CData Python Connector for Couchbase

Build 24.0.9062

クエリマッピング

本製品 では、SQL-92 準拠クエリを対応するN1QL またはSQL++ クエリにマッピングします。以下のマッピングは完全ではありませんが、この変換中に本製品 が使用する一般的なパターンを理解するのに役立つはずです。

SELECT クエリ

SELECT ステートメントは、以下のように、適切なN1QL SELECT クエリに変換されます:SQL-92 とN1QL の類似により、多くのクエリは直接変換されます。

本製品 にCouchbase バケットのスキーマが存在する場合の一つの大きな相違は、SELECT * クエリはバケット内の一つのフィールドを直接SELECT するものに変換されることです。本製品 はまた、自動的にバケット内のそれぞれのドキュメントのプライマリーキーをベースにDocument.Id カラムを自動的に作成します。

SQL Query N1QL Query
SELECT * FROM users SELECT META(`users`).id AS `id`, ... FROM `users`
SELECT [Document.Id], status FROM users SELECT META(`users`).id AS `Document.Id`, `users`.`status` FROM `users`
SELECT * FROM users WHERE status = 'A' OR age = 50 SELECT META(`users`).id AS `id`, ... FROM `users` WHERE TOSTRING(`users`.`status`) = "A" OR TONUMBER(`users`.`age`) = 50
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'A%' SELECT META(`users`).id AS `id`, ... FROM `users` WHERE TOSTRING(`users`.`name`) LIKE "A%"
SELECT * FROM users WHERE status = 'A' ORDER BY [Document.Id] DESC SELECT META(`users`).id AS `id`, ... FROM `users` WHERE TOSTRING(`users`.`status`) = "A" ORDER BY META(`users`).id DESC
SELECT * FROM users WHERE status IN ('A', 'B') SELECT META(`users`).id, ... FROM `users` WHERE TOSTRING(`users`.`status`) IN ["A", "B"]

本製品 が型変換が必要であることを検出した場合、条件に追加の型関数が含まれることがあることに注意してください。 StrictComparison プロパティを使用して、これらの型変換を無効にできます。明確にするために、残りのN1QL サンプルはこれらの追加の変換関数なしで示されています。

USE KEYS Optimizations

When a query has either equals or IN clause that targets the Document.Id column, and there is no OR clause to override it, the 本製品 will convert the Document.Id filter into a USE KEYS clause. This avoids the overhead of scanning an index because the document keys are already known to the N1QL engine (this optimization does not apply to the Analytics CouchbaseService).

SQL Query N1QL Query
SELECT * FROM users WHERE [Document.Id] = '1'SELECT ... FROM `users` USE KEYS ["1"]
SELECT * FROM users WHERE [Document.Id] IN ('2', '3') SELECT ... FROM `users` USE KEYS ["2", "3"]
SELECT * FROM users WHERE [Document.Id] = '4' OR [Document.Id] = '5' SELECT ... FROM `users` USE KEYS ["4", "5"]
SELECT * FROM users WHERE [Document.Id] = '6' AND status = 'A' SELECT ... FROM `users` USE KEYS ["6"] WHERE `status` = "A"

In addition to being used for SELECT queries, the same optimization is performed for DML operations as shown below.

子テーブル

クエリ内のすべての子テーブルが同じ親を共有し、それらの"Document.Id" カラムでINNER JOIN を使用して結合されている限り、本製品 はJOIN を単一のUNNEST 式に結合します。N1QL のUNNEST クエリとは異なり、フィールドにアクセスする場合は、基本テーブルに明示的にJOIN する必要があります。

SQL クエリ N1QL クエリ
SELECT * FROM users_posts SELECT META(`users`).id, `users_posts`.`text`, ... FROM `users` UNNEST `users`.`posts` AS `users_posts`
SELECT * FROM users INNER JOIN users_posts ON users.[Document.Id] = users_posts.[Document.Id] SELECT META(`users`).id, `users`.`name`, ..., `users_posts`.`text`, ... FROM `users` UNNEST `users`.`posts` AS `users_posts`
SELECT * FROM users INNER JOIN users_posts ... INNER JOIN users_comments ON ... SELECT ... FROM `users` UNNEST `users`.`posts` AS `users_posts` UNNEST `users`.`comments` AS `users_comments`

フレーバーテーブル

フレーバーテーブルには、クエリ時に常に適切な条件が含まれているため、フレーバーからのドキュメントのみが返されます。

SQL クエリ N1QL クエリ
SELECT * FROM [users.subscriber] SELECT ... FROM `users` WHERE `docType` = "subscriber"
SELECT * FROM [users.subscriber] WHERE age > 50 SELECT ... FROM `users` WHERE `docType` = "subscriber" AND `age` > 50

Aggregate クエリ

N1QL はいくつかのビルトイン集計関数を持ちます。本製品 は、さまざまな集計クエリの拡張的利用を行います。以下にいくつか例を示します。

SQL クエリN1QL クエリ
SELECT Count(*) As Count FROM OrdersSELECT Count(*) AS `count` FROM `Orders`
SELECT Sum(price) As total FROM OrdersSELECT Sum(`price`) As `total` FROM `Orders`
SELECT cust_id, Sum(price) As total FROM Orders GROUP BY cust_id ORDER BY totalSELECT `cust_id`, Sum(`price`) As `total` FROM `Orders` GROUP BY `cust_id` ORDER BY `total`
SELECT cust_id, ord_date, Sum(price) As total FROM Orders GROUP BY cust_id, ord_date Having total > 250SELECT `cust_id`, `ord_date`, Sum(`price`) As `total` FROM `Orders` GROUP BY `cust_id`, `ord_date` Having `total` > 250

