Java开拓2.0 – 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST
当前位置：以往代写 > JAVA 教程 >Java开拓2.0 – 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

Java开拓2.0 – 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

2019-06-14

Java开拓2.0 – 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

Java开拓2.0 – 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

副标题#e#

今朝为止，本专栏 系列 已经探究了 Google 和 Amazon 平台中的云计较。 固然它们在实现和布局上存在差异，但两种平台都支持快速和可扩展的陈设方法 。它们可以快速经济地组装、测试、运行和维护 Java 应用措施，这无疑是前所 未有的。可是，云并不是影响如今 Java 开拓速度的独一因素。开源办理方案还 可以辅佐您迅速组装软件应用措施，因为您不再需要编写大量代码。手动编写对 象干系映射（ORM）、日志或测试框架的时代已经一去不复返。这些问题已经随 时间逐渐获得了办理，然后又再次呈此刻了开源规模中 — 再次面对这些问题 — 但这些办理方案险些始终要比您本身的好。

关于本系列

从 Java 技能首次表态以来，Java 开拓的名堂已经产生了庞大的变革。得益 于成熟的开源框架和靠得住的租用式陈设基本设施，此刻已经可以迅速经济地装配 、测试、运行和维护 Java 应用措施了。在本系列中，Andrew Glover 将摸索使 这种全新开拓典型成为大概的各类技能和东西。

在 Java 开拓的整个进程中，开源创新简化了应用措施的装配进程。全新的 开源数据库 Apache CouchDB（停止撰写本文时的刊行版为 0.10.0） 也不破例 。搭建好 CouchDB 情况之后可以轻松地利用它。您只需要操纵它的 HTTP 毗连 即可；既不需要 JDBC 驱动措施，也不需要第三方节制打点平台。在本文中，我 将向您先容 CouchDB 并展示如何利用它晋升开拓速度。思量到安装的轻便性， 您将利用 Amazon 的 EC2 平台。而且，您将通过一个利便易用的 Groovy 模块 来与它通信。

面临文档的数据库

干系数据库根基上主导了数据库市场。但其他雷同的数据库 — 包罗 面向对 象 和 面向文档 数据库，两者在面向干系的世界中极为差异 — 也不时发挥着 举足轻重的浸染。CouchDB 是一种面向文档的数据库。它是无模式的，而且答允 您以 JavaScript Object Notation (JSON) 字符串的形式来存储文档。

JSON

JSON 是一种轻量级的数据互换名目，同时也是 Web 应用措施的替代名目。 它雷同于 XML，但远没有它那么具体。得益于其轻量级特性，它正成为 Web 的 通用语。

试想一个违规停车罚单。该罚单将涵盖以下项目：

违规的日期

时间

位置

车辆的描写

牌照信息

违规环境

罚单上收集的名目和数据因统领权而异。纵然对付单一统领权限内的尺度停 车罚单来说，它们的内容也很有大概存在差异。举例来说，警官在开罚单时可以 不填写时间，可能可以省略车型，而只填写牌照的具体信息。所在可以是两条街 道的组合（好比 Fourth 和 Lexington 的交汇处），可能是某个牢靠地点（比 如说 19993 Main Street）。但所收罗信息的语义简陋相似。

罚单的数据点可以在干系数据库中建模，但具体信息却有点贫苦。举例来说 ，如何有效在干系数据库中捕捉某个交汇点呢？而且在没有街道交汇的环境下， 数据库是否会利用空字段来暗示第二个地点呢（假定建模方法为在各列中捕捉不 同的街道名）？

在这些环境下，干系数据库的抽象化水平大概 会稍高一些。所需的信息已经 回收了文档（罚单）的形式。为什么不将数据建模为文档呢？这样可以不消死守 严格的干系模式，而只需要大抵遵循高级模式的语义。这正是 CouchDB 的用武 之地。它答允您以机动的方法来对这些域范例举办建模 — 成就是一个完备的文 档，它没有模式，而是利用与其他文档大抵相似的蓝图。

MapReduce

Google 独创的 MapReduce 是一个用于处理惩罚海量数据集的观念框架。它是一 种高度优化的应用大量计较机的漫衍式问题办理机制。MapReduce 包括两个函数 ：map 和 reduce。map 函数用于接管大量输入，并将它们支解为较小的部门（ 同时将这些数据通报给其他历程）。reduce 函数的浸染是未来自 map 的所有单 独输出整合为一个最终的输出。

