time > '2011-02-03' AND time <= '2012-01-01' SELECT COUNT(*) FROM users; SELECT COUNT(*) AS user_count FROM users;
SELECT语句从rows中读取columns。返回rows的结果集,每个row都包含columns集合。如果使用JSON关键字,则结果返回一个叫”json”的column。更多详情请查看SELECT JSON。
4.1.1.
任何
4.1.2.
不是所有的关系都是可以查询的。例如,不等关系(其中IN只支持相等关系)在partition key是不支持的(除了在partition key使用token方法才支持不等查询)。而且,对于对于给定的partition key,clustering columns必须是连续的。例如:
CREATE TABLE posts ( userid text, blog_title text, posted_at timestamp, entry_title text, content text, category int, PRIMARY KEY (userid, blog_title, posted_at) )
下面的查询是允许的:
SELECT entry_title, content FROM posts WHERE userid='john doe' AND blog_title='John''s Blog' AND posted_at >= '2012-01-01' AND posted_at < '2012-01-31'
但是下面的查询是非法的
// Needs a blog_title to be set to select ranges of posted_at SELECT entry_title, content FROM posts WHERE userid='john doe' AND posted_at >= '2012-01-01' AND posted_at < '2012-01-31'
可以在PRIMARY KEY上使用token函数。
SELECT * FROM posts WHERE token(userid) > token('tom') AND token(userid) < token('bob')
此外,IN只支持partition key的最后一个column和primary key最后一个column。
也可以使用tuple符号将CLUSTERING COLUMNS组合在一起,例如:
SELECT * FROM posts WHERE userid='john doe' AND (blog_title, posted_at) > ('John''s Blog', '2012-01-01')
tuple符号也可以在CLUSTERING COLUMNS使用IN从句:
SELECT * FROM posts WHERE userid='john doe' AND (blog_title, posted_at) IN (('John''s Blog', '2012-01-01), ('Extreme Chess', '2014-06-01'))
CONTAINS操作可以在使用在集合列上(lists,sets,maps)。maps情况,CONTAINS适用于map values。CONTAINS KEY操作可以使用在map columns上且适用于map keys。
4.1.3.
ORDER BY选项允许对查询的返回结果进行排序。它以列名为参数(ASE表示升序,DESC表示降序,默认为ASE)。目前排序是受限的(依赖于table的CLUSTERING ORDER)。
如果table没有指定CLUSTERING ORDER,则以clustering columns排序
否则以CLUSTERING ORDER排序
LIMIT
LIMIT选项限制SELECT语句查询的返回rows数量。
4.1.5. ALLOW FILTERING
默认情况下,CQL只允许不涉及“filtering”服务器端的select查询, ,即查询所有的(存活)记录将返回结果集(可能部分)。原因是那些“no filtering”查询可预测的性能在某种意义上,它们执行的时间由查询返回的数据量成正比(这可以通过LIMIT控制)。
ALLOW FILTERING选项允许显式地执行需要过滤的查询。请注意查询使用ALLOW FILTERING在性能上不可预知 (上面的定义),即甚至一个查询,选择少量的记录性能取决于的存储在集群中数据总量。
例如,下面的表持有用户信息,birth (有二级索引)和country
CREATE TABLE users ( username text PRIMARY KEY, firstname text, lastname text, birth_year int, country text ) CREATE INDEX ON users(birth_year);
以下查询是合法的:
SELECT * FROM users; SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981;
在这两种情况下,Cassandra保证这些查询性能与返回的数据量成正比。(由于二级索引实现考虑,这个查询可能仍然依赖于集群中节点的数量,间接地取决于存储的数据量。然而,多个节点的数量的大小总是低于用户信息存储的数量)。当然,这两个查询可能返回很大的结果集在实践中,但返回的数据量总是可以通过添加一个LIMIT控制。
然而,下面的查询将被拒绝
SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981 AND country = 'FR';
因为Cassandra不能保证它不需要扫描大量的数据,即使这些查询结果很小。然而,如果你知道你在做什么,你可以通过使用ALLOW FILTERING强制执行该查询,所以下面的查询是有效的:
SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981 AND country = 'FR' ALLOW FILTERING;
5. 数据类型
::= | | | // Used for custom types. The fully-qualified name of a JAVA class ::= ascii | bigint | blob | boolean | counter | date | decimal | double | float | inet | int | text | time | timestamp | timeuuid | uuid | varchar | varint ::= list '<' '>' | set '<' '>' | map '<' ',' '>' ::= tuple '<' (',' )* '>'
CQL支持一组丰富的数据类型,其中包括集合类型。用户还可以提供自定义类型(通过Cassandra加载继承于AbstractType一个JAVA类)。类型的语法是:
注意,原始类型是关键字,大小写敏感。但它们不是保留字。
下表提供了原始数据类型信息,和每种类型的常量的支持:
type | constants supported | description | ||||
ascii | strings |
| ||||
bigint | integers |
| ||||
blob | blobs | Arbitrary bytes (no validation) | ||||
boolean | booleans | true or false | ||||
counter | integers | Counter column (64-bit signed value). See Counters for details | ||||
date | integers, strings | A date (with no corresponding time value). See Working with dates below for more information. | ||||
decimal | integers, floats |
| ||||
double |
|
| ||||
float | integers, floats |
