简单 SQL 查询 在野狗中的对应实现

[wilddog]

野狗实时后端云主要提供的是一个实时通信的通道，但是毕竟也提供了数据存储的功能。因此野狗也可以被看作是一个具有实时同步数据功能的云端数据库。

这个数据库是 NoSQL 的，数据的存储是树型的，类似一个巨大的 JSON ，而不是关系型的二维表结构。对于有 SQL 技术背景的用户来说，使用野狗需要一个思维转换的过程。需要注意的是，虽然今天我们来讨论一些常见的 SQL 查询在野狗中如何对应的实现，我们仍然不建议待着关系型数据库的思维使用野狗云。

我们将会讨论如下几种查询：

• 根据一个用户的 id 查询用户（ WHERE id = x ）
• 根据 email 查询用户(WHERE email = x)
• 查询昨天发表的消息（ WHERE time BETWEEN x AND y ）
• 排序取 x 条（ ORDER BY time LIMIT x ）
• 通过 id 字段关联查询（ FROM table1 JOIN table2 USING id ）

我们同样以 JavaScript 为例， Android 和 iOS 平台类似。本文中所讲述的内容严重依赖于下列 API 的正确理解和使用，对这些 API 还不了解的用户，请参考 API 文档（ https://z.wilddog.com/web/api）：

• orderByChild ：按照指定子节点的值排序。
• startAt ：查询值范围的起点。如果没有明确的指定 orderBy 属性，则默认按照数据的 priority 排序。
• endAT ：与 startAt 对应，查询值范围的结束点。
• limitToFirst/limitToLast ：返回多少条数据记录，相当与 sql 中的 limit 。

根据一个用户的 id 查询用户（ WHERE id = x ）

根据 id 查询用户，这是最基础的查询。在野狗中，所有的数据都拥有一个唯一的 URL ，数据是存储在一个 path 路径下的， path 中的字段名 key 即可被认为是记录的主键 id 。例如我们在 /user 路径下存储了每个用户的信息：

数据中的 123 ， 234 ， 345 ， 456 就是四条记录的 id 。那么当根据 id 查询 user 的时候，我们只需要使用数据的 URL 进行查询：

var ref = new Wilddog("https://.wilddogio.com/user/2");

ref.once('value', function(snapshot) {

console.log('I fetched a user!', snapshot.val());

});

根据 email 查询用户(WHERE email = x)

使用 id 对数据进行查询是很简单的，因为 id 已经在数据的 URL 中。如果我们要查询的字段不再 URL 中呢？我们查找 email 为 [email protected] 的用户，需要结合使用 orderByChild()方法和 startAt()和 endAt()方法：

var ref = new Wilddog("https://<appid>.wilddogio.com/user");

ref.orderByChild('email')

.startAt('[email protected]')

.endAt('[email protected]')

.once('value', function(snapshot) {

console.log('accounts matching ：', snapshot.val())

});

查询昨天发表的消息（ WHERE time BETWEEN x AND y ）

假设数据结构如下：

要对 time 字段进行范围查询，同样结合使用 orderByChild()方法和 startAt()和 endAt()方法：

ref.orderByChild('time')

.startAt(startTime)

.endAt(endTime)

.once('value', function(snapshot) {

console.log('messages found : ', snapshot.val())

});

排序取 x 条（ ORDER BY time LIMIT x ）

假设每个用户都有一个 age 字段，要按 age 排序，查询年龄最小的两个 user ，可以构造如下的查询：

var ref = new Wilddog("https://<appid>.wilddogio.com");

ref.child('user').orderByChild('age').limitToFirst(2).on('child_added', function(userSnap) {

console.log('find user : ' + JSON.stringify(userSnap.val()));

});

如果要取年龄最大的 2 个 user ，将 limitToFirst(2)改为 limitToLast(2)即可。

通过 id 字段关联查询（ FROM table1 JOIN table2 USING id ）

有时候我们出于查询性能的考虑，为了避免一次从云端传输太大的数据量，我们将一部分数据拆分出去存储在另外的数据路径下。假设我们的每位 user 都有自己的 media 属性，而我们将 media 属性拆分出去存储，数据如下：

这时候可能需要在查询的时候进行一个类似关系数据库中的 JOIN 查询：

var ref = new Wilddog("https://<appid>.wilddogio.com");

ref.child('user/123').once('value', function(userSnap) {

ref.child('media/123').once('value', function(mediaSnap) {

console.log('user:' + userSnap.val().name + ', media : ' + mediaSnap.val().weibo);

});

});

如果不是指定 id 为 123 的用户，而是查询所有的用户：

var ref = new Wilddog("https://<appid>.wilddogio.com");

ref.child('user').on('child_added', function(userSnap) {

var id = userSnap.key();

ref.child('media').child(id).once('value', function(mediaSnap) {

console.log('user:' + userSnap.val().name + ', media : ' + mediaSnap.val().weibo);

});

});

出于性能的考虑，在“关联查询”的时候，应当在“外层查询”使用 startAt()， endAt()等方法增加筛选条件，只对较少数据量进行“内层查询”。野狗为实时进行了许多优化，只要数据量不是太大，实时性和性能就不用太担心。

本文中我们讲述了一些最简单和基础的查询，更多高级查询和特性我们将在后续的文章中为大家讲述。

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