借助 CouchDB，您可以搜索文档、文档属性甚至在干系世界中关联文档。您 的实现方法是利用视图，而不是 SQL。从本质上说，视图是您回收 MapReduce 样式（在 JavaScript 中）编写的函数；也就是说，您最终只需要编写一个 map 函数和一个 reduce 函数。这些函数将配合过滤或提取文档数据，可能有效操作 它们之间的干系。事实上，CouchDB 具备足够的机动性，只要底层文档没有产生 发化，它就只需要运行这些函数一次，从而加速视图处理惩罚进程。

CouchDB 最有意思的处所是它的设计方法。CouchDB 浮现了 Web 自己的根基 （也是极为乐成的）观念。它果真了一组全面的 REST 式 API，答允建设、查询 、更新和删除文档、视图和数据库。这使得 CouchDB 的利用变得很是简朴。您 不需要借助其他驱动措施或平台来开始开拓：一个欣赏器便能完成所有事情。也 就是说，富厚的库使 CouchDB 的利用变得很是简朴 — 但从内部来看，它们仅 仅是通过 HTTP 来操作 REST 式观念。

#p#分页标题#e#

与 Web 的本质特性相雷同，CouchDB 在设计时融入了大量可扩展因素。它是 利用并发编程语言 Erlang 编写的，它支持绑定漫衍式、容错、不中断应用措施 。该语言（现已开源可用）是由 Ericsson 开拓的，并在电信情况中获得了遍及 应用。


#p#副标题#e#

安装 CouchDB，云气势气魄

CouchDB 的安装要领因操纵系统而异。假如使 用的是 Windows®，则需要安装 Microsoft C 编译器 Cygwin，以及其他一 些依赖项。假如利用的是 Mac，则需要利用 Macports。可是，假如利用的是 Linux® 平台，好比说 Ubuntu，则安装要领就不是那么简朴了。但并非所有 人都安装了 Ubuntu 实例吧。您是这样吗？

虽然，您可以利便的获取一个 Ubuntu 实例！Amazon 的 EC2 是一种相对较 为经济的、随需应变地 利用 Ubuntu 的一种要领。因此，只需要施展少许 EC2 邪术，您就可以迅速搭建好 CouchDB 情况；完成后，您可以封锁它（可以这样 说）。

首先，您需要找到一个充当根基实例的 EC2 AMI。我最终抉择使 用 AMI ami-ccf615a5（一个 Ubuntu 9.04 实例），它是停止撰写本文时的最新 版本。（当您阅读本文时，很有大概已经呈现了 9.10 版本的 AMI）。利用 Eclipse 可能 AWS Management Console 启动一个 ami-ccf615a5 实例。确保设 置了答允通过 SSH 会见的安详计策。（固然 CouchDB 利用 HTTP，但思量到简 单性，您将通过一个 SSH 通道来与它通信）。您还需要利用一个值对。（假如 需要指导，请拜见本系列的前两篇文章 “您也可以租用 EC2” 和 “利用利便的 EC2”。）

启动了 Ubuntu 9.04 的 EC2 实例 之后，您需要为它配置 ssh。（记着，该实例约莫要 1 分钟时间才气完全启动 ，因此请耐性期待。）举例来说，我可以打开一个终端并利用 ssh 配置新建设 的实例，如下所示：

aglover#>　ssh　-i　.ec2/agkey.pem　[email protected] 167.compute-1.amazonaws.com

我的 AMI 的 DNS 名称是 ec2-174-129-157-167.compute-1.amazonaws.com ，而且我引用的值对的名称是 agkey。您的 DNS 名称和值对必定会纷歧样。

在云 Ubuntu 实例的呼吁提示中，输入：

apt-get　update

然后输入：

aptitude　install　couchdb

这些呼吁会自动安装 CouchDB。可是，留意它们不会安装最新版本。假如需 要最新版本，则需要通过源代码来安装 CouchDB。

呼吁执行竣事后，您可以通过发出 ps -eaf 呼吁来查抄 CouchDB 是否已经 正常运行。通过将 ps 输出通报给 egrep，查察在路径中利用 couchdb 的历程 。您应该能看到如清单 1 所示的输出：

