Cassandra CQL v3.3中文文档(下)

发布时间:2020-06-23 23:05:31 作者:jijun87120681
来源:网络 阅读:3928

4.  Queries

4.1.    SELECT

语法:

<select-stmt> ::= SELECT ( JSON )?    <select-clause>
                  FROM <tablename>
                  ( WHERE    <where-clause> )?
                  ( ORDER BY    <order-by> )?
                  ( LIMIT <integer>    )?
                  ( ALLOW FILTERING )?
 
<select-clause> ::= DISTINCT?    <selection-list>
                  | COUNT '(' ( '*' | '1' )    ')' (AS <identifier>)?
 
<selection-list>
 ::=    <selector> (AS <identifier>)? ( ',' <selector>
 (AS    <identifier>)? )* | '*'
 
<selector> ::= <identifier>
             | WRITETIME '('    <identifier> ')'
             | TTL '(' <identifier>    ')'
             | <function> '('    (<selector> (',' <selector>)*)? ')'
 
<where-clause> ::=    <relation> ( AND <relation> )*
 
<relation> ::= <identifier>    <op> <term>
             | '(' <identifier> (','    <identifier>)* ')' <op> <term-tuple>
             | <identifier> IN '(' (    <term> ( ',' <term>)* )? ')'
            
 | '(' <identifier> (','    <identifier>)* ')' IN '(' ( 
<term-tuple> ( ','    <term-tuple>)* )? ')'
             | TOKEN '(' <identifier>    ( ',' <identifer>)* ')' <op> <term>
 
<op> ::= '=' | '<' | '>' |    '<=' | '>=' | CONTAINS | CONTAINS KEY
<order-by> ::= <ordering> (    ',' <odering> )*
<ordering> ::= <identifer> (    ASC | DESC )?
<term-tuple> ::= '(' <term>    (',' <term>)* ')'

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”column。更多详情请查看SELECT JSON

4.1.1.        <select-clause>

<select-clause>决定了那些columns需要被查询并返回在结果集中。

<selector>既可以是查询的列名也可以是<function>。函数与<term>一样。WRITETIME函数允许查询出column插入时的timestamp. TTL可以查询出存活时间,如果没有设置过期时间,则返回null

任何<selector>都可以使用AS来启用别名。注意<where-clause><order-by>从句应该引用原始的columns名称而非别名。

4.1.2.  <where-clause>

<where-clause>指定了哪些rows需要被查询。它由PRIMARY KEY一部分和定义的二级索引的相关的columns组成。

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 keyclustering 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columnprimary 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(listssetsmaps)。maps情况,CONTAINS适用于map valuesCONTAINS KEY操作可以使用在map columns上且适用于map keys

4.1.3.  <order-by>

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tableCLUSTERING ORDER)。

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)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

<type> ::= <native-type>
         | <collection-type>
         | <tuple-type>
         | <string>       // Used for custom types. The fully-qualified name of a JAVA class
 
<native-type> ::= ascii
                | bigint
                | blob
                | boolean
                | counter
                | date
                | decimal
                | double
                | float
                | inet
                | int
                | text
                | time
                | timestamp
                | timeuuid
                | uuid
                | varchar
                | varint
 
<collection-type> ::= list '<' <native-type> '>'
                    | set  '<' <native-type> '>'
                    | map  '<' <native-type> ',' <native-type> '>'
<tuple-type> ::= tuple '<' <type> (',' <type>)* '>'

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


ASCII character string


bigint

integers


64-bit signed long


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


Variable-precision decimal


double


integers



64-bit IEEE-754 floating point


float

integers, floats


32-bit IEEE-754 floating point


inet

strings


An IP address. It can be either 4 bytes long (IPv4) or 16    bytes long (IPv6). There is no inet constant, IP address should be inputed    as strings


int

integers


32-bit signed int


text

strings


UTF8 encoded string


time


integers, strings



A time with nanosecond precision. See Working with    time below for more information.


timestamp


integers, strings



A timestamp. Strings constant are allow    to input timestamps as dates, see Working with    timestamps below for more information.


timeuuid

uuids


Type 1 UUID. This is generally used as a    “conflict-free” timestamp. Also see the functions on    Timeuuid


uuid

uuids


Type 1 or type 4 UUID


varchar

strings


UTF8 encoded string


varint

integers


Arbitrary-precision integer


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19701100:00:00到现在的毫秒数。

string类型格式为:

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197011日到现在的天数。

string类型格式为:

time可以是64位整型,表示从midnight到现在的纳秒。

string类型格式为:

5.4.    Counters

counter类型用来定义counter columns一个counter columns64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:

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<text, text>   // 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<text>
);


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<int>
)

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 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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