上一篇通过一系列的操作，终于把SequoiaDB的集群部署到单台机器上了。
建议去安装体验一下吧。
在整个环境的部署的体验来看，并没有MongoDB的部署简单，但是比MongoDB的部署要清晰。MongoDB启动进程，后面跟着一大串配置，有点云里雾里的感觉，这个对初学者不太友好。而SequoiaDB的部署，着眼整个集群环境，能在脑中轻松构建一副设计图，协调节点的服务端口是11810，catalog节点的服务端口是11820,11830,11840，而数据节点的服务端口是11850,11860,11870。有了对整体层次的把握，能更好的理解SequoiaDB的设计和架构。
在集群环境部署好之后，试试简单的CRUD操作。
本篇的内容会很简单，都是一些简单的操作，而且不用了解其背后的原理和流程。噢，对了，需要对 json 结构了解一下，因为这个是数据库记录的基础，每一条记录，其实就是一条json 数据，而存入数据库中的是二进制的 json，也就是bson结构。
github上有一个rapidjson项目，是腾讯的专家 miloyip 由rapidxml获得灵感来实现的，有空不妨看看，项目地址是：rapidjson
确保你的集群环境已经启动了（我在安装时候，设置的是开机自启动），可以用以下操作检测一下你的环境：
打开终端，输入
$ ps -ef | grep seq
如果有sequoiadb的进程，并且进程个数，是你配置的节点（协调节点 + catalog节点 + 数据节点 的总和），那说明集群环境已经启动；另外，还需要检测一下sdbcm服务是否启动，可以用命令 service sdbcm status 或者 ps -ef | grep sdbcm 来检查。
如果没有启动，请切换到sdbadmin用户，再切入到SequoiaDB的安装目录（一般是 /opt/sequoiadb/bin/ 这个目录），执行 ./sdbcmart，稍等一下，这个进程会拉起所有的节点。
说了那么多废话，终于到了干正事的时候了。
切换到普通用户，切入SequoiaDB的执行文件目录，执行 ./sdb进入到shell执行环境。这是一个javascript的解释执行环境，以后就不再提啦。
一、连接数据库协调服务节点
在SequoiaDB的shell解释环境下，输入
> db = new Sdb( "Milky", 11810 )
这个是连接到集群的协调节点。
TIPS：你也可以直接连接到某个节点，只要输入正确的hostname和服务端口号就行，但并不建议这么做。
二、创建数据库（Collection Space，为了便于书写，Collection Space简称“cs”或者“CS”）
连接到协调节点之后，创建一个cs ，这个 cs 就类似于MongoDB的db了。对应于关系型数据库的数据库。
> db.createCS("foo")
如果没有提示错误，就成功创建了名为“foo”的cs。
三、创建数据库表（Collection，为了便于书写，Collection 简称“cl”或者“CL”）
完成第二步的操作之后，再在cs上创建一个 cl。当然，这个 cl 和MongoDB的Collection对应，都是用于存储数据的。对应于关系数据库的表。
> db.foo.createCL("bar")
依然没有提示错误的话，就成功的在名为“foo”的cs上创建了名字为“bar”的cl。
创建cl的时候，还可以指定cl的分区键、分区方式、写副本数等属性。详细请参考SequoiaDB官网信息中心参考手册中关于创建cl的描述。例如：
> db.foo.createCL( "bar", { ReplSize:2, Compressed:true } )
这个就是创建了一个名字为“bar”、写副本数为2且进行数据压缩的Collection。
TIPS：写副本数指的是，当数据库收到写操作时候，至少将数据写入2个数据节点之后才返回。
通过以上步骤，相当于在MySQL这类数据库上创建了一个数据库，并创建了一个表。
四、插入数据
现在已经创建了名字为“foo”的cs和名字为“bar”的cl，该往里面插入数据了：
> db.foo.bar.insert( {"Name":"Milky", "Age": 25, "email":"[email protected]"} )
这样就插入了一条json数据。
插入多条数据也可以用这个方法：
> db.foo.bar.insert( [{"number":10001}, {"number":10002},{"number":10003},{"number":10004}] )
这样就插入了多条数据。
五、查询（先把查询提前一下）
上面插入了几条数据，现在查询一下：
> db.foo.bar.find()
输出：
{
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"Name": "Milky",
"Age": 25,
"email": "[email protected]"
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000001"
},
"number": 10001
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000002"
},
"number": 10002
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000003"
},
"number": 10003
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000004"
},
"number": 10004
}
find方法是可以携带其他参数的：查询条件，索引，排序条件，返回记录条数等。例如我们查询number是10003的记录，可以输入：
> db.foo.bar.find({"number":10003})
还有设置查询走索引，设置排序条件的参数，可以参考SequoiaDB官网信息中心。
六、更新数据
现在想在已经插入数据中，将Name是“Milky”的记录的email字段更新为“[email protected]”，输入
> db.foo.bar.update({"$set":{"email":"[email protected]"}}, {"Name":{"$et":"Milky"}})
查看一下是否成功：
> db.foo.bar.find({"Name":"Milky"})
输出：
{
"Age": 25,
"Name": "Milky",
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"email": "[email protected]"
}
Return 1 row(s).
Takes 0.1444s.
更多匹配字符，请参考SequoiaDB官网信息中心 ：)
七、删除数据
插入了数据，有更新了数据，现在要操作一下删除数据了。先删除某一条数据：
> db.foo.bar.remove({"number":10002})
操作成功，find一下是否真的删除了：
> db.foo.bar.find()
输出：
{
"Age": 25,
"Name": "Milky",
"_id": {
"$oid": "54aff8ce77c3e8d30d000000"
},
"email": "[email protected]"
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000001"
},
"number": 10001
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000003"
},
"number": 10003
}
{
"_id": {
"$oid": "54aff8e377c3e8d30d000004"
},
"number": 10004
}
从查询结果中，可以看到number为10002的记录已经被干掉了。
发现查询出来的这些数据没有任何意义（像只有number字段的记录），要从数据库中干掉：
> db.foo.bar.remove({"number":{"$exists":""}})
这一句就是删除了所有具有number字段的记录。
TIPS：目前插入的数据中，这个字段很容易和其他字段区分，所以这么做，在真正操作的时候，慎重选择删除所有的数据！
八、其它操作
简单的CRUD操作，还有upsert，这个操作的功能是当数据库中没有某项记录时插入数据，否则更新数据。再此就不再做演示。
除此之外，还有createIndex，dropIndex，count，aggregate，split等高级操作，下一篇我们再叙。
本篇的内容比较简单，只是对数据库做了简单的CRUD操作，下一篇，我们会再讲述几个高级功能，让我摸索一下先 ：)
=====>THE END<=====