清单 1. CouchDB 正在运行中（各行颠末度段以适应页面宽度）

couchdb　　1820　　　1　0　00:54　?　　　　00:00:00　/bin/sh 　-e　/usr/bin/couchdb
　　 -c　/etc/couchdb/couch.ini　-b　-r　5　-p　/var/run/couchdb.pid 　-o　/
couchdb　　1827　1820　0　00:54　?　　　　00:00:00　/bin/sh　-e 　/usr/bin/couchdb
　　 -c　/etc/couchdb/couch.ini　-b　-r　5　-p　/var/run/couchdb.pid 　-o　/
couchdb　　1828　1827　0　00:54　?　　　　00:00:00 　/usr/lib/erlang/erts-5.6.5/bin/beam
　　 -Bd　--　-root　/usr/lib/erlang　-progname　erl　--　-home 　/v
couchdb　　1836　1828　0　00:54　?　　　　00:00:00　heart　-pid　 1828　-ht　11

接下来，回到当地呆板，配置一个 SSH 通道来答允会见在云上运行的 CouchDB 实例，就像是在本身的呆板上一样。为此，在当地呆板上打开一个新的 终端会话，然后输入：

ssh　-i　your　key　-L　5498:localhost:5984　[email protected]　AMI　 DNS

最后，在当地呆板上打开一个欣赏器。在地点栏中，输入 http://127.0.0.1:5498/。您应该可以看到一个大度的 JSON 接待动静，如下所 示：

{"couchdb":"Welcome","version":"0.8.0-incubating"}

此刻，看上去一切运转正常，接下来可以开始应用 CouchDB 了。

回收 REST 气势气魄利用 Groovy 的 RESTClient

#p#副标题#e#

REST

在暗示状态传输（REST）设计气势气魄中，松散耦合的 Web 应用措施将依赖于指 定资源 — 好比回收统一资源定位符（URL）、统一资源标识符（URI）和统一资 源名称（URN）的形式 — 而不是动静。REST 明智地回收了 Web 中颠末验证并 得到了乐成的基本设施 — HTTP。也就是说，REST 将操作 HTTP 协议的各个方 面，好比 GET 和 POST 请求。这些请求将很好地满意业务应用需求，好比建设 、读取、更新和删除（CRUD）。

#p#分页标题#e#

由于 CouchDB 通过以上 REST 式 HTTP 接口来果真数据，因此利用 CouchDB （您已经在欣赏器中见地一二）是相当简朴的。险些所有事情都可以通过 HTTP 来完成。

您可以选择各类东西来与 HTTP 举办交互。在利用 REST 式接口时，我较量 偏幸 Groovy HTTPBuilder 的 RESTClient 扩展。 HTTPBuilder — 针对 Apache Commons Project 的 HTTPClient 的包装器 — 在 HTTP POST、GET、 PUT 和 DELETE 的语法中添加了一些 Groovy 因素。由于 HTTPBuilder 是利用 Groovy 建设的，因此编写操作 REST 式观念的剧本（好比与 CouchDB 通信）都 简朴得不能再简朴了。

Grape 的进一步简化

为了与 Java 开拓 2.0 的一般主题保持一致 — 快速、轻便和免费（或自制 ） — Groovy 的便捷的 Grape（Groovy Advanced Packaging Engine 或 Groovy Adaptable Packaging Engine）特性对付与 HTTPBuilder 这样的交互非 常有用。Grape 是一种依赖项打点器，它答允 Groovy 剧本和类在运行时 自动 设置本身的特定依赖项。这简化了各类开源库的利用，因为您不需要下载各类 JAR 文件便可开始编写代码。举例来说，借助 Grape，您可以编写一个 Groovy 脚原来利用 HTTPBuilder，而不需要 HTTPBuilder 的 JAR。借助 Grape，可以 在运行时或编译时下载它们（通过 Apache）。

