MongoDB的类型模式理论。
metadb的Python项目详细描述
#db
这是一个实验性的mongoclient包装器，用于探索数据库模式。需要本地[MongoDB]（https://www.mongodb.com/）才能运行。
`````
```
````
`````
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` 35；创建table
cli.create_table（'hello-world'）
cli.tables（）
"HelloWorld’）
原始数据：
cli.items['hello-world'].find'u one（）
>>gt；{"u id"：objectid（'5ae1561426142b93bcc3c3c6c3c6f60aaa11'），
"u type"：objectid（'5ae1561126112b93bcc3c3c6f60aaa10'），
'test'：'hello，world'}
；规范化数据：
cli cli.index['hello-world'].find['hello-world'].find.find['hell_one（）
>；>；{"u id"：objectid（'5ae156142b93bc3c6f60aa11'），
"u type"：objectid（'5ae15612b93bc3c6f60aa10'），
"https-www-wikidata-org-wiki-q45594"："您好，世界"}
cli.drop廑app（'hello'）
````
"一般想法"
1。假设我们有MongoDB（或任何类型的键值存储）。假设我们有数据库：
-`items`
-`types`
-`index`
>3。假设我们对保留集合'db["type s"]["u names"]`中名称的唯一性有一个约束，该集合表示应用程序注册表的全局命名空间：
```
使用类型
$和：[
{
"name"：{$type:"string"，$exists:true}
}
]
}
}
db.getcollection（''u names'）.createindex（{"name"：1}，{unique:true}）
```
4。假设我们有一个约定，每次在"items"数据库中创建一个新的collection时，每个记录都必须有`.u type'属性，这是来自MongoDB的对象ID。
例如：
````
use items
db.createcollection（"app-1.0/model\u name"，{
验证器：{
$和：[
{
"_type"：{$type:"objectid"，$exists:true}
}
]
}
}
}````
>5。假设`.u type`类似于对相应类型的外键引用，存储在具有相应名称的集合中的"types"数据库中。
``
use types
>types["app-1.0/model\u name"]
```
**推论：**这样，每个项都引用其类型，类型可以有历史记录，而不是模型的迁移。
例如，每当我们更改模型的模式时，我们可以简单地将新的instanced插入到与新模式对应的"types"数据库中。
5.1。假设'db['types'][''u types']`存储唯一的注册类型名。
6。假设"types"数据库的任何集合中的每个实例都遵循与"items"数据库中实例的模式相对应的模式，即实例树层次结构的上一层，如下所示：
```
{a'：{b'：{c'：1}}
pattern:
{*'：'obj'，'a'：{b'：{c'：{'*'：'int'}}
（这里，星号键指定每一级记录的信息，例如'c'是'int'的记录）
```
数据可能有一个"mask"指定值类型：
``python
from boltons.iterutils import remap
reserved_schema_key='*'
def generate_pattern（instance）：
"
"根据数据中的第一条记录生成模式。
"
def解析类型（值）：
返回类型（值）。如果IsInstance（实例，列表）：
如果不是实例：
打印（"如果Instance是列表，则必须为非空。"）
返回
如果不是IsInstance（实例[0]，dict）：
打印（"如果仪表是List，它的第一个元素必须是dict."
返回
else:
如果isInstance（instance，dict）：
instance=[instance]
else:
print（"instance必须是dict，或dict."
return
def visit（path，key，value）：
如果没有（[dict，list，tuple]]中t的isinstance（value，t））：
return key，{reserved_schema_key:parse_type（value）}
否则：
return key，值
remapped=remap（instance，visit=visit）
remapped[0][reserved_schema_key]="obj"
return remapped[0]
generate_pattern（{'a'：{'b'：'c'}）
```
通过提供对本体词汇表的引用（例如，url）和元组中数据类型规范化规则的信息，元组中的数据类型规范化规则由"like`ontological type转换规则"分隔，like so:
````
{'*'：'http://www.omegawiki.org/definedmeaning:377726 lambda x:x，'a'：{b'：{'*'："https://www.wikidata.org/wiki/q11573 lambda x.replace（'，'，''）}}
````
*注意：由于MongoDB无法将纯URL存储为密钥，因此将在数据库'db['types'][''u terms']`中存储正确的URL，并要求'name'的唯一性，因此：
```
db.createCollection（"{terms"，{
验证器：{
$和：[
{
"name"：{$type:"string"，$exists:true}
}
}
}
}
db.getCollection（"''u names'）.createIndex（{"name"：1}，{unique:true}）
```
**推论：**每次创建一个新类型时，我们都可以创建相应的转换规则和本体元数据，并在将它们写入"index"数据库时，使用它来规范化数据实例（以下简称"规范化实例"）。替换为掩码中的URL，值替换为转换规则的摘要。
7。让我们将规范化实例存储在"索引"数据库中。
**推论：**我们有一种按概念查询数据集的通用方法，并用任意人类语言表示它们的键以便于理解和分析。
**推论：**我们可以定义一个通用sql，它可用于按以下概念查询知识库：
`select*from（concept-id）`
例如：
`select*from<；humans>；`，`select*from<；best suppliers of..>；`，`select*from<；best people for..>；`
*注意：*它看起来类似于[sparql]（https://en.wikipedia.org/wiki/sparql），但是对于来自所有可能词汇表而不是一个词汇表的通用概念，
**推论：*这样构造的数据库具有以下属性：
````
…
```
这种数据库可以方便地为通用应用程序创建通用的可伸缩后端，通过一个统一的接口，结构化和非结构化数据都可用于分析。
示例：
````
名称=['infinity']
collections=[
'infinity-0.1/注释'
'infinity-0.1/主题'
