张沈鹏同学写了一篇不错的 couchdb 上手指南，以 wiki 格式发在 erlang-china 的 maillist 里。这里整理了一下格式，原文转贴出来，并郑重推荐之。
启动
balin couchdb # ./utils/run
参数有
-h display a short help message and exit
-V display version information and exit
-a FILE add configuration FILE to chain
-A DIR add configuration DIR to chain
-n reset configuration file chain (including system default)
-c print configuration file chain and exit
-i use the interactive Erlang shell
-b spawn as a background process(作为后台进程)
-p FILE set the background PID FILE (overrides system default)
-r SECONDS respawn background process after SECONDS (defaults to no respawn)
-o FILE redirect background stdout to FILE (defaults to $STDOUT_FILE)
-e FILE redirect background stderr to FILE (defaults to $STDERR_FILE)
-s display the status of the background process
-k kill the background process, will respawn if needed
-d shutdown the background process(关闭)
配置
balin couchdb # vi etc/couchdb/local_dev.ini
可以指定端口号等，常用的有：
[httpd]
port = 12345
bind_address = 0.0.0.0
[admins]
用户名 = 密码
使用
http://123.123.123.123:12345/_utils/
可以创建数据库
python 中的使用
http://123.123.123.123:12345/_utils/database.html?python-tests
以操纵这个数据库作为演示,python库有几个函数比如update([...])不能用,不能用用户名密码等等,也许要修一下…
from couchdb import client
from couchdb.client import Document
server = client.Server('http://123.123.123.123:12345/')
#打开数据库
db = server['python-tests']
#创建一条数据
doc_id = db.create({'type': 'Person', 'name': 'John Doe'})
#获取一条数据,这个doc接口和字典一样
doc = db[doc_id]
#_rev是版本,_id是uuid
doc.items()
[(u'_rev', u'1-2963977070'),
(u'_id', u'4a36f238f4facbe08762b1a958cef39e'),
(u'type', u'Person'),
(u'name', u'John Doe')]
#可以自己指定主键
db['JohnDoe'] = {'type': 'person', 'name': 'John Doe'}
db['JohnDoe'].items()
[(u'_rev', u'1-2744716443'),
(u'_id', u'JohnDoe'),
(u'type', u'person'),
(u'name', u'John Doe')]
#更新
badman = db['JohnDoe']
badman[age]=1234
db['JohnDoe'] = badman
#删除,可以用db.delete(doc)来删除
del db['JohnDoe']
#遍历
for row in db.view('_all_docs'):
print row.id
#看数据库信息
db.info()
{u'compact_running': False,
u'db_name': u'python-tests',
u'disk_size': 24381,
u'doc_count': 13,
u'doc_del_count': 0,
u'instance_start_time': u'1241518867280531',
u'purge_seq': 0,
u'update_seq': 21}
#文档可以有2进制的附件 put_attachment 用这个函数上传
# 查询,map_fun是一个js函数,emit是emit(key,value)。key,value均可是null
# web页面上有Select view查询,可以直接搜索测试
# 好像要用unicode字符 不然找不到 囧啊
db['/logo/xxx1.jpg']={"type":"logo","size":1}
db['/logo/xxx2.jpg']={"type":"logo","size":2}
db['/logo/xxx3.jpg']={"type":"logo","size":3}
db['/logo/xxx4.jpg']={"type":"logo","size":4}
Map函数
map_fun = u'''
function(doc) {
if (doc.type=='logo')
emit(doc._id, doc.size);
}
'''
for row in db.query(map_fun):
print row
输出
<Row id=u'logo/xxx1.jpg', key=u'logo/xxx1.jpg', value=1>
<Row id=u'logo/xxx2.jpg', key=u'logo/xxx2.jpg', value=2>
<Row id=u'logo/xxx3.jpg', key=u'logo/xxx3.jpg', value=3>
<Row id=u'logo/xxx4.jpg', key=u'logo/xxx4.jpg', value=4>
我们还可以加上reduce函数，比如：
- reduce_fun = u'''
- function(keys, values, rereduce) {
- return sum(values)
- }
- '''
- for row in db.query(map_fun,reduce_fun):
- print row
输出
reduce 中 rereduce变量的含义如下
- rereduce为false
- key为array，element为：[key,id]，key为map function产生的key，id为Document对应id
- values为array，elements为map function产生的结果
- 比如 reduce([ [key1,id1], [key2,id2], [key3,id3] ],[value1,value2,value3], false)
- rereduce为true
- key为null
- values为array，element为前一次reduce返回的结果
- 比如reduce(null, [中间结果1,中间结果2,中间结果3], true)
[这里]有一些map/reduce演示的例子,比较好懂.
