Azure Cosmos DB 中的联接
适用于: SQL API
在关系数据库中,跨表联接是设计规范化架构的逻辑定理。 相比之下,SQL API 使用无架构项的反规范化数据模型,这在逻辑上等效于自联接。
注意
在 Azure Cosmos DB 中,联接的范围限定为单个项。 不支持跨项联接和跨容器联接。 在像 Azure Cosmos DB 这样的 NoSQL 数据库中,优质的数据建模有助于避免对跨项联接和跨容器联接的需求。
联接可获得参与联接的集的完整叉积。 N 向联接的结果是获得一组 N-元素元组,其中元组中的每个值与参与联接的别名集相关联,并且可以通过引用其他子句中的这些别名来访问。
语法
该语言支持语法 <from_source1> JOIN <from_source2> JOIN ... JOIN <from_sourceN>
。 此查询返回一组包含 N
值的元组。 每个元组拥有通过对它们相应的集遍历所有容器别名所产生的值。
请看以下 FROM 子句:<from_source1> JOIN <from_source2> JOIN ... JOIN <from_sourceN>
让每个源定义 input_alias1, input_alias2, …, input_aliasN
。 此 FROM 子句将返回一组 N 元组(带有 N 个值的元组)。 每个元组拥有通过对它们相应的集遍历所有容器别名所产生的值。
示例 1 - 2 个源
让
<from_source1>
的范围为容器,并表示集 {A, B, C}。让
<from_source2>
作为文档范围的引用 input_alias1,表示的集如下所示:若
input_alias1 = A,
,表示集 {1, 2}若
input_alias1 = B,
,表示集 {3}若
input_alias1 = C,
,表示集 {4, 5}FROM 子句
<from_source1> JOIN <from_source2>
将产生以下元组:(
input_alias1, input_alias2
):(A, 1), (A, 2), (B, 3), (C, 4), (C, 5)
示例 2 - 3 个源
让
<from_source1>
的范围为容器,并表示集 {A, B, C}。让
<from_source2>
作为文档范围的引用input_alias1
,表示的集如下所示:若
input_alias1 = A,
,表示集 {1, 2}若
input_alias1 = B,
,表示集 {3}若
input_alias1 = C,
,表示集 {4, 5}让
<from_source3>
作为文档范围的引用input_alias2
,表示的集如下所示:若
input_alias2 = 1,
,表示集 {100, 200}若
input_alias2 = 3,
,表示集 {300}FROM 子句
<from_source1> JOIN <from_source2> JOIN <from_source3>
将产生以下元组:(input_alias1, input_alias2, input_alias3):
(A, 1, 100), (A, 1, 200), (B, 3, 300)
注意
input_alias1
和input_alias2
的其他值缺少元组,<from_source3>
不对其返回任何值。
示例 3 - 3 个源
让
<from_source1>
的范围为容器,并表示集 {A, B, C}。让
<from_source2>
作为文档范围的引用input_alias1
,表示的集如下所示:若
input_alias1 = A,
,表示集 {1, 2}若
input_alias1 = B,
,表示集 {3}若
input_alias1 = C,
,表示集 {4, 5}让
<from_source3>
的范围限定为input_alias1
,表示的集如下所示:若
input_alias2 = A,
,表示集 {100, 200}若
input_alias2 = C,
,表示集 {300}FROM 子句
<from_source1> JOIN <from_source2> JOIN <from_source3>
将产生以下元组:(
input_alias1, input_alias2, input_alias3
):(A, 1, 100), (A, 1, 200), (A, 2, 100), (A, 2, 200), (C, 4, 300) , (C, 5, 300)
注意
这会导致
<from_source2>
和<from_source3>
产生叉积,因为两者的范围都为<from_source1>
。 这会产生 4 (2x2) 个具有 A 值的元组、0 个具有 B (1x0) 值的元组、和 2 (2x1) 个具有 C 值的元组。
示例
下面的示例演示了 JOIN 子句是如何工作的。 在运行这些示例之前,请上传示例系列数据。 在以下示例中,由于源中每个项和空集的叉积为空,因此结果为空:
SELECT f.id
FROM Families f
JOIN f.NonExistent
结果为:
[{
}]
在以下示例中,联接是两个 JSON 对象、项根 id
和子根 children
之间的叉积。 children
是数组这一事实在联接中不起作用,因为查询处理的是作为 children
数组的单一根。 由于每个带有数组的项的叉积仅生成一个项,因此结果仅包含两个结果。
SELECT f.id
