数据库管理184期 2024-05-07
- 数据库管理-第184期 23ai:干掉MongoDB的不一定是另一个JSON数据库（20240507）
- 1 JSON需求
- 2 关系型表设计
- 3 JSON关系型二元性视图
- 3 查询视图
- 总结
数据库管理-第184期 23ai:干掉MongoDB的不一定是另一个JSON数据库（20240507）
作者：胖头鱼的鱼缸（尹海文）
Oracle ACE Associate: Database（Oracle与MySQL）
PostgreSQL ACE Partner
10年数据库行业经验，现主要从事数据库服务工作
拥有OCM 11g/12c/19c、MySQL 8.0 OCP、Exadata、CDP等认证
墨天轮MVP、认证技术专家、年度墨力之星，ITPUB认证专家、专家百人团成员，OCM讲师，PolarDB开源社区技术顾问，OceanBase观察团成员
圈内拥有“总监”、“保安”、“国产数据库最大敌人”等称号，非著名社恐（社交恐怖分子）
公众号：胖头鱼的鱼缸；CSDN：胖头鱼的鱼缸（尹海文）；墨天轮：胖头鱼的鱼缸；ITPUB：yhw1809。
除授权转载并标明出处外，均为“非法”抄袭
最早接触JSON数据库还是2015年我在尚观的时候，也算是刚刚入行的时候，那时候了解到了MongoDB，当时对比一般的关系型数据库，对其副本分片架构很感兴趣。后面还是在一些项目上，如用于近期数据快速分析、智能客服、用户信息等场景。
在最新版本Oracle Database还叫23c的时候，也就是第130期的时候，我根据官方PPT加上自己理解内容介绍了JSON关系型二元性视图，Oracle JSON Relational Duality Views，这个功能算是颠覆了关系型表和JSON在数据库层面的使用方式，如需查看相关详细介绍请在CSDN、墨天轮、公众号、ITPUB查看相关内容。那时候并没有做什么实验，今天尝试自己整一个简单场景来使用JSON关系型二元性视图。
为了合理的进行实验，我还是安装了23ai Free版本：
1 JSON需求
这里模拟一个订单系统输出：
{
"_id" : "12345678",
"ordertime" : "2024-05-07 09:42:21",
"customer" : "Cary",
"details" :
[ {
"pn" : "98765",
"pname" : "Laptop mode A",
"price" : "2000",
"type" : "computer"
},
{
"pn" : "87654",
"pname" : "CD A",
"price" : "40",
"type" : "music"
},
]
}
其中：
order: 订单编号
customer: 订单用户
order_time: 订单时间
order_detail: 订单详情
- pn: 商品编号
- pname: 商品名称
- price: 商品价格
- type: 商品分类
2 关系型表设计
分别设计用户表customers、然后是订单表orders、订单详情表order_details、商品表products、商品分类表product_type：
建表并插入一些数据：
--drop tables if exist
drop table order_details purge;
drop table products purge;
drop table product_type purge;
drop table orders purge;
drop table customers purge;
--customers
create table customers
(customer_id number,
customer_name varchar2(20),
CONSTRAINT customers_pk PRIMARY KEY(customer_id));
insert into customers values(123456,'Cary');
insert into customers values(234567,'Calvin');
insert into customers values(345678,'Haiwen');
insert into customers values(456789,'Xiaogang');
--product_type
create table product_type
(type_id number,
type_name varchar2(20),
CONSTRAINT type_pk PRIMARY KEY(type_id));
insert into product_type values(1234,'computer');
insert into product_type values(2345,'music');
insert into product_type values(3456,'food');
insert into product_type values(4567,'book');
--products
create table products
(product_id number,
product_name varchar2(20),
price_number number,
type_id number,
CONSTRAINT products_pk PRIMARY KEY(product_id),
CONSTRAINT products_fk FOREIGN KEY(type_id) REFERENCES product_type(type_id));
insert into products values(98765,'Laptop mode A',2000,1234);
insert into products values(87654,'CD A',40,2345);
insert into products values(76543,'Pork',15,3456);
insert into products values(65432,'Oracle 23ai Document',100,4567);
--orders
create table orders
(order_id number,
order_time timestamp,
customer_id number,
CONSTRAINT orders_pk PRIMARY KEY(order_id),
CONSTRAINT orders_fk FOREIGN KEY(customer_id) REFERENCES customers(customer_id));
insert into orders values(12345678,to_timestamp('2024-05-07 09:42:21','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),123456);
insert into orders values(12345679,to_timestamp('2024-05-07 09:45:25','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),234567);
insert into orders values(12345680,to_timestamp('2024-05-07 09:48:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),456789);
insert into orders values(12345681,to_timestamp('2024-05-07 09:51:44','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),345678);
--order_details
create table order_details
(sub_id number,
order_id number,
product_id number,
CONSTRAINT od_pk PRIMARY KEY(sub_id),
CONSTRAINT od_fk1 FOREIGN KEY(order_id) REFERENCES orders(order_id),
CONSTRAINT od_fk2 FOREIGN KEY(product_id) REFERENCES products(product_id));
insert into order_details values(1,12345678,98765);
insert into order_details values(2,12345678,87654);
insert into order_details values(3,12345679,87654);
insert into order_details values(4,12345679,65432);
insert into order_details values(5,12345679,76543);
insert into order_details values(6,12345680,98765);
insert into order_details values(7,12345681,98765);
insert into order_details values(8,12345681,87654);
insert into order_details values(9,12345681,76543);
insert into order_details values(10,12345681,65432);
commit;
检查数据：
select o.order_id orderid,c.customer_name customer,o.order_time ordertime,p.product_name pn,p.product_name pname,p.price_number price,pt.type_name type from orders o,customers c,order_details od,products p,product_type pt where o.customer_id=c.customer_id and o.order_id=od.order_id and od.product_id=p.product_id and p.type_id=pt.type_id order by o.order_id;
通过SQL查询传统关系型表的订单信息会有一些问题，会有重复的上层数据，在本案例中就是orderid、customer、ordertime相关信息。（原谅我用了个比较low的方式写SQL，我写SQL的能力确实一般般）
3 JSON关系型二元性视图
CREATE JSON DUALITY VIEW orders_jdv AS
orders @insert @update @delete
{
_id : order_id,
ordertime : order_time,
customers @unnest
{
cid : customer_id,
customer : customer_name
},
details : order_details
[ {
subid : sub_id
products
{
pn : product_id,
pname : product_name,
price : price_number,
product_type @unnest
{
typeid : type_id,
type : type_name
}
}
} ]
};
这里需要注意以下一些限制：
- 所有表必须有主键
- 表之间有关联关系的列需要用外键连接
- JSON关系二元性视图必须包含表中所有主键和唯一约束的列
- 必须包含_id字段
3 查询视图
SQL方式：
select * from orders_jdv;
MongoDB API&REST:
Oracle现在提供了MongoDB API和REST接口用于操作Oracle数据库中的JSON数据，目前该部分还在摸索之中。
Oracle Database API for MongoDB相关文档可参考官方文档：
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/mongodb-api/mgapi/preface.html
更多JSON关系二元性视图的用法及案例可参考官方文档：
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/jsnvu/preface.html
总结
本期对JSON关系二元性视图做了一个简单案例实操，可以看到使用JSON关系二元性视图可以极大减少文档型数据库的存储冗余问题，是一种颠覆性的数据存储与使用方式，但使用还是有一些限制。
老规矩，知道写了些啥。