| ||||
inet | strings |
| ||||
int | integers |
| ||||
text | strings |
| ||||
time |
|
| ||||
timestamp |
|
| ||||
timeuuid | uuids |
| ||||
uuid | uuids |
| ||||
varchar | strings |
| ||||
varint | integers |
|
更多集合类型的使用信息,请查看Working withcollections
5.1. Working with timestamps
timestamp可以是64位整型,表示从格林尼治时间1970年1月1日00:00:00到现在的毫秒数。
string类型格式为:
2011-02-03 04:05+0000
2011-02-03 04:05:00+0000
2011-02-03 04:05:00.000+0000
2011-02-03T04:05+0000
2011-02-03T04:05:00+0000
2011-02-03T04:05:00.000+0000
5.2. Working with dates
date可以是32位无符号整型,表示从格林尼治时间1970年1月1日到现在的天数。
string类型格式为:
2014-01-01
Working with time
time可以是64位整型,表示从midnight到现在的纳秒。
string类型格式为:
08:12:54
08:12:54.123
08:12:54.123456
08:12:54.123456789
5.4. Counters
counter类型用来定义counter columns,一个counter columns为64位整型,其上只能做2种操作:增加或减少(查看UPDATE语法)。注意,此counter的值不能被set。
5.5. Working with collections
集合意味着可以存储非规范化的少量数据。比如”用户的电话号码”,“用户邮箱”等。但是当存储项增长×××时(“用户发送的所有消息”…),那么集合将不再适用,应指定一个table(带有clustering columns)来使用。具体来说,集合有以下限制:
总是读取全部集合(没有分页)。
集合元素不能超过65535个。更准确的说,可以插入超过65535个,但无法读取超过65535。
当在sets和maps上执行插入操作时,不会发生read-before-write,而lists会发生。所以建议优先使用sets替代lists。
5.5.1. Maps
map类型是key-value的键值对集合。
CREATE TABLE users ( id text PRIMARY KEY, given text, surname text, favs map// A map of text keys, and text values )
写入map数据使用JSON-inspired语法完成。
// Inserting (or Updating) INSERT INTO users (id, given, surname, favs) VALUES ('jsmith', 'John', 'Smith', { 'fruit' : 'apple', 'band' : 'Beatles' })
添加或修改key-value
// Updating (or inserting) UPDATE users SET favs['author'] = 'Ed Poe' WHERE id = 'jsmith' UPDATE users SET favs = favs + { 'movie' : 'Cassablanca' } WHERE id = 'jsmith'
修改或插入可以使用TTL
// Updating (or inserting) UPDATE users USING TTL 10 SET favs['color'] = 'green' WHERE id = 'jsmith'
TTL将只作用于{ 'color' : 'green' },map的其他项不会影响
删除map记录:
DELETE favs['author'] FROM users WHERE id = 'jsmith'
5.5.2. Sets
set类型集合的值是唯一的
CREATE TABLE p_w_picpaths ( name text PRIMARY KEY, owner text, date timestamp, tags set);
写入set通过逗号分割。注意,INSERT将会替换整个set
INSERT INTO p_w_picpaths (name, owner, date, tags) VALUES ('cat.jpg', 'jsmith', 'now', { 'kitten', 'cat', 'pet' });
通过UPDATE来完成添加和删除操作。
UPDATE p_w_picpaths SET tags = tags + { 'cute', 'cuddly' } WHERE name = 'cat.jpg'; UPDATE p_w_picpaths SET tags = tags - { 'lame' } WHERE name = 'cat.jpg';
5.5.3. Lists
list类型集合值可以重复
CREATE TABLE plays ( id text PRIMARY KEY, game text, players int, scores list)
注意,lists有一些限制和性能损耗,建议尽可能使用set代替list
写入list数据使用JSON-style语法。使用INSERT写入真个list。注意,INSERT将会替换整个list
INSERT INTO plays (id, game, players, scores) VALUES ('123-afde', 'quake', 3, [17, 4, 2]);
添加(appending 或 prepending)值到list,使用JSON-style数组完成
UPDATE plays SET players = 5, scores = scores + [ 14, 21 ] WHERE id = '123-afde'; UPDATE plays SET players = 5, scores = [ 12 ] + scores WHERE id = '123-afde';
Lists也提供以下操作:通过下标设置,通过下标删除值和通过下标范围删除所有值。但这些操作会产生read-before-update且性能较低。这些操作语法:
UPDATE plays SET scores[1] = 7 WHERE id = '123-afde'; // sets the 2nd element of scores to 7 (raises an error is scores has less than 2 elements) DELETE scores[1] FROM plays WHERE id = '123-afde'; // deletes the 2nd element of scores (raises an error is scores has less than 2 elements) UPDATE plays SET scores = scores - [ 12, 21 ] WHERE id = '123-afde'; // removes all occurrences of 12 and 21 from scores
6. Aggregates
6.1. Count
Count函数返回查询的数量
SELECT COUNT(*) FROM plays; SELECT COUNT(1) FROM plays;
也可以查询列的非空值的数量
SELECT COUNT(scores) FROM plays;
6.2. Max and Min
SELECT MIN(players), MAX(players) FROM plays WHERE game = 'quake';
6.3. Sum
SELECT SUM(players) FROM plays;
6.4. Avg
SELECT AVG(players) FROM plays;
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