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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