FROM Families f
JOIN f.children
结果有:
[
{
"id": "AndersenFamily"
},
{
"id": "WakefieldFamily"
}
]
下面的示例演示了更传统的联接:
SELECT f.id
FROM Families f
JOIN c IN f.children
结果有:
[
{
"id": "AndersenFamily"
},
{
"id": "WakefieldFamily"
},
{
"id": "WakefieldFamily"
}
]
JOIN 子句的 FROM 源是一个迭代器。 因此,以上示例中的流程为:
- 展开数组中的每个子元素
c
。 - 应用包含项
f
的根的叉积,该项包含已在第一个步骤中平展的每个子元素c
。 - 最后,单独投影根对象
f
id
属性。
第一个项 (AndersenFamily
) 仅包含一个 children
元素,因此结果集仅包含单个对象。 第二个项 WakefieldFamily
包含两个 children
,因此,叉积为每个 children
元素生成一个对象,共两个对象。 这两个项中的根字段会是相同的,正如在叉积中所预期的一样。
JOIN 子句真正实用的地方是通过以其他方式难以投影的形式基于叉积生成元组。 以下示例对元组组合进行筛选,让用户选择元组在整体上满足的条件。
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName,
p.givenName AS petName
FROM Families f
JOIN c IN f.children
JOIN p IN c.pets
结果有:
[
{
"familyName": "AndersenFamily",
"childFirstName": "Henriette Thaulow",
"petName": "Fluffy"
},
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Jesse",
"petName": "Goofy"
},
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Jesse",
"petName": "Shadow"
}
]
以下示例对前一个示例做了延伸,将会执行双重联接。 可将叉积视为下面所示的伪代码:
for-each(Family f in Families)
{
for-each(Child c in f.children)
{
for-each(Pet p in c.pets)
{
return (Tuple(f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName,
p.givenName AS petName));
}
}
}
AndersenFamily
中有一个孩子拥有一只宠物,因此叉积从此家庭生成了一行 (1*1*1)。 WakefieldFamily
中有两个孩子,其中只有一个孩子拥有宠物,但这个孩子拥有两只宠物。 叉积对于此家庭生成了 1*1*2 = 2 行。
以下示例根据 pet
进行了额外的筛选,这排除了宠物名称不是 Shadow
的所有元组。 可以基于数组生成元组,根据元组的任意元素进行筛选以及投影元素的任何组合。
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName,
p.givenName AS petName
FROM Families f
JOIN c IN f.children
JOIN p IN c.pets
WHERE p.givenName = "Shadow"
结果有:
[
{
"familyName": "WakefieldFamily",
"childGivenName": "Jesse",
"petName": "Shadow"
}
]
子查询而不是 JOIN
如果你的查询具有 JOIN 和筛选器,那么你可将查询的一部分重写为子查询来提高性能。 在某些情况下,可以使用子查询或 ARRAY_CONTAINS 来完全避免使用 JOIN 的需要并提高查询性能。
例如,请考虑前面的查询,该查询投影了 familyName、儿童的 givenName、儿童的 firstName 和宠物的 givenName。 如果此查询只需筛选宠物名字而不需要返回该名字,可以使用 ARRAY_CONTAINS
或子查询来查看 givenName = "Shadow"
的宠物。
使用 ARRAY_CONTAINS 重写的查询
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName
FROM Families f
JOIN c IN f.children
WHERE ARRAY_CONTAINS(c.pets, {givenName: 'Shadow'})
使用子查询重写的查询
SELECT
f.id AS familyName,
c.givenName AS childGivenName,
c.firstName AS childFirstName
FROM Families f
JOIN c IN f.children
WHERE EXISTS (
SELECT VALUE n
FROM n IN c.pets
WHERE n.givenName = "Shadow"
)