g3では、RDBMSとKVSの両方に統一的にアクセスできるデータストアAPIを用意しています。
当面の目標は、同一のg3アプリケーションがJDBCとGoogle AppEngine Data Storeのどちらでも動作するようにすることです。
基本的には、Google AppEngineのデータストアを基準に、RDBMSにも対応するというアプローチのAPIになっています。Google AppEngineデータストアはかなり制約がきついので、これを基準にしておけば、将来、他のKVSあるいはNoSQLをサポートすることも比較的容易にできるのではと考えています。
org.goldenport.g3.app.DataStoreCrudは、データストアをアクセスするサンプルアプリケーションです。 このアプリケーションに沿ってデータストアの使い方についてみていきましょう。
package org.goldenport.g3.app
import org.goldenport.g3._
import org.goldenport.g3.atom._
import org.goldenport.g3.messages._
import org.goldenport.g3.messages.datastore.{Create, Fetch, Query, Insert, \
Update, Delete, Drop}
class DataStoreCrud extends G3Application with UseRecord {
val KIND_NAME = 'g3crud
val schema = Schema(
IdField,
('name, XToken),
('zip, XToken),
('address, XString),
('phone, XToken, ZeroMore),
('comment, XString))
datastore('appds)
val create = Create(KIND_NAME, schema)
val fetch = Fetch(KIND_NAME, 5)
val query = Query(KIND_NAME, Id(5))
val insert = Insert(
KIND_NAME,
Record('id -> 5, 'name -> "Yamada Taro",
'zip -> "1234567", 'address -> "Yokohama",
'phone -> "0451234567", 'comment -> "omlet rice"))
val update = Update(
KIND_NAME,
Record('id -> 5, 'name -> "Suzuki Hanako"))
val delete = Delete(KIND_NAME,
Record('id -> 5))
val drop = Drop(KIND_NAME)
port("/create") agents(create) invoke("appds")
port("/fetch") agents(fetch) invoke("appds")
port("/query") agents(query) invoke("appds")
port("/insert") agents(insert) invoke("appds")
port("/update") agents(update) invoke("appds")
port("/delete") agents(delete) invoke("appds")
port("/drop") agents(drop) invoke("appds")
}
カインド
g3では、レコードの集りをカインドと呼んでいます。RDBMSのテーブル、Google AppEngineデータストアのカインドに対応します。
DataStoreCrudでは、データストアのカインド名としてg3curdを使用します。変数KIND_NAMEに設定しており、この変数を、プログラムの中で利用します。
val KIND_NAME = 'g3crud
スキーマ
DataStoreCrudで使用するスキーマは、以下のようにスキーマは、Schemaリテラルで定義したものを変数schemaに設定しています。この変数schemaに設定したスキーマを、プログラムの中で利用します。
val schema = Schema(
IdField,
('name, XToken),
('zip, XToken),
('address, XString),
('phone, XToken, ZeroMore),
('comment, XString))
スキーマでは、カインドの各フィールドに対して、フィールド名とデータ型の対を定義します。たとえば、「('name, XToken)」はXToken型のフィールドnameということです。
データ型はXML Datatypeをベースにしたものをg3フレームワークで事前定義しています。
フィールドは、フィールド名とデータ型の他に多重度、制約、ファセット、プロパティを設定する事ができます。ファセットはXML Datatypeのファセットに対応するもので、データの値域を定義します。制約との棲み分けは懸案事項で将来統廃合するかもしれません。プロパティは、SQLデータ型のVARCHARといったデータストア固有の情報を定義します。
IdFieldは、Id用のフィールドを宣言するためのリテラルです。中身は「'id, XLong, One, List(CId), Nil」となっており、フィールド名「id」、データ型XLong、多重度1、Id制約あり、プロパティなし、を簡単に設定するための文法糖衣です。
以下、明日に続きます。
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