GetRow接口概述
GetRow接口用于读取一行数据,是Tablestore最基础的API之一。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++ SDK。
本文以Java代码为例,对GetRow接口进行详细说明。
基本使用说明
参数说明
参数名称 | 是否必填 | 参数说明 |
---|---|---|
PrimaryKey | 是 | 主键,所有主键都需要填写 |
ColumnsToGet | 否 | 需要读取的列的集合,若不设置则读取所有列 |
MaxVersions | MaxVersions 与 TimeRange 至少设置一个 | 最多读取多少个版本 |
TimeRange | MaxVersions 与 TimeRange 至少设置一个 | 要读取的版本范围 |
Filter | 否 | 过滤器,在服务端对读取结果进行过滤 |
Java代码示例
public void getRow() {
//构造主键,主键列必须全部指定
PrimaryKeyBuilder primaryKeyBuilder = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder();
primaryKeyBuilder.addPrimaryKeyColumn(PK1, PrimaryKeyValue.fromLong(1L));
primaryKeyBuilder.addPrimaryKeyColumn(PK2, PrimaryKeyValue.fromString("string"));
PrimaryKey primaryKey = primaryKeyBuilder.build();
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
//设置读取的版本数为1,即读取最新版本
criteria.setMaxVersions(1);
GetRowRequest getRowRequest = new GetRowRequest(criteria);
GetRowResponse getRowResponse = syncClient.getRow(getRowRequest);
Row row = getRowResponse.getRow();
System.out.println("读取行完毕, 结果为: ");
System.out.println(row);
}
多版本数据读取
表格存储支持多版本数据存储,具体参考开发指南。
1.MaxVersions
指定maxVersions,返回最新的几个版本。例如:某一行的某一列有20个历史版本,设置maxVersions为10,返回的是最新的10个版本。
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
// 设置读取最新版本
criteria.setMaxVersions(10);
2.TimeRange
每一个版本都有一个对应的版本号,这个版本号默认是一个毫秒级的时间戳,用户也可以自己指定版本号,读取出来的时候可以按时间范围取值,返回范围内的版本列。
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
TimeRange timeRange = new TimeRange(1418380771, 1418390771);
criteria.setTimeRange(timeRange);
宽行读取
有很多数据列的行,我们称为宽行。因为数据列非常多,受网络带宽、延迟等因素的影响,我们无法一次性读出来,这里介绍几种宽行的读取方法。
1.使用ColumsToGet读取指定列
ColumsToGet参数,允许用户指定需要读取的列。
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
// 设置读取某些列
criteria.addColumnsToGet(new String[] {
"Col1","Col2","Col3"});
2.使用startColumn,endColumn读取一定范围的属性列
通过startColumn和endColumn指定宽行中某个范围内的列,按照字典序对列进行排序比较。
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
criteria.setStartColumn("col0");
criteria.setEndColumn("col3");
3.使用ColumnPaginationFilter配合startColumn翻页读取
ColumnPaginationFilter有两个参数,limit和offset,使用ColumnPaginationFilter读取时,会跳过offset个属性列,然后读取limit个属性列。配合startColumn使用时,会从startColumn开始,跳过offset个属性列,读取limit个属性列。这种方式适合分页读取属性列的场景。
SingleRowQueryCriteria criteria = new SingleRowQueryCriteria(TABLE_NAME, primaryKey);
// 设置从Column0开始读
criteria.setStartColumn("Column0");
// 使用ColumnPaginationFilter设置一次要读取的列数, limit=10, offset=0
criteria.setFilter(new ColumnPaginationFilter(10, 0));
使用过滤器
表格存储过滤器的过滤条件支持算术运算(=、!=、>、>=、<、<=)和逻辑运算(NOT、AND、OR),支持最多 10 个条件的组合。过滤器的具体使用说明请参考:过滤器使用说明。
1.单条件过滤器:SingleColumnValueFilter
表格存储中的数据是稀疏矩阵形式的,每一行的列可能都不一样,对于不存在某一列的行,可以使用PassIfMissing参数来设置期望的过滤形式。passIfMissing为True代表如果这一列不存在也返回,为false代表这一列不存在就不返回。
// 设置过滤器, 当 Col0 的值为 0 时返回该行。
SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter("Col0",
SingleColumnValueFilter.CompareOperator.EQUAL, ColumnValue.fromLong(0));
// 如果不存在 Col0 这一列, 也不返回。
singleColumnValueFilter.setPassIfMissing(false);
2.多条件过滤:CompositeColumnValueFilter
多条件过滤器,可以通过组合多个算术运算符号达到多条件组合过滤的效果。
// composite1 条件为 (Col0 == 0) AND (Col1 > 100)
CompositeColumnValueFilter composite1 = new CompositeColumnValueFilter(CompositeColumnValueFilter.LogicOperator.AND);
SingleColumnValueFilter single1 = new SingleColumnValueFilter("Col0",
SingleColumnValueFilter.CompareOperator.EQUAL, ColumnValue.fromLong(0));
SingleColumnValueFilter single2 = new SingleColumnValueFilter("Col1",
SingleColumnValueFilter.CompareOperator.GREATER_THAN, ColumnValue.fromLong(100));
composite1.addFilter(single1);
composite1.addFilter(single2);
// composite2 条件为 ( (Col0 == 0) AND (Col1 > 100) ) OR (Col2 <= 10)
CompositeColumnValueFilter composite2 = new CompositeColumnValueFilter(CompositeColumnValueFilter.LogicOperator.OR);
SingleColumnValueFilter single3 = new SingleColumnValueFilter("Col2",
SingleColumnValueFilter.CompareOperator.LESS_EQUAL, ColumnValue.fromLong(10));
composite2.addFilter(composite1);
composite2.addFilter(single3);