Java 开发 2.0: NoSQL

核心提示： 通过 Shards 伸缩Sharding是一种分区形式，它将一个表结构复制到多个节点，Java 开发 2.0: NoSQL(4)，但逻辑上在各节点之间划分数据，例如，（如果这听起来耸人听闻，不用担心，一个节点可以拥有驻留在美国的帐户的所有相关数据，而另一个节点则针对驻留在欧洲的所有帐户

通过 Shards 伸缩

Sharding是一种分区形式，它将一个表结构复制到多个节点，但逻辑上在各节点之间划分数据。例如，一个节点可以拥有驻留在美国的帐户的所有相关数据，而另一个节点则针对驻留在欧洲的所有帐户。但如果节点拥有关系 —即跨 Shard 联接，Shards 就会出现问题。这是一个棘手的问题，在很多情况下都无法解决。

无模式数据存储的好处之一是无须事先知道所有事情，也就是说，与使用关系数据库架构相比，可以更轻松地适应变化。（注意，我并非暗示不能更改架构；我只是说，可以更轻松地适应变化。）我不打算定义我的域对象上的属性 —我将其推迟到 Groovy 的动态特性（实际上，这个特性允许创建针对 Google 的 Entity对象的域对象代理）。相反，我将把我的时间花费在确定如何查找对象并处理关系上。这是 NoSQL 和各种利用无模式数据存储的框架还没有内置的功能。

Model 基类

我将首先创建一个基类，用于容纳 Entity对象的一个实例。然后，我将允许一些子类拥有一些动态属性，这些动态属性将通过 Groovy 的方便的 setProperty方法添加到对应的 Entity实例。setProperty针对对象中实际上不存在的任何属性设置程序调用。（如果这听起来耸人听闻，不用担心，您看到它的实际运行后就会明白。）

清单 2 展示了位于我的示例应用程序的一个 Model实例的第一个 stab：

清单 2. 一个简单的 Model 基类

　package　com.b50.nosql　
　
　import　com.google.appengine.api.datastore.DatastoreServiceFactory　
　import　com.google.appengine.api.datastore.Entity　
　
　abstract　class　Model　{　
　
　def　entity　
　static　def　datastore　=　DatastoreServiceFactory.datastoreService　
　
　public　Model(){　
　super()　
　}　
　
　public　Model(params){　
　this.@entity　=　new　Entity(this.getClass().simpleName)　
　params.each{　key,　val　->　
　　this.setProperty　key,　val　
　}　
　}　
　
　def　getProperty(String　name)　{　
　if(name.equals("id")){　
　　return　entity.key.id　
　}else{　
　　return　entity."${name}"　
　}　
　}　
　
　void　setProperty(String　name,　value)　{　
　entity."${name}"　=　value　
　}　
　
　def　save(){　
　this.entity.save()　
　}　　
　}