用Python写一个NoSQL数据库

Relations

本文译自 What is a NoSQL Database? Learn By Writing>

NoSQL 这个词在近些年正变得到处可见. 然则到底 "NoSQL" 指的是什么? 它是若何并且为什么这么竽暌剐用? 在本文, 我们将会经由过程纯 Python (我比较爱好叫它, "轻构造化的伪代码") 写一个 NoSQL 数据库来答复这些问题.

OldSQL

很多情况下, SQL 已经成为 "数据库" (database) 的一个同义词. 实际上, SQL 是 Strctured Query Language 的首字母缩写, 而并非指数据库技巧本身. 更确切地说, 它所指的是大年夜 RDBMS (关系型数据库治理体系, Relational Database Management System ) 中检索数据的一门说话. MySQL, MS SQL Server 和 Oracle 都属于 RDBMS 的个一一员.

RDBMS 中的 R, 即 "Relational" (有关系，接洽关系的), 是个中内容最丰富的部分. 数据经由过程表 (table) 进行组织, 每张表都是一些由类型 (type) 相接洽关系的列 (column) 构成. 所有表, 列及其类的类型被称为数据库的 schema (架构或模式). schema 经由过程每张表的描述信息完全描述了数据库的构造. 比如, 一张叫做 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

在一张表中, 每个单一的条目叫做一行 (row), 或者一条记录 (record). 为了区分每笔记录, 平日会定义一个主键 (primary key). 表中的主键是个一一列 , 它可以或很多一标识每一行. 在表 Car 中, VIN 是一个天然的主键选择, 因为它可以或许包管每辆车具有独一的标识. 两个不合的行可能会在 Make, Model, Year 和 Color 列上有雷同的值, 然则对于不合的车而言, 肯定会有不合的 VIN. 反之，只要两行拥有同一个 VIN, 我们不必去检查其他列就可以认为这两行指的的就是同一辆车.

Querying

SQL 可以或许让我们经由过程对数据库进行 query (萌芽) 来获取有效的信息. 萌芽简单来说, 萌芽就是用一个构造化说话向 RDBMS 提问, 并将其返回的行解释为问题的谜底. 假设数据库表示了美国所有的注册车辆, 为了获取所有的记录, 我们可以经由过程在数据库长进行如下的 SQL 萌芽 :

SELECT Make, Model FROM Car;

将 SQL 大年夜致翻译成中文:

"SELECT": "向我展示"
"Make, Model": "Make 和 Model 的值"
"FROM Car": "对表 Car 中的每一行"

也就是, "向我展示表 Car 每一行中 Make 和 Model 的值". 履行萌芽后，我们将会获得一些萌芽的结不雅, 个中每个都是 Make 和 Model. 如不雅我们仅关怀在 1994 年注册的车的色彩, 那么可以:

SELECT Color FROM Car WHERE Year = 1994;

此时, 我们会获得一个类似如下的列表:

Black 
Red 
Red 
White 
Blue 
Black 
White 
Yellow

下面是我们办事器所需的一些样板代码：

最后, 我们可以经由过程应用表的 (primary key) 主键 , 这里就是 VIN 来指定萌芽一辆车:

SELECT * FROM Car WHERE VIN = '2134AFGER245267'

主键被定义为独一弗成反复的. 也就是说, 带有某一指定 VIN 的车辆在表中至多只能出现一次. 这一点异常重要，为什么? 来看一个例子:

假设我们正在经营一个汽车补缀的营业. 除了其他一些须要的工作, 我们还须要追踪一辆车的办事汗青, 即在该辆车上所有的修整记录. 那么我们可能会创建包含以下一些列的 ServiceHistory 表:

膳绫擎这条萌芽语句会返回所指定车辆的属性信息.

如许, 每次当车辆维修今后, 我们就在表中添加新的一行, 并写入该次办事我们做了一些什么工作, 是哪位维修工, 花费若干和办事时光等.

然则等一下, 我们都知道，对于同一辆车而言，所有车辆自身信罕见关的列是不变的。也就是说，如不雅把我的 Black 2014 Lexus RX 350 修整 10 次的话，那么即使 Make, Model, Year 和 Color 这些信息并不会改变，每一次仍然反复记录了这些信息. 与无效的反复记录比拟，一个更合理的做法是对词攀类信息只存储一次，并在有须要的时刻进行萌芽。

那么该怎么做呢? 我们可以创建第二张表： Vehicle , 它有如下一些列:

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