NoSQL データベース

Couchbase はスキーマフリーなドキュメントデータベースで、高いパフォーマンス、使用性、およびスケーラビリティを提供します。これらの機能は、必ずしもSQL-92 のような標準準拠のクエリ言語と互換しないわけではありません。

connectorでは、スキーマフリーなCouchbase オブジェクトをリレーショナルテーブルにモデル化し、SQL クエリをN1QL またはSQL++ (Analytics) クエリに読み替えることで、要求されたデータを取得します。このセクションでは、connector が複数のやり方によって、リレーショナルSQL とドキュメントデータベースのギャップの橋渡しをいかに行うかを説明します。

自動スキーマ検出

connector が最初にCouchbase に接続すると、各バケットを開きそのバケットから設定可能な数の行をスキャンします。それらの行を使用して、そのバケット内のカラムとデータ型、およびそれらのドキュメント内の任意の配列に対するフレーバーテーブルと子テーブルの作成方法を決定します。Couchbase Enterprise バージョン4.5.1以降では、TypeDetectionScheme がINFER に設定されている場合は、connector はINFER コマンドを使用するように設定することもできます。これにより、connector はバケットのより正確なカラムリストを取得し、より複雑なフレーバーを検出することができます。

Analytics サービスを使用する場合、connector はカラムと子テーブルの検出のみを行います。フレーバーテーブルは、シャドウデータセットを使用してCouchbase 自体によって提供されます。また、Analytics モードは現在INFER をサポートしていないため、行スキャンのみがサポートされています。

詳しくは、自動スキーマ検出を参照して、フレーバーテーブルと子テーブルがCouchbase データからどのようにモデル化されるかをご確認ください。 Setting NumericStrings is also recommended as it can avoid type detection issues with certain kinds of text data.

カスタムスキーマ定義

オプションとして、カスタムスキーマ定義を使って、Couchbase オブジェクトの上に選択されたリレーショナル構造を投射することもできます。これにより、自分で選択したカラム名、データ型、Couchbase ドキュメント内の値の位置を定義することができます。

クエリマッピング

さまざまなN1QL およびSQL++ 処理がどのようにSQL として表されているかについての詳細はクエリマッピングを参照してください。

垂直フラット化

配列とオブジェクトがどのようにフィールドにマップされるかについての詳細は、垂直フラット化を参照してください。

JSON 関数