資料模型和語法

一對多

多對一（多）

階層式樹狀結構

Conference on Data System Language(CODASYL)

找到「年輕的註冊者的職業」

MOVE 'ACCOUNTANT' TO TITLE IN JOB.
FIND FIRST JOB USING TITLE.
    IF NOT-FOUND GO TO EXIT.
    FIND FIRST EMP WITHIN ASSIGN.
        IF END-OF-SET GO TO 0.
            GET EMP.
            IF EMP.BIRTHYR I 1950 GO TO N.
            FIND OWNER WITHIN WORKS-IN.
            GET DEPT.
            ...
            FIND NEXT EMP WITHIN ASSIGN.
            GO TO M.
        FIND NEXT JOB USING TITLE.
    GO TO L.
EXIT.

– RH Katz.: "Decompiling CODASYL DML into Relational Queries.", 1982

綱目（schema）

取得使用者 ID 123 的第三個工作經歷

SELECT experience FROM experience_relation WHERE use_id=123 AND index=3

db.get("users.123.experiences.3");

1. schema-on-write
2. schema-on-read
   • schemaless?

除此之外

關聯式資料庫 v.s. 文件式資料庫

• 資料局部性（data locality）
• 資料的轉換（impedance mismatch）
• 思想的轉換

收斂

• 關聯式資料庫支援 JSON 格式的欄位
• 資料式資料庫透過文件參考（document reference）做聯合（join）
• 關聯式資料庫的資料局部性（data locality）

多對多

• 人際關係
• 網頁連結
• 道路

圖像式模型種類

• 屬性圖模型（property graphs model）
• 三元組模型（triple-stores model）

CREATE TABLE vertices (
    vertex_id   integer PRIMARY KEY,
    vertex_type text,
    properties  json
)
CREATE TABLE edges (
    edge_id     integer PRIMARY KEY,
    tail_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id),
    head_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id),
    label       text,
    properties  json
)

CREATE
    /* vertices */
    (NAmerica:Location {name:'North America', type:'continent'}),
    (     USA:Location {name:'United States', type:'country'  }),
    (   Idaho:Location {name:'Idaho',         type:'state'    }),
    (    Lucy:Person   {name:'Lucy'}),
    /* edges */
    (Idaho) -[:WITHIN]->  (USA)   -[:WITHIN]-> (NAmerica),
    (Lucy)  -[:BORN_IN]-> (Idaho)

/* 建立 */
CREATE
    ...
    (Idaho) -[:WITHIN]->  (USA)   -[:WITHIN]-> (NAmerica),
    (Lucy)  -[:BORN_IN]-> (Idaho)
/* 搜尋 */
MATCH
    (Person) -[:BORN_IN]->  () -[:WITHIN*0..]-> (us:Location {name:'United States'}),
    (Person) -[:LIVES_IN]-> () -[:WITHIN*0..]-> (en:Location {name:'Europe'}),
RETURN Person.name

建立

@prefix : <urn:example:>.
_:lucy      a :Person;   :name "Lucy";          :bornIn _:idaho.
_:idaho     a :Location; :name "Idaho";         :type "state";   :within _:usa
_:usa       a :Loaction; :name "United States"; :type "country"; :within _:namerica.
_:namerica  a :Location; :name "North America"; :type "continent".

搜尋

PREFIX : <urn:example:>
SELECT ?personName WHERE {
  ?person :name ?personName.
  ?person :bornIn  / :within* / :name "United States".
  ?person :livesIn / :within* / :name "Europe".
}

聲明式

return animals.filter((animal) => animal.family === 'Sharks');

SELECT * FROM animals WHERE family = 'Sharks'

命令式

function getSharks(animals) {
    var sharks = [];
    for (var i = 0; i < animals.length; i++) {
        if (animals[i].family === "Sharks") {
            sharks.push(animals[i]);
        }
    }
    return sharks;
}

聲明式好處

• 高抽象程度，好理解
• 更新底層運作方式而不用改動程式碼

命令式好處

每月觀察到的鯊魚數

db.observations.mapReduce(
    function map() {
        var year = this.observationTimestamp.getFullYear();
        var month = this.observationTimestamp.getMonth() + 1;
        emit(year + "-" + month, this.numAnimals);
    },
    function reduce(key, values) {
        return Array.sum(values);
    },
    {
        query: { family: "Sharks" },
        out: "monthlySharkReport"
    }
);

% 定義證詞
testimony(a, friend(b)).      % testimony(a, knew(b)).
testimony(a, enemy(c)).       % testimony(a, knew(c)).
                              % testimony(a, innocent(a)).
testimony(b, out_of_town(b)).
testimony(b, stranger(b)).
testimony(c, in_town(c)).     % testimony(c, innocent(c)).
testimony(c, in_town(a)).
testimony(c, in_town(b)).
 
% 宣告什麼是衝突的
inconsistent(friend(X), enemy(X)).
inconsistent(friend(X), stranger(X)).
inconsistent(enemy(X), stranger(X)).
inconsistent(out_of_town(X), in_town(X)).
 
% 找出說謊者
lier(L) :-
	member(L, [a, b, c]),          % 從 a, b, c 中拉出一個人叫 L(lier)
	select(L, [a, b, c], Witness), % 剩下的人算進證人
	consistent(Witness).           % 證人的證詞是合理的
 
% 群組中大家證詞都是合理的
consistent(W) :-
	\+ inconsistent_testimony(W).
 
% 群組中有人有衝突的證詞
inconsistent_testimony(W) :-
	member(X, W),          % 從群組中挑出 X 和 Y
	member(Y, W),
	X \= Y,	               % X 和 Y 不同人
	testimony(X, XT),      % 拿出 X 的其中一個證詞
	testimony(Y, YT),      % 拿出 Y 的其中一個證詞
	inconsistent(XT, YT).  % 他們是衝突的

Datalog

within_recursive(Location, Name) :- name(Location, Name).

within_recursive(Location, Name) :- within(Location, BiggerLoc),
                                    within_recursive(BiggerLoc, Name).

migrated(Name, BornIn, LivingIn) :- name(Person, Name),
                                    born_in(Person, BornLoc),
                                    within_recursive(BornLoc, BornIn),
                                    lives_in(Person, LivingLoc),
                                    within_recursive(LivingLoc, LivingIn).

?- migrated(Who, 'United States', 'Europe').
/* Who = 'Lucy'. */

如果現在有一個製作菜單的應用程式，其資料架構如下：

漢堡
├── 火腿漢堡
│   ├── 火腿
│   └── 麵包
└── 起司漢堡
    ├── 起司
    └── 麵包
飲料
├── 鮮奶茶
│   ├── 牛奶
│   └── 紅茶
└── 紅茶
    └── 紅茶

隨著應用程式演進，新增了「成分庫存系統」的功能：

漢堡
├── 火腿漢堡
│   ├── 火腿
│   │   └── 20
│   └── 漢堡
│       └── 30
└── 起司漢堡
    ├── 起司
    │   └── 15
    └── 漢堡
        └── 30

收斂。

• 關聯式資料庫的 json 格式。
• 文件式資料庫的文件參考（document reference）。

補充：

• 其他模型
• 使用 SQL 來達成圖像式模型的搜尋
• 圖像式模型 v.s. CODASYL
• 語意網站（semantic web）