用 Python 寫一個 NoSQL 資料庫Python

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NoSQL 這個詞在近些年正變得隨處可見. 但是到底 “NoSQL” 指的是什麼? 它是如何並且為什麼這麼有用? 在本文, 我們將會通過純 Python (我比較喜歡叫它, “輕結構化的虛擬碼”) 寫一個 NoSQL 資料庫來回答這些問題.

 

OldSQL

很多情況下, SQL 已經成為 “資料庫” (database) 的一個同義字. 實際上, SQL 是 Strctured Query Language 的首字母縮寫, 而並非指資料庫技術本身. 更確切地說, 它所指的是從 RDBMS (關係型資料庫管理系統, Relational Database Management System ) 中檢索資料的一門語言. mysql, MS SQL Server 和 Oracle 都屬於 RDBMS 的其中一員.

 

RDBMS 中的 R, 即 “Relational” (有關係，關聯的), 是其中內容最豐富的部分. 資料通過 表 (table) 進行組織, 每張表都是一些由 類型 (type) 相關聯的 列 (column) 構成. 所有表, 列及其類的類型被稱為資料庫的 schema (架構或模式). schema 通過每張表的描述資訊完整刻畫了資料庫的結構. 比如, 一張叫做 Car 的表可能有以下一些列:

 

Make: a string

Model: a string

Year: a four-digit number; alternatively, a date

Color: a string

VIN(Vehicle Identification Number): a string

 

在一張表中, 每個單一的條目叫做一 行 (row), 或者一條 記錄 (record). 為了區分每條記錄, 通常會定義一個 主鍵 (primary key). 表中的 主鍵 是其中一列 , 它能夠唯一標識每一行. 在表 Car 中, VIN 是一個天然的主鍵選擇, 因為它能夠保證每輛車具有唯一的標識. 兩個不同的行可能會在 Make, Model, Year 和 Color 列上有相同的值, 但是對於不同的車而言, 肯定會有不同的 VIN. 反之， 只要兩行擁有同一個 VIN, 我們不必去檢查其他列就可以認為這兩行指的的就是同一輛車.

 

Querying

SQL 能夠讓我們通過對資料庫進行 query (查詢) 來擷取有用的資訊. 查詢 簡單來說, 查詢就是用一個結構化語言向 RDBMS 提問, 並將其返回的行解釋為問題的答案. 假設資料庫表示了美國所有的註冊車輛, 為了擷取 所有的 記錄, 我們可以通過在資料庫上進行如下的 SQL 查詢 :

 

SELECT Make, Model FROM Car;

 

將 SQL 大致翻譯成中文:

 

“SELECT”: “向我展示”

“Make, Model”: “Make 和 Model 的值”

“FROM Car”: “對錶 Car 中的每一行”

 

也就是, “向我展示表 Car 每一行中 Make 和 Model 的值”. 執行查詢後， 我們將會得到一些查詢的結果, 其中每個都是 Make 和 Model. 如果我們僅關心在 1994 年註冊的車的顏色, 那麼可以:

 

SELECT Color FROM Car WHERE Year = 1994;

 

此時, 我們會得到一個類似如下的列表:

 

Black

Red

Red

White

Blue

Black

White

Yellow

 

最後, 我們可以通過使用表的 (primary key) 主鍵 , 這裡就是 VIN 來指定查詢一輛車:

 

SELECT * FROM Car WHERE VIN = ‘2134AFGER245267‘

 

上面這條查詢語句會返回所指定車輛的屬性資訊.

 

主鍵被定義為唯一不可重複的. 也就是說, 帶有某一指定 VIN 的車輛在表中至多隻能出現一次. 這一點非常重要，為什麼? 來看一個例子:

 

Relations

假設我們正在經營一個汽車修理的業務. 除了其他一些必要的事情, 我們還需要追蹤一輛車的服務曆史, 即在該輛車上所有的修整記錄. 那麼我們可能會建立包含以下一些列的 ServiceHistory 表:

 

VIN | Make | Model | Year | Color | Service Performed | Mechanic | Price | Date

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