CassandraCQLv3.3中文文档（下）-创新互联

4. Queries

4.1. SELECT

语法：

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 ::= SELECT ( JSON )?    
                  FROM 
                  ( WHERE     )?
                  ( ORDER BY     )?
                  ( LIMIT     )?
                  ( ALLOW FILTERING )?
 
 ::= DISTINCT?    
                  | COUNT '(' ( '*' | '1' )    ')' (AS )?
 

 ::=     (AS )? ( ',' 
 (AS    )? )* | '*'
 
 ::= 
             | WRITETIME '('     ')'
             | TTL '('     ')'
             |  '('    ( (',' )*)? ')'
 
 ::=     ( AND  )*
 
 ::=      
             | '('  (','    )* ')'  
             |  IN '(' (     ( ',' )* )? ')'
            
 | '('  (','    )* ')' IN '(' ( 
 ( ','    )* )? ')'
             | TOKEN '('     ( ',' )* ')'  
 
 ::= '=' | '<' | '>' |    '<=' | '>=' | CONTAINS | CONTAINS KEY
 ::=  (    ','  )*
 ::=  (    ASC | DESC )?
 ::= '('     (',' )* ')'

样例：

SELECT name, occupation FROM users WHERE    userid IN (199, 200, 207);
 
SELECT JSON name, occupation FROM users    WHERE userid = 199;
 
SELECT name AS user_name, occupation AS    user_occupation FROM users;
 
SELECT time, value
FROM events
WHERE event_type = 'myEvent'
     AND time > '2011-02-03'
     AND time <= '2012-01-01'
 
SELECT COUNT(*) FROM users;
 
SELECT COUNT(*) AS user_count FROM users;

SELECT语句从rows中读取columns。返回rows的结果集，每个row都包含columns集合。如果使用JSON关键字，则结果返回一个叫”json”的column。更多详情请查看SELECT JSON。

4.1.1.

决定了那些columns需要被查询并返回在结果集中。

既可以是查询的列名也可以是。函数与一样。WRITETIME函数允许查询出column插入时的timestamp. TTL可以查询出存活时间，如果没有设置过期时间，则返回null

任何都可以使用AS来启用别名。注意和从句应该引用原始的columns名称而非别名。

4.1.2.

指定了哪些rows需要被查询。它由PRIMARY KEY一部分和定义的二级索引的相关的columns组成。

不是所有的关系都是可以查询的。例如，不等关系（其中IN只支持相等关系）在partition key是不支持的（除了在partition key使用token方法才支持不等查询）。而且，对于对于给定的partition key，clustering columns必须是连续的。例如：

CREATE TABLE posts (
    userid text,
    blog_title text,
    posted_at timestamp,
    entry_title text,
    content text,
    category int,
    PRIMARY KEY (userid, blog_title, posted_at)
)

下面的查询是允许的：

SELECT entry_title, content FROM posts WHERE userid='john doe' AND blog_title='John''s Blog' AND posted_at >= '2012-01-01' AND posted_at < '2012-01-31'

但是下面的查询是非法的

// Needs a blog_title to be set to select ranges of posted_at
SELECT entry_title, content FROM posts WHERE userid='john doe' AND posted_at >= '2012-01-01' AND posted_at < '2012-01-31'

可以在PRIMARY KEY上使用token函数。

SELECT * FROM posts WHERE token(userid) > token('tom') AND token(userid) < token('bob')

此外，IN只支持partition key的最后一个column和primary key最后一个column。

也可以使用tuple符号将CLUSTERING COLUMNS组合在一起，例如：

SELECT * FROM posts WHERE userid='john doe' AND (blog_title, posted_at) > ('John''s Blog', '2012-01-01')

tuple符号也可以在CLUSTERING COLUMNS使用IN从句：

SELECT * FROM posts WHERE userid='john doe' AND (blog_title, posted_at) IN (('John''s Blog', '2012-01-01), ('Extreme Chess', '2014-06-01'))

CONTAINS操作可以在使用在集合列上（lists，sets，maps）。maps情况，CONTAINS适用于map values。CONTAINS KEY操作可以使用在map columns上且适用于map keys。

4.1.3.

