СУБД-строительные верфи

Всем Привет,

Скоро начну имплементировать движок аналитических запросов для СУБД похожей на Монго. Возник непростой вопрос. Что использовать ? Подход Монго с его Aggregate Framework или SQL подход.

UPD:

Большинство комментариев отдало предпочтение SQL.

Плюсы

1. Его знают достаточно много людей. Это дефакто стандарт.

2. Он декларативный, а значит имеет достаточно большую гибкость в случае оптимизатора запросов.

Минусы

1. Плохо (или неочевидно) ложится на Json документы.

Как я попытался обойти последний минус. Лучше рассмотреть на примере. Предположим у нас есть коллекция Person, а в ней простые джисон документы следующего вида.

{

   "Name": "John",

   "Profession": "Lawyer",

   "Address": {

       "Street": "MyStreet",

       "HouseNumber": 10

   },

   "Childrens": [

       {

          "Name": "Bob",

          "Age": 5

       }

   ]

}

Простейший пример, отискать все документы где «Profession» = «Lawyer».

SELECT DocID, Name, Profession 

FROM Person 

WHERE Profession = "Lawyer" 

ORDER BY Name

DocID здесь — это служебная колонка, которая автоматически добавляется и содержит внутреннее айди документа в субд.

Как видим, проблема с простейшим запросом в том, что мы можем выбрать только атрибуты верхнего уровня в json. Чтобы научить наш SELECT работать с вложенными секциями документа, нам нужно указать путь к вложенной секции. Этот оператор получает первым параметром имя таблицы, а вторым параметром путь к секции.

Давайте получим все адресса со всех документов.

SELECT DocID, Street, HouseNumber

FROM Person.Address

И получим всех Childrens со всех документов.

SELECT DocID, Name, Age

FROM Person.Childrens[]

Теперь у нас есть 3 таблицы. Первая таблица у нас возвращает всех Person. Вторая все Address, а третья всех Childrens. Теперь все что нам нужно, заджойнить эти три таблицы и пазл сошелся.

SELECT * 

FROM Person p

INNER JOIN Person.Address a ON p.DocID = a.DocID

INNER JOIN Person.Childrens[] c ON p.DocID = c.DocID

WHERE p.Name = "John" AND c.Age = 5

По-моему получился достаточно локаничный синтаксис. Хватило всего одного приема чтобы подружить SQL и Json.

Підписуйтеся на Telegram-канал «DOU #tech», щоб не пропустити нові технічні статті