您将通过注释和要领挪用来操作 Grape。举例来说，您可以利用 @Grab 注释 来修饰某个要领或类声明。在该注释中，您将主依赖项指定一些相关的元数据（ 借助 Ivy 的魔力，所有中间依赖项都可以悉数确定）。在运行时或编译时（无 论孰前孰后），Grape 将下载这些依赖项并确保它们在您的类路径下。假如已经 下载了依赖项（好比说从之前的运行中），则 Grape 仍然会确保类路径下包括 适当的 JAR 文件。

通过 Groovy 简化 CouchDB 的 REST 气势气魄

在可以在 CouchDB 中建设任意文档之前，您必需首先建设一个数据库。要创 建一个停车罚单数据库，可以通过 HTTPBuilder 的域相关语言（DSL）利用其 RESTClient 来发出一个 HTTP PUT，如清单 2 所示。（本文示例中的所有 Groovy 代码都可以从 下载 小节得到。）

清单 2. 建设一个 CouchDB 数据库

import　static　 groovyx.net.http.ContentType.JSON
import　groovyx.net.http.RESTClient

@Grab(group='org.codehaus.groovy.modules.http-builder',　 module='http-builder',
　　 version='0.5.0-RC2')
def　getRESTClient(){
　 return　new　RESTClient("http://localhost:5498/")
}

def　client　=　getRESTClient()
def　response　=　client.put(path:　"parking_tickets",
　　　　 requestContentType:　JSON,　contentType:　JSON)

assert　response.data.ok　==　true　:　"response　from　server　 wasn't　ok"

CouchCB 应该会返回应答 {"ok":true}。如清单 2 所示，在 HTTPBuilder 中可以轻松地理会 JSON 并确保 ok 元素的值确实为 true。

接下来，我们需要建设一些文档，以便与停车罚单的主题保持一致。要成立 一个停车罚单模子，需要记着一些与罚单相关的方面。别的需要记着，由于它们 是警官将填写的实际表单，因此一些字段可以不填可能回收预界说的模式 — 考 虑交汇点与精确所在。

利用 HTTPBuilder，您可以通过 HTTP PUT 在 CouchDB 中建设一个文档（就 像在清单 2 中建设数据库一样）。由于 CouchDB 将处理惩罚 JSON 文档，因此您必 须遵循 JSON 的名称值名目。为此，在 Groovy 中建设一种雷同于映射的数据结 构（HTTPBuilder 会将其转换为有效的 JSON）。如清单 3 所示：

清单 3. 通过 RESTClient建设一个 CouchDB 文档

response　=　 client.put(path:　"parking_tickets/1234334325",　contentType:　 JSON,
　　　　 requestContentType:　JSON,
　　　　 body:　[officer:　"Kristen　Ree",
　　　　　　　　 location:　"199　Baldwin　Dr",
　　　　　　　　 vehicle_plate:　"Maryland　77777",
　　　　　　　　 offense:　"Parked　in　no　parking　zone",
　　　　　　　　 date:　"2009/01/31"])

assert　response.data.ok　==　true　:　"response　from　server　 wasn't　ok"
assert　response.data.id　==　"1234334325"　:　"the　returned　ID　 didn't　match"

#p#副标题#e#

清单 3 完成了多项任务。首先，在为 CouchDB 文档发出 PUT 时，您必需分 配一个 UUID。CouchDB 可觉得您分派这些值，可能您也可以自已打点它们。在 清单 3 中，我设定了一个值（1234334325）；随后，该 UUID 将附加到 URL。 假如该 UUID 可用，则 CouchDB 会为它分派执行了 PUT 操纵的文档。在 put 挪用的 body 部门，留意为各名称指定相关值的方法，险些与普通的映射无异。 举例来说，指定警官的名称为 Kristen Ree，而罚单的所在是 199 Baldwin Dr 。

清单 4 回收沟通的能力在 CouhDB 中建设了别的一个罚单：

清单 4. 另一个停车罚单

#p#分页标题#e#

def　id　=　new　Date().time
response　=　client.put(path:　"parking_tickets/${id}",　 contentType:　JSON,
　　　　 requestContentType:　JSON,
　　　　 body:　[officer:　"Anthony　Richards",
　　　　　　　　 location:　"Walmart　Parking　lot",
　　　　　　　　 vehicle_plate:　"Delaware　4433-OP",
　　　　　　　　 offense:　"Parked　in　non-parking　space",
　　　　　　　　 date:　"2009/02/01"])

assert　response.data.ok　==　true　:　"response　from　server　 wasn't　ok"
assert　response.data.id　==　"${id}"　:　"the　returned　ID　didn't 　match"