ORDER BY选项允许对查询的返回结果进行排序。它以列名为参数（ASE表示升序，DESC表示降序，默认为ASE）。目前排序是受限的（依赖于table的CLUSTERING ORDER）。

如果table没有指定CLUSTERING ORDER，则以clustering columns排序
否则以CLUSTERING ORDER排序
LIMIT

LIMIT选项限制SELECT语句查询的返回rows数量。

4.1.5. ALLOW FILTERING

默认情况下,CQL只允许不涉及“filtering”服务器端的select查询, ,即查询所有的(存活)记录将返回结果集(可能部分)。原因是那些“no filtering”查询可预测的性能在某种意义上,它们执行的时间由查询返回的数据量成正比(这可以通过LIMIT控制)。

ALLOW FILTERING选项允许显式地执行需要过滤的查询。请注意查询使用ALLOW FILTERING在性能上不可预知 (上面的定义),即甚至一个查询,选择少量的记录性能取决于的存储在集群中数据总量。

例如,下面的表持有用户信息，birth (有二级索引)和country

CREATE TABLE users (
    username text PRIMARY KEY,
    firstname text,
    lastname text,
    birth_year int,
    country text
)
CREATE INDEX ON users(birth_year);

以下查询是合法的：

SELECT * FROM users;
SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981;

在这两种情况下,Cassandra保证这些查询性能与返回的数据量成正比。(由于二级索引实现考虑,这个查询可能仍然依赖于集群中节点的数量,间接地取决于存储的数据量。然而,多个节点的数量的大小总是低于用户信息存储的数量)。当然,这两个查询可能返回很大的结果集在实践中,但返回的数据量总是可以通过添加一个LIMIT控制。

然而,下面的查询将被拒绝

SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981 AND country = 'FR';

因为Cassandra不能保证它不需要扫描大量的数据,即使这些查询结果很小。然而,如果你知道你在做什么,你可以通过使用ALLOW FILTERING强制执行该查询,所以下面的查询是有效的:

SELECT firstname, lastname FROM users WHERE birth_year = 1981 AND country = 'FR' ALLOW FILTERING;

5. 数据类型

 ::= 
         | 
         | 
         |        // Used for custom types. The fully-qualified name of a JAVA class
 
 ::= ascii
                | bigint
                | blob
                | boolean
                | counter
                | date
                | decimal
                | double
                | float
                | inet
                | int
                | text
                | time
                | timestamp
                | timeuuid
                | uuid
                | varchar
                | varint
 
 ::= list '<'  '>'
                    | set  '<'  '>'
                    | map  '<'  ','  '>'
 ::= tuple '<'  (',' )* '>'

CQL支持一组丰富的数据类型,其中包括集合类型。用户还可以提供自定义类型(通过Cassandra加载继承于AbstractType一个JAVA类)。类型的语法是:

注意，原始类型是关键字，大小写敏感。但它们不是保留字。

下表提供了原始数据类型信息,和每种类型的常量的支持:

type

constants supported

description

ascii

strings

ASCII character string

bigint

integers

64-bit signed long

blob

blobs

Arbitrary bytes (no validation)

boolean

booleans

true or false

counter

integers

Counter column (64-bit signed value). See Counters for details

date

integers, strings

A date (with no corresponding time value). See Working with dates below for more information.

decimal

integers, floats

Variable-precision decimal

double

integers

64-bit IEEE-754 floating point

float

integers, floats

32-bit IEEE-754 floating point

inet

strings

An IP address. It can be either 4 bytes long (IPv4) or 16 bytes long (IPv6). There is no inet constant, IP address should be inputed as strings

int

integers

32-bit signed int

text

strings

UTF8 encoded string

time

integers, strings

A time with nanosecond precision. See Working with time below for more information.

timestamp

integers, strings

A timestamp. Strings constant are allow to input timestamps as dates, see Working with timestamps below for more information.

timeuuid

uuids

Type 1 UUID. This is generally used as a “conflict-free” timestamp. Also see the functions on Timeuuid

uuid

uuids

Type 1 or type 4 UUID

varchar

strings

UTF8 encoded string

varint

integers

Arbitrary-precision integer

更多集合类型的使用信息，请查看Working withcollections

5.1. Working with timestamps

timestamp可以是64位整型，表示从格林尼治时间1970年1月1日00:00:00到现在的毫秒数。

string类型格式为：

2011-02-03 04:05+0000
2011-02-03 04:05:00+0000
2011-02-03 04:05:00.000+0000
2011-02-03T04:05+0000
2011-02-03T04:05:00+0000
2011-02-03T04:05:00.000+0000

5.2. Working with dates

date可以是32位无符号整型，表示从格林尼治时间1970年1月1日到现在的天数。

string类型格式为：

2014-01-01
Working with time

time可以是64位整型，表示从midnight到现在的纳秒。

string类型格式为：

08:12:54
08:12:54.123
08:12:54.123456
08:12:54.123456789

5.4. Counters

counter类型用来定义counter columns，一个counter columns为64位整型，其上只能做2种操作：增加或减少（查看UPDATE语法）。注意，此counter的值不能被set。

