世上本没有路，走的人多了也就成了路。为什么不能在 Postgres上建一个MongoDB 呢? 

Postgres 社区在 NoSQL采取一系列动作后并没有坐以待毙.  Postgres一直在进步: 集成了 JSON和 PLV8.  PLV8 引入了 V8 Javascript引擎 . 操作 JSON也更简单了 (需要验证).

开始前需要做的准备:

Postgres 9.2+ (as of this blog entry, 9.2 is in beta) - http://www.postgresql.org/ftp/source/ V8 - https://github.com/v8/v8 PLV8 - http://code.google.com/p/plv8js/wiki/PLV8

 MongoDB的最低级别是集合.  集合可以用表来表示:

CREATE TABLE some_collection (   some_collection_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY,   data JSON ); 

字符型的JSON 被保存在 Postgres 表里，简单易行 (现在看是这样).

下面实现自动创建集合.  保存在集合表里:

CREATE TABLE collection (   collection_id SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY,   name VARCHAR ); -- make sure the name is unique CREATE UNIQUE INDEX idx_collection_constraint ON collection (name);

一旦表建好了，就可以通过存储过程自动创建集合.  方法就是先建表，然后插入建表序列.

CREATE OR REPLACE FUNCTION create_collection(collection varchar) RETURNS boolean AS $$   var plan1 = plv8.prepare(INSERT INTO collection (name) VALUES ($1), [ varchar ]);   var plan2 = plv8.prepare(CREATE TABLE col_ + collection +      (col_ + collection + _id INT NOT NULL PRIMARY KEY, data JSON));   var plan3 = plv8.prepare(CREATE SEQUENCE seq_col_ + collection);   var ret;   try {     plv8.subtransaction(function () {       plan1.execute([ collection ]);       plan2.execute([ ]);       plan3.execute([ ]);       ret = true;     });   } catch (err) {     ret = false;   }   plan1.free();   plan2.free();   plan3.free();   return ret; $$ LANGUAGE plv8 IMMUTABLE STRICT;

有了存储过程，就方便多了:

SELECT create_collection(my_collection);

解决了集合存储的问题，下面看看MongoDB数据解析.  MongoDB 通过点式注解方法操作完成这一动作:

CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj(data json, key varchar) RETURNS VARCHAR AS $$   var obj = JSON.parse(data);   var parts = key.split(.);   var part = parts.shift();   while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) {     part = parts.shift();   }   // this will either be the value, or undefined   return obj; $$ LANGUAGE plv8 STRICT;

上述功能返回VARCHAR,并不适用所有情形，但对于字符串的比较很有用:

SELECT data   FROM col_my_collection  WHERE find_in_obj(data, some.element) = something cool 

除了字符串的比较, MongoDB还提供了数字类型的比较并提供关键字exists .  下面是find_in_obj() 方法的不同实现:

CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj_int(data json, key varchar) RETURNS INT AS $$   var obj = JSON.parse(data);   var parts = key.split(.);   var part = parts.shift();   while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) {     part = parts.shift();   }   return Number(obj); $$ LANGUAGE plv8 STRICT; CREATE OR REPLACE FUNCTION find_in_obj_exists(data json, key varchar) RETURNS BOOLEAN AS $$   var obj = JSON.parse(data);   var parts = key.split(.);   var part = parts.shift();   while (part && (obj = obj[part]) !== undefined) {     part = parts.shift();   }   return (obj === undefined ? f : t); $$ LANGUAGE plv8 STRICT;

接下来是数据查询.  通过现有的材料来实现 find() 方法.

#p#

在本部分中将覆盖保存数据以及从MongDB查询中构建WHERE从句，以便检索我们已经写入的数据。

保存数据到集合中很简单。首先，我们需要检查JSON对象并寻找一个_id值。这部分代码是原生的假设，如果_id已存在这意味着一个更新，否则就意味着一个插入。请注意，我们目前还没有创建objectID，只使用了一个序列待其发生：

CREATE OR REPLACE FUNCTION save(collection varchar, data json) RETURNS BOOLEAN AS $$   var obj = JSON.parse(data);   var id = obj._id;   // if there is no id, naively assume an insert   if (id === undefined) {     // get the next value from the sequence for the ID     var seq = plv8.prepare("SELECT nextval(seq_col_" +         collection + ") AS id");     var rows = seq.execute([ ]);     id = rows[0].id;     obj._id = id;     seq.free();     var insert = plv8.prepare("INSERT INTO col_" + collection +         "  (col_" + collection + "_id, data) VALUES ($1, $2)",         [ int, json]);     insert.execute([ id, JSON.stringify(obj) ]);     insert.free();   } else {     var update = plv8.prepare("UPDATE col_" + collection +       " SET data = $1 WHERE col_" + collection + "_id = $2",      [ json, int ]);     update.execute([ data, id ]);   }   return true; $$ LANGUAGE plv8 IMMUTABLE STRICT;

基于这个观点，我们可以构建一些插入的简单文档：

{   "name": "Jane Doe",   "address": {     "street": "123 Fake Street",     "city": "Portland",     "state": "OR"   },   "age": 33 } {   "name": "Sarah Smith",   "address": {     "street": "456 Real Ave",     "city": "Seattle",     "state": "WA"   } } {   "name": "James Jones",   "address": {     "street": "789 Infinity Way",     "city": "Oakland",     "state": "CA"   },   "age": 23 }

让我们创建一个集合并插入一些数据：

work=# SELECT create_collection(data);  create_collection -------------------  t (1 row) work=# SELECT save(data, { our object });  save ------  t (1 row) 

英文原文：Building a MongoDB Clone in Postgres: Part 1

译文链接：http://www.oschina.net/translate/building_a_mongodb_clone_in_postgres_part_1