每次通过 RESTClient 发出 PUT 时，我都断言 JSON 应答的 ok 值为 TURE ，而且验证是否存在 id 值。留意在清单 4 中，我没有建设 UUID，而是利用了 当前的时间 — 并不长短常简朴的能力，但我已经不再满意于利用简朴的交汇点 。

在 CouchDB 中乐成建设了新文档之后，它会返回一个包括 UUID 和修订 ID 的 JSON。举例来说，该应答暗示我在清单 4 中验证的 JSON：

{"ok":true,"id":"12339892938945","rev":"12351463"}

您的 id 和 rev 值必定纷歧样。留意，我可以通过发出 response.data.id 这样的挪用来捕捉 id 值。

在 CouchDB 中，它将通过修订来跟踪文档，因此您可以返回之前的文档版本 （通过修订 ID），这与 CVS 或 Subversion 中的要领极为雷同。

CouchDB 中的视图

此刻，我已经建设了一些停车罚单（可能，用 CouchDB 的术语来说是一些文 档），接下来可以在 CouchDB 中建设一些视图了。记着，视图就是实际的 MapReduce 函数；因此，您必需界说它们。在很多环境下，您都不需要 reduce 函数；map 函数可以辅佐您完成大大都任务。正如其名，它是任务的映射。举例 来说，您可以映射但愿过滤或查找的任何 “事物” 或方面。

我已经界说了两个罚单：一个由 Officer Ree 开示，而另一个是由 Officer Richards 发出的。举例来说，要查找 Officer Ree 开出的所有罚单，您可以编 写一个 map 函数来过滤相应的 officer 属性。然后，您可以将功效通报给 CouchDB 的 emit 函数。

利用 CouchDB 的打点接口：Futon

您可以通过 CouchDB 的 REST 式 API 或通过 CouchDB 的打点接口 Futon 来界说视图。Futon 仅仅是一个 Web 应用措施，可以从 http://localhost:5498/_utils/ 下载它。当即会见该位置（假定您已经跟从我 建设了数据库和一些文档），您应该能看到一个针对 parking_tickets 的简朴 接口，如图 1 所示：

图 1. Futon 接口

Java开辟2.0 - 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

#p#副标题#e#

假如选择 parking_tickets 数据库，则随后可以在最右侧看到一个下拉列表 （Select view:）。通过选择 Custom query…来界说一个自界说视图，如图所 示：

图 2. Futon 的视图选择接口

Java开辟2.0 - 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

此刻，Futon 接口可答允您界说 map 函数和 reduce 函数。（您大概需要单 击 查察代码 链接）。在 Map 文本框中，界说如清单 5 所示的简朴映射：

清单 5. CouchDB 中的简朴的 map 函数

function(doc)　{
　 if(doc.officer　==　"Kristen　Ree"){
　　 emit(null,　doc);
　 }
}

如您所见，清单 5 中的 map 函数是利用 JavaScript 界说的。它的浸染是 通过文档的 officer 属性来过滤 CouchDB 数据库中的文档。出格需要说明的是 ，仅当警官的名称为 Kristen Ree 时，该函数才会通报一个文档给 emit。图 3 显示了在 Futon 中界说此函数的位置：

图 3. 建设一个 MapReduce 函数

Java开辟2.0 - 通过CouchDB和Groovy的RESTClient实现REST

接下来，您需要指定文档名称（输入 by_name）和视图名称（输入 officer_ree）。这些名称将作为成立 URL 以便稍后挪用此视图的途径（该 URL 也就是 http://localhost:5498/parking_tickets/_view/by_name/officer_ree ）。

此刻，您可以通过 HTTPBuilder 来利用该视图：

清单 6. 挪用您的新视图

#p#分页标题#e#

response　=　client.get(path: 　"parking_tickets/_view/by_name/officer_ree",
　　　　 contentType:　JSON,　requestContentType:　JSON)

assert　response.data.total_rows　==　1

response.data.rows.each{
　　 assert　it.value.officer　==　"Kristen　Ree"
}

该视图将返回一个 JSON 应答，个中只包括一个文档：Officer Ree 于 1 月 31 日开出的罚单。通过理会相应的 JSON，清单 6 中的 response 工具将埋没 原始 HTTP 应答。您可以通过对 response 的 data 属性挪用 toString 要领来 查察原始 JSON 应答。原始应答将如清单 7 所示：