Creating Views
View 可以理解为索引了 不过这个索引不是实时的…
接着上文的例子
db["_design/test"]={
"views":
{
"all": {
"map": "function(doc) { if (doc.type == 'logo') emit(null, doc) }"
},
"size_large_than_2": {
"map": "function(doc) { if (doc.size && parseInt(doc.size)>2)
emit(null,doc) }"
},
"total_size": {
"map": "function(doc) { emit(null,parseInt(doc.size)) }",
"reduce": "function(keys,values) { return sum(values) }"
}
}
}
然后刷新
http://123.123.123.123:12345/_utils/database.html?python-tests
可以看到 select views中多了test，也可访问：
http://123.123.123.123:12345/python-tests/_design/test/_view/all
可以加上limit这一类参数
http://123.123.123.123:12345/python-tests/_design/test/_view/all?limit=2
http://123.123.123.123:12345/python-tests/_design/test/_view/all?limit=2&skip=1
这样可以分页,不过[这里]提到
A simpler method of doing this is to use the skip parameter to work out the starting document for the page, however this method should be used with caution. The skip \parameter simply causes the internal engine to not return entries that it is iterating over. While this gives the desired behaviour it is much slower than finding the first document for the page by key. The more documents that are skipped, the slower the request will be.
所以最好配合下面的startkey之类的来用skip
类似参数还有:
- 排序 descending=false
- 开始结束 startkey=”abc”&endkey=”abcZZZZZZZZZ” 可以用 docid startkey_docid=null
- 合并结果 group=true 用法有点复杂,可以看[这里]
key可以是复杂的key,比如:
The query startkey=["foo"]&endkey=["foo",{}] will match most array keys with “foo” in the first element, such as ["foo","bar"] and ["foo",["bar","baz"]]. However it will not match ["foo",{"an":"object"}]
python中可以这样访问
for row in db.view('_design/test/_view/all'):
print row.id
输出
logo/xxx1.jpg
logo/xxx2.jpg
logo/xxx3.jpg
logo/xxx4.jpg
又如
for row in db.view('_design/test/_view/size_large_than_2'):
print row
输出
<Row id=u'logo/xxx3.jpg', key=None, value={u'_rev': u'1-3347158087',
u'_id': u'logo/xxx3.jpg', u'type': u'logo', u'size': 3}>
<Row id=u'logo/xxx4.jpg', key=None, value={u'_rev': u'1-1107796651',
u'_id': u'logo/xxx4.jpg', u'type': u'logo', u'size': 4}>
网络资源
注
- 根据网上的测试表明:couchdb 写入速度 比 mysql 慢4倍,创建索引速度 比 mysql 慢50倍
- couchdb 只写入不删除,需要定期做整理,类似垃圾回收的copy+删除,需要预留大量磁盘空间.
- 索引不是实时的,你可能看到的是旧的数据
我的个人看法
单单看性能,couchdb的确很不理想,但是couchdb可以把数据以view的方式展现,要什么,就新建什么样的view,这种随心所欲索引方式,在不少应用的场合,通过view的方式把这种查询结果持久化,可以大大减少了把传统意义上的重复且相似查询.
study
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