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AsterixDB初识

2024-05-20 22:43 由 是你亦然 发表于 #数据库

基本概念

后台启动AsterixDB

cd ~/asterixdb/asterixdb/asterix-server/target/asterix-server-0.9.10-SNAPSHOT-binary-assembly/apache-asterixdb-0.9.10-SNAPSHOT/opt/local/bin
./start-sample-cluster.sh

修改AsterixDB代码后，调试AsterixDB；启动/asterixdb/asterixdb/asterix-app/src/test/java/org/apache/asterix/api/common/AsterixHyracksIntegrationUtil.java

AsterixDB操作流程

  1. 创建Dataverse
    CREATE DATAVERSE Traffic IF NOT EXISTS;

  2. 使用Dataverse【每一条语句之前执行】
    USE Traffic;

  3. 设置存储类型（B-tree, R-tree等）

    CREATE TYPE TrafficRecordType AS {
    Vehicle_ID: int,
    v_Vel: float,
    Location: string
};

  4. 创建数据库

    // 设置单一主键
CREATE DATASET TrafficRecords(TrafficRecordType)
 PRIMARY KEY Vehicle_ID;  
 // Choose an appropriate primary key

// 设置复合主键
CREATE DATASET traffic_CSV_set(TrafficRecordType)
 PRIMARY KEY Vehicle_ID, Frame_ID;

  5. 创建索引（default: B-tree；可指定为R-tree）

    // 在TrafficRecords【dataset】上的GeoLocation字段，建立R-tree索引，名为TrafficRecords_Rtree
create index TrafficRecords_Rtree on TrafficRecords(GeoLocation) type RTREE;

  6. 导入数据（三种方式：直接插入，导入csv文件，转化为ADM格式数据导入）

       // insert 数据
   insert into TestPoint ({
       "Vehicle_ID":1,
       "v_Vel": 2.2,
       "Location": "this is a String."
   });
   
  // 导入csv数据，csv中仅能使用int、double等基本类型
  LOAD DATASET TrafficRecords USING localfs
      (("path"="127.0.0.1:///path/data.csv"),
       ("format"="delimited-text"),
       ("delimiter"=","),
       ("quote"="\""),
       ("header"="true"));
     
  // 导入ADM格式数据
  LOAD DATASET Exper2 USING localfs    (("path"="127.0.0.1:///path/data.adm"),
   ("format"="adm"));

  7. 查询，验证数据是否导入

    SELECT * FROM TrafficRecords;

基本操作

  1. 删除数据类型或dataset

    • dataType 由 dataset 使用，因此在删除时需要先删除 dataset , 再删除 dataType
    • 删除dataset drop dataset TrafficRecords;
    • 删除dataType drop type TrafficRecordType;

  2. upsert语法，更新

    upsert into TrafficLSMRTree_1 ({
    "Vehicle_ID": 1,
    "Frame_ID": 271,    // 将该值由270更新为271
    "Total_Frames": 569
});

  3. delete记录

    delete from TrafficLSMRTree_1 
    where Combined_ID_Time = "1,1118847869000";

  4. 插入空间数据

    ...

// datatype
create type pointType AS{
    Vehicle_ID: int,
    GeoLocation: point
};

create dataset TestPoint(pointType)
    primary key Vehicle_ID;

insert into TestPoint ({
    "Vehicle_ID":1,
    "GeoLocation":point("5.2,10.2")
});

...

-----------------------------------

GeoLocation格式：
"GeoLocation":point(5.2,10.2)      N
"GeoLocation":point("5.2","10.2")  N
"GeoLocation":point("5.2,10.2")    Y

-----------------------------------

不能导入含有point数据的csv文件

  5. ADM格式数据（JSON串）

    // adm数据示例：
    [{
        "Vehicle_ID": 809,
        "v_Vel": 53.5,
        "Combined_ID_Time": "809,1118847220800",
        "GeoLocation": point("6452727.119,1871874.94")
    }]

数据读取

  1. 按照数据写入时的时间戳进行读取数据

    USE TrafficUS101; 

SELECT *
FROM TrafficLSMRTree_1
WHERE Global_Time >= 1118847890000 AND Global_Time <= 1118847900000;

// success

  2. 按照空间位置信息，即空间范围GeoLocation进行划分

    USE TrafficUS101; 

SELECT * 
FROM TrafficLSMRTree_1
WHERE spatial_intersect(GeoLocation, create_rectangle(create_point(6451060.0, 1871870.0), create_point(6452745.0, 1873415.0)));

  3. 使用R-tree索引进行数据查询

    [AsterixDB中使用函数](AsterixDB – Builtin Functions (apache.org))

    // 点查询
SELECT * FROM TrafficRecordsWithGeo
WHERE spatial_intersect(GeoLocation, create_point(5.2, 10.3));

// 范围查询（支持矩形、圆形等）
SELECT * FROM TestGeoPointCSV1
WHERE spatial_intersect(GeoLocation, create_rectangle(create_point(5.0,10.0), create_point(6.0,11.0)));

// 距离查询，这条查询会返回距离点 (5.2, 10.3) 最近的1个记录。
SELECT * FROM TestGeoPointCSV1
ORDER BY spatial_distance(GeoLocation, create_point(5.2, 10.3))
LIMIT 1;

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