清单 7. 视图的原始功效

{"total_rows":1,"offset":0,"rows": [
　 {"id":"1234334325","key":null,
　　 "value":{"_id":"1234334325","_rev":"4205717256","officer":"Kristen　 Ree",
　　　　 "location":"199　Baldwin　Dr","vehicle_plate":"Maryland　77777",
　　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone","date":"2009/01/31"}}]}

#p#副标题#e#

从返回的原始 JSON 文档中可以看出，HTTPBuilder 可以很是轻松地理会 JSON，因为它支持通过雷同于工具图的机制来预计各类属性及其相应的值。

为便于演示，我将向数据库再添加一些文档。为了跟从示例，您应该利用 代 码下载 完成沟通的任务。

CouchDB 的 emit 函数将充当各类形式的组织器。假如未在 map 函数中添加 限制（像我在 清单 5 中做的那样），则 emit 的根基浸染是对传入文档举办排 序。举例来说，假如您但愿按日期获取所有罚单（此处可看作 SQL 的 ORDER BY 语句），则可以按文档的 date 来执行 emit，如清单 8 所示：

清单 8. 一个较量简朴的 map 函数

function(doc)　{
　 emit(doc.date,　doc);
}

清单 9 向此视图发出了一个 HTTP GET（我已经指定 dates 作为设计文档名 ，by_date 作为视图名。）。

清单 9. 挪用的另一个视图

response　=　client.get(path: 　"parking_tickets/_view/dates/by_date",　contentType:　JSON,
　　　　 requestContentType:　JSON)
assert　response.data.total_rows　==　4

清单中的查询将按日期顺序返回 parking_tickets 数据库中的所有文档。 assert 语句仅验证 total_rows 属性是否便是 4。这是一个要害点。视图将返 回一些功效以及少许元数据（好比说返回文档的数量）；因此，它将辅佐在开始 理会之前查察原始应答。清单 10 显示的原始功效：

清单 10. 按日期排序的原始 JSON 文档

{"total_rows":4,"offset":0,"rows":[
　 {"id":"85d4dbf45747e45406e5695b4b5796fe","key":"2009/01/30",
　　 "value":
　　 {"_id":"85d4dbf45747e45406e5695b4b5796fe","_rev":"1318766781",
　　　 "officer":"Anthony　Richards",
　　　 "location":"54th　and　Main","vehicle_plate":"Virginia　FCD-4444",
　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone","date":"2009/01/30"}},
　 {"id":"1234334325","key":"2009/01/31",
　　 "value":
　　 {"_id":"1234334325","_rev":"4205717256",
　　　 "officer":"Kristen　Ree",
　　　 "location":"199　Baldwin　Dr","vehicle_plate":"Maryland　77777",
　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone",
　　　 "date":"2009/01/31"}},
　 {"id":"12345","key":"2009/01/31",
　　 "value":
　　 {"_id":"12345","_rev":"1479261876",
　　　 "officer":"Anthony　Richards","location":"1893　Main　St",
　　　 "vehicle_plate":"Maryland　4433-OP",
　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone","date":"2009/01/31"}},
　 {"id":"12339892938945","key":"2009/02/01",
　　 "value":
　　 {"_id":"12339892938945","_rev":"12351463","officer":"Anthony　 Richards",
　　　 "location":"Walmart　Parking　lot","vehicle_plate":"Maine　4433- OP",
　　　 "offense":"Parked　in　non-parking　space",
　　 "date":"2009/02/01"}}]}

#p#副标题#e#

#p#分页标题#e#

在界说这样的视图时，您可以随后向它通报一个值 — 也就是 emit 函数的 初始值。举例来说，清单 8 中界说的视图主要用于按日期排序。假如但愿按具 体的 日期，则将该日期通报给视图查询。举例来说，可以在欣赏器的地点栏中 输入以下 URL：

http://localhost:5498/parking_tickets/_view/dates/by_date? key="2009/01/31"