INSERT ステートメント

SQL のINSERT ステートメントは、次のようにN1QL INSERT ステートメントとしてマッピングされます。これは、トップレベルのフィールドと垂直フラット化 によって生成されたフィールドの両方で同じように機能します。

SQL クエリN1QL クエリ
INSERT INTO users ([Document.Id], age, status) VALUES ('bcd001', 45, 'A') INSERT INTO `users` (KEY, VALUE) VALUES ('bcd001', { "age" : 45, "status" : "A" })
INSERT INTO users ([Document.Id], [metrics.posts]) VALUES ('bcd002', 0) INSERT INTO `users` (KEY, VALUE) VALUES ('bcd002', {"metrics': {"posts": 0}})

子テーブルの挿入

子テーブルへの挿入は、配列処理を使用して内部的にN1QL のUPDATE に変換されます。これはトップレベルドキュメントを作成しないので、提供されるDocument.Id は既存のドキュメントを参照する必要があります。

子テーブルINSERT のもう1つの制限は、multi-valued INSERT がすべて同じDocument.Id を使用しなければならないことです。プロバイダーはデータを変更する前にこれを確認し、この成約に違反しているとエラーを発生させます。

SQL クエリ N1QL クエリ
INSERT INTO users_ratings ([Document.Id], value) VALUES ('bcd001', 4.8), ('bcd001', 3.2) UPDATE `users` USE KEYS "bcd001" SET `ratings` = ARRAY_PUT(`ratings`, 4.8, 3.2)
INSERT INTO users_reviews ([Document.Id], score) VALUES ('bcd002', 'Great'), ('bcd002', 'Lacking') UPDATE `users` USE KEYS "bcd001" SET `ratings` = ARRAY_PUT(`ratings`, {"score": "Great"}, {"score": "Lacking"})

一括INSERT ステートメント

一括INSERT もサポートされています。SQL Bulk INSERT は以下のように変換されます。

INSERT INTO users#TEMP ([Document.Id], KEY, VALUE) VALUES ('bcd001', 45, "A")
INSERT INTO users#TEMP ([Document.Id], KEY, VALUE) VALUES ('bcd002', 24, "B")
INSERT INTO users SELECT * FROM users#TEMP
変換される文字列:
INSERT INTO `users` (KEY, VALUE) VALUES
  ('bcd001', {"age": 45, "status": "A"}),
  ('bcd002', {"age": 24, "status": "B"})

子テーブルのmulti-valued INSERT のように、一括INSERT のすべての行も同じDocument.Id を持つ必要があります。

更新ステートメント

SQL のUPDATE ステートメントは、次のようにN1QL UPDATE ステートメントとしてマッピングされます:

SQL クエリN1QL クエリ
UPDATE users SET status = 'C' WHERE [Document.Id] = 'bcd001' UPDATE `users` USE KEYS ["bcd001"] SET `status` = "C"
UPDATE users SET status = 'C' WHERE age > 45 UPDATE `users` SET `status` = "C" WHERE `age` > 45

子テーブルの更新

子テーブルを更新するとき、SQL クエリは"FOR" 式または"ARRAY" 式のいずれかを使用してUPDATE クエリに変換されます。

SQL クエリ N1QL クエリ
UPDATE users_ratings SET value = 5.0 WHERE value > 5.0 UPDATE `users` SET `ratings` = ARRAY CASE WHEN `value` > 5.0 THEN 5 ELSE `value` END FOR `value` IN `ratings` END
UPDATE users_reviews SET score = 'Unknown' WHERE score = '' UPDATE `users` SET `$child`.`score` = 'Unknown' FOR `$child` IN `reviews` WHEN `$child`.`score` = "" END

フレーバーテーブルの更新

フレーバーテーブルのSELECT と同様に、フレーバーテーブルのUPDATE は常に適切な条件が含まれているため、フレーバーに属するドキュメントのみが影響を受けます。

SQL クエリ N1QL クエリ
UPDATE [users.subscriber] SET status = 'C' WHERE age > 45 UPDATE `users` SET `status` = "C" WHERE `docType` = "subscriber" AND `age` > 45

削除ステートメント

SQL のDELETE ステートメントは、次のようにN1QL UPDATE ステートメントとしてマッピングされます:

SQL クエリN1QL クエリ
DELETE FROM users WHERE [Document.Id] = 'bcd001' DELETE FROM `users` USE KEYS ["bcd001"]
DELETE FROM users WHERE status = 'inactive' DELETE FROM `users` WHERE `status` = "inactive"

子テーブルの削除

子テーブルから削除するとき、SQL クエリは"ARRAY" 式を使用してUPDATE クエリに変換されます。

SQL クエリ N1QL クエリ
DELETE FROM users_ratings WHERE value < 0 UPDATE `users` SET `ratings` = ARRAY `value` FOR `value` IN `ratings` WHEN NOT (`value` < 0) END
DELETE FROM users_reviews WHERE score = '' UPDATE `users` SET `reviews` = ARRAY `$child` FOR `$child` IN `reviews` WHEN NOT (`$child`.`score` = "") END

フレーバーテーブルの削除

フレーバーテーブルのSELECT と同様に、フレーバーテーブルのDELETE は常に適切な条件が含まれているため、フレーバーに属するドキュメントのみが影響を受けます。

SQL クエリ N1QL クエリ
DELETE FROM [users.subscriber] WHERE status = 'inactive' DELETE FROM `users` WHERE `docType` = "subscriber" AND status = "inactive"

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