DocumentDB SQL - Joins

在关系数据库中,Joins子句用于组合数据库中两个或多个表的记录,在设计规范化模式时,跨表连接的需求非常重要.由于DocumentDB处理无模式文档的非规范化数据模型,因此DocumentDB SQL中的JOIN是"selfjoin"的逻辑等价物.

让我们考虑前面示例中的三个文档.

以下是 AndersenFamily 文件.

{ 
   "id": "AndersenFamily", 
   "lastName": "Andersen", 
	
   "parents": [ 
      { "firstName": "Thomas", "relationship":  "father" }, 
      { "firstName": "Mary Kay", "relationship":  "mother" } 
   ],
   
   "children": [ 
      { 
         "firstName": "Henriette Thaulow", 
         "gender": "female", 
         "grade": 5, 
         "pets": [ { "givenName": "Fluffy", "type":  "Rabbit" } ] 
      } 
   ], 
   
   "location": { "state": "WA", "county": "King", "city": "Seattle" }, 
   "isRegistered": true 
}

以下是取值mithFamily 文件.

{ 
   "id": "SmithFamily", 
	
   "parents": [ 
      { "familyName": "Smith", "givenName": "James" }, 
      { "familyName": "Curtis", "givenName": "Helen" } 
   ],
   
   "children": [ 
      {
         "givenName": "Michelle", 
         "gender": "female", 
         "grade": 1 
      },
		
      { 
         "givenName": "John", 
         "gender": "male", 
         "grade": 7,
			
         "pets": [ 
            { "givenName": "Tweetie", "type": "Bird" } 
         ] 
      } 
   ],
   
   "location": { 
      "state": "NY", 
      "county": "Queens", 
      "city": "Forest Hills" 
   },
   
   "isRegistered": true 
}

以下是 WakefieldFamily 文件.

{ 
   "id": "WakefieldFamily", 
	
   "parents": [ 
      { "familyName": "Wakefield", "givenName": "Robin" }, 
      { "familyName": "Miller", "givenName": "Ben" } 
   ],
   
   "children": [ 
      { 
         "familyName": "Merriam", 
         "givenName": "Jesse", 
         "gender": "female", 
         "grade": 6,
			
         "pets": [ 
            { "givenName": "Charlie Brown", "type": "Dog" },
            { "givenName": "Tiger", "type": "Cat" }, 
            { "givenName": "Princess", "type": "Cat" } 
         ] 
      },
		
      { 
         "familyName": "Miller", 
         "givenName": "Lisa", 
         "gender": "female", 
         "grade": 3,
			
         "pets": [ 
            { "givenName": "Jake", "type": "Snake" } 
         ] 
      } 
   ], 
   
   "location": { "state": "NY", "county": "Manhattan", "city": "NY" }, 
   "isRegistered": false 
}

让我们看一个例子来了解JOIN子句的工作原理.

SQL Join

以下是将根连接到子子文档的查询.

SELECT f.id 
FROM Families f 
JOIN c IN f.children

执行上述查询时,它将产生以下输出.

[ 
   { 
      "id": "WakefieldFamily" 
   },
	
   { 
      "id": "WakefieldFamily" 
   },
	
   { 
      "id": "SmithFamily" 
   },
	
   { 
      "id": "SmithFamily" 
   },
	
   { 
      "id": "AndersenFamily" 
   } 
]

在上面的例子中,联接在文档根目录和子子根之间进行交叉两个JSON对象之间的s-product.以下是需要注意和减去的特定要点;

  • 在FROM子句中,JOIN子句是一个迭代器.

  • 前两个文档WakefieldFamily和SmithFamily包含两个子节点,因此结果集还包含为每个子节点生成单独对象的交叉产品.

  • 第三个文档AndersenFamily只包含一个子文档,因此只有一个对象与此文档对应.

让我们看看同一个例子,但这次我们检索子名称以便更好地理解JOIN子句.

SQL连接

以下是将根连接到子子文档的查询.

SELECT  
   f.id AS familyName, 
   c.givenName AS childGivenName, 
   c.firstName AS childFirstName 
FROM Families f  
JOIN c IN f.children

执行上述查询时,会产生以下输出.

[ 
   { 
      "familyName": "WakefieldFamily", 
      "childGivenName": "Jesse" 
   },
	
   { 
      "familyName": "WakefieldFamily", 
      "childGivenName": "Lisa" 
   },
	
   { 
      "familyName": "SmithFamily", 
      "childGivenName": "Michelle" 
   },
	
   { 
      "familyName": "SmithFamily", 
      "childGivenName": "John" 
   },
	
   { 
      "familyName": "AndersenFamily", 
      "childFirstName": "Henriette Thaulow" 
   } 
]