]
…
````
这是一个实验性的mongoclient包装器，用于探索数据库模式。需要本地[MongoDB]（https://www.mongodb.com/）才能运行。
`````
```
````
`````
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` 35；创建table
cli.create_table（'hello-world'）
cli.tables（）
"HelloWorld’）
原始数据：
cli.items['hello-world'].find'u one（）
>>gt；{"u id"：objectid（'5ae1561426142b93bcc3c3c6c3c6f60aaa11'），
"u type"：objectid（'5ae1561126112b93bcc3c3c6f60aaa10'），
'test'：'hello，world'}
；规范化数据：
cli cli.index['hello-world'].find['hello-world'].find.find['hell_one（）
>；>；{"u id"：objectid（'5ae156142b93bc3c6f60aa11'），
"u type"：objectid（'5ae15612b93bc3c6f60aa10'），
"https-www-wikidata-org-wiki-q45594"："您好，世界"}
cli.drop廑app（'hello'）
````
"一般想法"
1。假设我们有MongoDB（或任何类型的键值存储）。假设我们有数据库：
-`items`
-`types`
-`index`
>3。假设我们对保留集合'db["type s"]["u names"]`中名称的唯一性有一个约束，该集合表示应用程序注册表的全局命名空间：
```
使用类型
$和：[
{
"name"：{$type:"string"，$exists:true}
}
]
}
}
db.getcollection（''u names'）.createindex（{"name"：1}，{unique:true}）
```
4。假设我们有一个约定，每次在"items"数据库中创建一个新的collection时，每个记录都必须有`.u type'属性，这是来自MongoDB的对象ID。
例如：
````
use items
db.createcollection（"app-1.0/model\u name"，{
验证器：{
$和：[
{
"_type"：{$type:"objectid"，$exists:true}
}
]
}
}
}````
>5。假设`.u type`类似于对相应类型的外键引用，存储在具有相应名称的集合中的"types"数据库中。
``
use types
>types["app-1.0/model\u name"]
```
**推论：**这样，每个项都引用其类型，类型可以有历史记录，而不是模型的迁移。
例如，每当我们更改模型的模式时，我们可以简单地将新的instanced插入到与新模式对应的"types"数据库中。
5.1。假设'db['types'][''u types']`存储唯一的注册类型名。
6。假设"types"数据库的任何集合中的每个实例都遵循与"items"数据库中实例的模式相对应的模式，即实例树层次结构的上一层，如下所示：
```
{a'：{b'：{c'：1}}
pattern:
{*'：'obj'，'a'：{b'：{c'：{'*'：'int'}}
（这里，星号键指定每一级记录的信息，例如'c'是'int'的记录）
```
数据可能有一个"mask"指定值类型：
``python
from boltons.iterutils import remap
reserved_schema_key='*'
def generate_pattern（instance）：
"
"根据数据中的第一条记录生成模式。
"
def解析类型（值）：
返回类型（值）。如果IsInstance（实例，列表）：
如果不是实例：
打印（"如果Instance是列表，则必须为非空。"）
返回
如果不是IsInstance（实例[0]，dict）：
打印（"如果仪表是List，它的第一个元素必须是dict."
返回
else:
如果isInstance（instance，dict）：
instance=[instance]
else:
print（"instance必须是dict，或dict."
return
def visit（path，key，value）：
如果没有（[dict，list，tuple]]中t的isinstance（value，t））：
return key，{reserved_schema_key:parse_type（value）}
否则：
return key，值
remapped=remap（instance，visit=visit）
remapped[0][reserved_schema_key]="obj"
return remapped[0]
generate_pattern（{'a'：{'b'：'c'}）
```
通过提供对本体词汇表的引用（例如，url）和元组中数据类型规范化规则的信息，元组中的数据类型规范化规则由"like`ontological type转换规则"分隔，like so:
````
{'*'：'http://www.omegawiki.org/definedmeaning:377726 lambda x:x，'a'：{b'：{'*'："https://www.wikidata.org/wiki/q11573 lambda x.replace（'，'，''）}}
````
*注意：由于MongoDB无法将纯URL存储为密钥，因此将在数据库'db['types'][''u terms']`中存储正确的URL，并要求'name'的唯一性，因此：
```
db.createCollection（"{terms"，{
验证器：{
$和：[
{
"name"：{$type:"string"，$exists:true}
}
}
}
}
db.getCollection（"''u names'）.createIndex（{"name"：1}，{unique:true}）
```
**推论：**每次创建一个新类型时，我们都可以创建相应的转换规则和本体元数据，并在将它们写入"index"数据库时，使用它来规范化数据实例（以下简称"规范化实例"）。替换为掩码中的URL，值替换为转换规则的摘要。
7。让我们将规范化实例存储在"索引"数据库中。
**推论：**我们有一种按概念查询数据集的通用方法，并用任意人类语言表示它们的键以便于理解和分析。
**推论：**我们可以定义一个通用sql，它可用于按以下概念查询知识库：
`select*from（concept-id）`
例如：
`select*from<；humans>；`，`select*from<；best suppliers of..>；`，`select*from<；best people for..>；`
*注意：*它看起来类似于[sparql]（https://en.wikipedia.org/wiki/sparql），但是对于来自所有可能词汇表而不是一个词汇表的通用概念，
**推论：*这样构造的数据库具有以下属性：
````
…
```
这种数据库可以方便地为通用应用程序创建通用的可伸缩后端，通过一个统一的接口，结构化和非结构化数据都可用于分析。
示例：
````
名称=['infinity']
collections=[
'infinity-0.1/注释'
'infinity-0.1/主题'
]
…
````
欢迎加入QQ群-->： 979659372
