<img src="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white" height="20px" />
Pongo - 基于PostgreSQL的Mongo,具有强一致性优势。
将Pongo安装为npm模块并保存到package.json中:
npm install @event-driven-io/pongo
也可以阅读我博客上的介绍文章以获取更多背景信息。
你可以使用Pongo语法,并明确支持的语法类型:
import { pongoClient } from "@event-driven-io/pongo"; import { v4 as uuid } from "uuid"; type User = { name: string; age: number }; const connectionString = "postgresql://dbuser:secretpassword@database.server.com:3211/mydb"; const pongo = pongoClient(connectionString); const pongoDb = pongo.db(); const users = pongoDb.collection<User>("users"); const roger = { name: "Roger", age: 30 }; const anita = { name: "Anita", age: 25 }; const cruella = { _id: uuid(), name: "Cruella", age: 40 }; // 插入 await users.insertOne(roger); await users.insertOne(cruella); const { insertedId } = await users.insertOne(anita); const anitaId = insertedId; // 更新 await users.updateOne({ _id: anitaId }, { $set: { age: 31 } }); // 删除 await users.deleteOne({ _id: cruella._id }); // 通过Id查找 const anitaFromDb = await users.findOne({ _id: anitaId }); // 查找多个 const usersFromDb = await users.find({ age: { $lt: 40 } });
或者使用兼容MongoDB的封装:
import { MongoClient } from "@event-driven-io/pongo/shim"; import { v4 as uuid } from "uuid"; type User = { name: string; age: number }; const connectionString = "postgresql://dbuser:secretpassword@database.server.com:3211/mydb"; const pongoClient = new MongoClient(postgresConnectionString); const pongoDb = pongoClient.db(); const users = pongoDb.collection<User>("users"); const roger = { name: "Roger", age: 30 }; const anita = { name: "Anita", age: 25 }; const cruella = { _id: uuid(), name: "Cruella", age: 40 }; // 插入 await users.insertOne(roger); await users.insertOne(cruella); const { insertedId } = await users.insertOne(anita); const anitaId = insertedId; // 更新 await users.updateOne({ _id: anitaId }, { $set: { age: 31 } }); // 删除 await users.deleteOne({ _id: cruella._id }); // 通过Id查找 const anitaFromDb = await users.findOne({ _id: anitaId }); // 查找多个 const usersFromDb = await users.find({ age: { $lt: 40 } }).toArray();
Pongo将PostgreSQL作为文档数据库,利用JSONB支持。 与传统JSON类型的纯文本存储不同,JSONB以二进制格式存储JSON数据。这一简单的变化在性能和存储效率方面带来了显著的优势。
Pongo使用以下表结构来存储集合:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "YourCollectionName" ( _id TEXT PRIMARY KEY, data JSONB NOT NULL, metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', _version BIGINT NOT NULL DEFAULT 1, _partition TEXT NOT NULL DEFAULT 'png_global', _archived BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE, _created TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now(), _updated TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now() )
本质上,Pongo接受MongoDB API并将其转换为原生PostgreSQL查询。 这与Marten、FerretDB和AWS DocumentDB的概念类似。
例如,MongoDB更新语法:
const users = pongoDb.collection<User>("users"); await users.updateOne({ _id: someId }, { $push: { tags: "character" } });
将被转换为:
UPDATE "users" SET data = jsonb_set(data, '{tags}', (COALESCE(data->'tags', '[]'::jsonb) || to_jsonb('character'))) WHERE _id = '137ef052-e41c-428b-b606-1c8070a47eda';
或者查询:
const result = await users .find({ "address.history": { $elemMatch: { street: "Elm St" } } }) .toArray();
将生成:
SELECT data FROM "users" WHERE jsonb_path_exists( data, '$.address.history[*] ? (@.street == "Elm St")' );
MongoDB是一个不错的数据库,但在ACID合规性和许可方面存在问题,这可能会给项目场景和组织政策带来困难。
Pongo带来了PostgreSQL的变形能力,以:
PostgreSQL JSONB的二进制格式意味着数据是预解析的,允许比基于 文本的JSON更快的读写操作。 每次查询数据时无需重新解析,这节省了处理时间并提高了整体性能。此外,JSONB支持高级索引选项,如GIN和GiST索引,使JSONB文档内的搜索更快、更高效。
此外,JSONB保留了存储半结构化数据的灵活性,同时允许你使用PostgreSQL强大的查询功能。你可以对JSONB数据执行复杂查询、连接和事务,就像对常规关系数据一样。
与普遍认知相反,JSON文档数据是结构化的。 JSON有结构,但每个文档并不强制执行。我们可以通过添加新字段轻松扩展文档的架构,甚至是特定文档的架构。如果我们期望存在的字段不存在,我们也不应该失败。
这种灵活性、性能和一致性的组合使PostgreSQL与JSONB成为一个强大的工具。有基准测试显示,它甚至可能比MongoDB更快。
更多信息请查看:
不是。
它专注于有效处理文档数据的特性。Node.js ORM有处理JSONB的能力,例如,DrizzleORM对基本操作有很好的支持。
然而,它们都具有有限的查询能力。 通常对于高级查询,你需要回退到JSONPath或JSONB函数(即原始SQL) 。如上所示,这种语法处理起来并不是很愉快。这就是为什么Pongo旨在为你做这件事。
FerretDB插入原生MongoDB协议,这允许它被用作MongoDB并连接到Mongo UI等工具。然而,它需要运行一个代理。
Pongo在不同的层面上操作,直接在库代码中将MongoDB API转换为SQL。 这可以允许更容易的无服务器集成,例如与其他基于PostgreSQL的工具共享连接池等。当然,它不允许使用基于MongoDB网络协议的原生工具。
Pongo的目标不是替代Mongo,而是重用其肌肉记忆并将PostgreSQL的功能和超能力带入Node.js领域。
现有的功能是安全可用的,但距离100%兼容MongoDB还有很长的路要走。Pongo是一个新项目,所以可能会有一些功能缺失。
Pongo是一个社区项目,所以一旦你发现缺少或不工作的内容,我们鼓励你向我们发送GitHub问题或拉取请求来扩展支持或测试覆盖率!也请查看贡献指南
如果你认为缺少某些功能或想更快地获得某些功能,我很乐意接受赞助来优先处理。随时联系我 - 我们会找到方法来帮助你!
本项目采用了贡献者公约定义的行为准则,以明确我们社区中的预期行为。
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题
问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。
实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个 知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
AI助力,做PPT更简单!
咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。
选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
专业的AI公文写作平台,公文写作神器
AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地