5.5. Working with collections

集合意味着可以存储非规范化的少量数据。比如”用户的电话号码”，“用户邮箱”等。但是当存储项增长×××时（“用户发送的所有消息”…），那么集合将不再适用，应指定一个table（带有clustering columns）来使用。具体来说，集合有以下限制：

总是读取全部集合(没有分页)。
集合元素不能超过65535个。更准确的说，可以插入超过65535个，但无法读取超过65535。
当在sets和maps上执行插入操作时，不会发生read-before-write，而lists会发生。所以建议优先使用sets替代lists。
5.5.1. Maps

map类型是key-value的键值对集合。

CREATE TABLE users (
    id text PRIMARY KEY,
    given text,
    surname text,
    favs map   // A map of text keys, and text values
)

写入map数据使用JSON-inspired语法完成。

// Inserting (or Updating)
INSERT INTO users (id, given, surname, favs)
           VALUES ('jsmith', 'John', 'Smith', { 'fruit' : 'apple', 'band' : 'Beatles' })

添加或修改key-value

// Updating (or inserting)
UPDATE users SET favs['author'] = 'Ed Poe' WHERE id = 'jsmith'
UPDATE users SET favs = favs +  { 'movie' : 'Cassablanca' } WHERE id = 'jsmith'

修改或插入可以使用TTL

// Updating (or inserting)
UPDATE users USING TTL 10 SET favs['color'] = 'green' WHERE id = 'jsmith'

TTL将只作用于{ 'color' : 'green' }，map的其他项不会影响

删除map记录：

DELETE favs['author'] FROM users WHERE id = 'jsmith'

5.5.2. Sets

set类型集合的值是唯一的

CREATE TABLE p_w_picpaths (
    name text PRIMARY KEY,
    owner text,
    date timestamp,
    tags set
);

写入set通过逗号分割。注意，INSERT将会替换整个set

INSERT INTO p_w_picpaths (name, owner, date, tags)
            VALUES ('cat.jpg', 'jsmith', 'now', { 'kitten', 'cat', 'pet' });

通过UPDATE来完成添加和删除操作。

UPDATE p_w_picpaths SET tags = tags + { 'cute', 'cuddly' } WHERE name = 'cat.jpg';
UPDATE p_w_picpaths SET tags = tags - { 'lame' } WHERE name = 'cat.jpg';

5.5.3. Lists

list类型集合值可以重复

CREATE TABLE plays (
    id text PRIMARY KEY,
    game text,
    players int,
    scores list
)

注意，lists有一些限制和性能损耗，建议尽可能使用set代替list

写入list数据使用JSON-style语法。使用INSERT写入真个list。注意，INSERT将会替换整个list

INSERT INTO plays (id, game, players, scores)
           VALUES ('123-afde', 'quake', 3, [17, 4, 2]);

添加（appending 或 prepending）值到list，使用JSON-style数组完成

UPDATE plays SET players = 5, scores = scores + [ 14, 21 ] WHERE id = '123-afde';
UPDATE plays SET players = 5, scores = [ 12 ] + scores WHERE id = '123-afde';

Lists也提供以下操作：通过下标设置，通过下标删除值和通过下标范围删除所有值。但这些操作会产生read-before-update且性能较低。这些操作语法：

UPDATE plays SET scores[1] = 7 WHERE id = '123-afde'; // sets the 2nd element of scores to 7 (raises an error is scores has less than 2 elements)
DELETE scores[1] FROM plays WHERE id = '123-afde'; // deletes the 2nd element of scores (raises an error is scores has less than 2 elements)
UPDATE plays SET scores = scores - [ 12, 21 ] WHERE id = '123-afde'; // removes all occurrences of 12 and 21 from scores

6. Aggregates

6.1. Count

Count函数返回查询的数量

SELECT COUNT(*) FROM plays;
SELECT COUNT(1) FROM plays;

也可以查询列的非空值的数量

SELECT COUNT(scores) FROM plays;

6.2. Max and Min

SELECT MIN(players), MAX(players) FROM plays WHERE game = 'quake';

6.3. Sum

SELECT SUM(players) FROM plays;

6.4. Avg

SELECT AVG(players) FROM plays;

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4. Queries

4.1. SELECT

4.1.1.

4.1.2.

4.1.3.

LIMIT

4.1.5. ALLOW FILTERING

5. 数据类型

5.1. Working with timestamps

5.2. Working with dates

Working with time

5.4. Counters

5.5. Working with collections

5.5.1. Maps

5.5.2. Sets

5.5.3. Lists

6. Aggregates

6.1. Count

6.2. Max and Min

6.4. Avg

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