然后，这个视图只会返回 1 月 31 日发出的罚单。您应该可以在欣赏器窗口 中看到一些 JSON 样式的文本，它们与清单 11 中的内容相似。留意，利用欣赏 器作为查询东西是查察 HTTP 请求的原始 JSON 应答的一种极其简朴的方法。

清单 11. 1 月 31 日仅开出了两张罚单

{"total_rows":4,"offset":1,"rows":[
　　 {"id":"1234334325","key":"2009/01/31",
　　 "value":
　　　 {"_id":"1234334325","_rev":"4205717256","officer":"Kristen　 Ree",
　　　　 "location":"199　Baldwin　Dr","vehicle_plate":"Maryland　77777",
　　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone",
　　　　 "date":"2009/01/31"}},
　　 {"id":"12345","key":"2009/01/31",
　　 "value":
　　　 {"_id":"12345","_rev":"1479261876","officer":"Anthony　 Richards",
　　　　 "location":"1893　Main　St","vehicle_plate":"Maryland　4433-OP",
　　　　 "offense":"Parked　in　handicap　zone　without　permit",
　　　　 "date":"2009/01/31"}}]}

您可以按照需要来定制视图的成果。举例来说，只需要少量 JavaScript 字 符串操纵，我就可以编写一个查找 Main Street 上开出的罚单的视图，如清单 12 所示：

清单 12. 另一个添加了字符串魔力的视图

function(doc)　{
　 if(doc.location.toLowerCase().indexOf('main')　>　0){
　　 emit(doc.location,　doc);
　 }
}

可以从清单 12 中看出，假如任何文档的 location 元素包括 main，则该文 档将被通报给 emit 函数。记着，这种搜索相当遍及。假如某文档的 location 包括一个 Germaine Street 这样的字符串，则会返回它。对付我所界说的少量 罚单，视图将返回如清单 13 所示的功效：

清单 13. 按 Main Street 过滤的功效

{"total_rows":2,"offset":0,"rows":[
　 {"id":"123433432asdefasdf4325","key":"4th　and　Main",
　　 "value":
　　 {"_id":"123433432asdefasdf4325","_rev":"498239926",
　　 "officer":"Chris　Smith","location":"4th　and　Main",
　　　 "vehicle_plate":"VA　FGA-JD33",
　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone","date":"2009/02/01"}},
　 {"id":"123433432223e432325","key":"54　and　Main",
　　 "value":
　　 {"_id":"123433432223e432325","_rev":"841089995",
　　 "officer":"Kristen　Ree","location":"54　and　Main　Street",
　　　 "vehicle_plate":"Maryland　77777",
　　　 "offense":"Parked　in　no　parking　zone","date":"2009/02/02"}}]}

留意，JSON 应答包括一个 key 元素，用于描写为何要生成特定的文档。这 一方面的信息相当有用。还需留意，我所界说的各类罚单中的数据在一致性方面 做的不是很好：一些所在是精确的，但也有一些是不准确的。固然该数据可以存 储在干系数据库中，但也同样可以利用面向文档的模子。别的，借助 Groovy 和 HTTPBuilder 的高效理会 JSON 的强大本领，可以很是轻松地获取数据（比原始 JDBC 简朴许多）。

CouchDB 作为 Web 数据库

CouchDB 的迷人之处在于它的利用很是简朴。干系数据库也很简朴，但该数据库的优势在于您只需要熟悉 Web 欣赏器就可以把握其 API。另外，由于 CouchDB 提供了 REST 式 API，您可以通过一些炫酷的框架来与其通信，好比说 HTTPBuilder 的 RESTClient。您也不会受制于 HTTPBuilder；各类 Java 库都 在实验简化 CouchDB 的利用。个中很是有潜力的一个就是 jcouchdb，它可以帮 助您制止 REST 化和 JSON 化，同时答允您以编程方法利用 Java 语言操纵文档 和视图。

#p#分页标题#e#

敬请等候下个月的专栏文章，我将回过甚来接头 Google App Engine。在开 放创新精力的大旗下，各类新框架不绝涌现，旨在促进 Google App Engine 的 开拓和陈设。您将相识它们如何可以或许简化 Google 云平台上的 Java 开拓 2.0 。

本文配套源码

    关键字：

在线提交作业