野狗实时后端云主要提供的是一个实时通信的通道，但是毕竟也提供了数据存储的功能。因此野狗也可以被看作是一个具有实时同步数据功能的云端数据库。
这个数据库是NoSQL的，数据的存储是树型的，类似一个巨大的JSON，而不是关系型的二维表结构。对于有SQL技术背景的用户来说，使用野狗需要一个思维转换的过程。需要注意的是，虽然今天我们来讨论一些常见的SQL查询在野狗中如何对应的实现，我们仍然不建议待着关系型数据库的思维使用野狗云。
我们将会讨论如下几种查询：
- 根据一个用户的id查询用户（WHERE id = x）
- 根据email查询用户(WHERE email = x)
- 查询昨天发表的消息（WHERE time BETWEEN x AND y）
- 排序取x条（ORDER BY time LIMIT x）
- 通过id字段关联查询（FROM table1 JOIN table2 USING id）
我们同样以JavaScript为例，Android和iOS平台类似。本文中所讲述的内容严重依赖于下列API的正确理解和使用，对这些API还不了解的用户，请参考API文档（ https://z.wilddog.com/web/api）：
- orderByChild：按照指定子节点的值排序。
- startAt：查询值范围的起点。如果没有明确的指定orderBy属性，则默认按照数据的priority排序。
- endAT：与startAt对应，查询值范围的结束点。
- limitToFirst/limitToLast：返回多少条数据记录，相当与sql中的limit。
根据一个用户的id查询用户（WHERE id = x）
根据id查询用户，这是最基础的查询。在野狗中，所有的数据都拥有一个唯一的URL，数据是存储在一个path路径下的，path中的字段名key即可被认为是记录的主键id。例如我们在/user路径下存储了每个用户的信息：
数据中的123，234，345，456就是四条记录的id。那么当根据id查询user的时候，我们只需要使用数据的URL进行查询：
var ref = new Wilddog(“https://.wilddogio.com/user/2”);
ref.once(‘value’, function(snapshot) {
console.log(‘I fetched a user!’, snapshot.val());
});
根据email查询用户(WHERE email = x)
使用id对数据进行查询是很简单的，因为id已经在数据的URL中。如果我们要查询的字段不再URL中呢？我们查找email为[email protected]的用户，需要结合使用orderByChild()方法和startAt()和endAt()方法：
var ref = new Wilddog(“https://<appId>.wilddogio.com/user”);
ref.orderByChild(‘email’)
.startAt(‘[email protected]’)
.endAt(‘[email protected]’)
.once(‘value’, function(snapshot) {
console.log(‘accounts matching：’, snapshot.val())
});
查询昨天发表的消息（WHERE time BETWEEN x AND y）
假设数据结构如下：
要对time字段进行范围查询，同样结合使用orderByChild()方法和startAt()和endAt()方法：
ref.orderByChild(‘time’)
.startAt(startTime)
.endAt(endTime)
.once(‘value’, function(snapshot) {
console.log('messages found : ', snapshot.val())
});
排序取x条（ORDER BY time LIMIT x）
假设每个用户都有一个age字段，要按age排序，查询年龄最小的两个user，可以构造如下的查询：
var ref = new Wilddog(“https://<appId>.wilddogio.com”);
ref.child(‘user’).orderByChild(‘age’).limitToFirst(2).on(‘child_added’, function(userSnap) {
console.log('find user : ’ + JSON.stringify(userSnap.val()));
});
如果要取年龄最大的2个user，将limitToFirst(2)改为limitToLast(2)即可。
通过id字段关联查询（FROM table1 JOIN table2 USING id）
有时候我们出于查询性能的考虑，为了避免一次从云端传输太大的数据量，我们将一部分数据拆分出去存储在另外的数据路径下。假设我们的每位user都有自己的media属性，而我们将media属性拆分出去存储，数据如下：
这时候可能需要在查询的时候进行一个类似关系数据库中的JOIN查询：
var ref = new Wilddog(“https://<appId>.wilddogio.com”);
ref.child(‘user/123’).once(‘value’, function(userSnap) {
ref.child(‘media/123’).once(‘value’, function(mediaSnap) {
console.log(‘user:’ + userSnap.val().name + ', media : ’ + mediaSnap.val().weibo);
});
});
如果不是指定id为123的用户，而是查询所有的用户：
var ref = new Wilddog(“https://<appId>.wilddogio.com”);
ref.child(‘user’).on(‘child_added’, function(userSnap) {
var id = userSnap.key();
ref.child(‘media’).child(id).once(‘value’, function(mediaSnap) {
console.log(‘user:’ + userSnap.val().name + ', media : ’ + mediaSnap.val().weibo);
});
});
出于性能的考虑，在“关联查询”的时候，应当在“外层查询”使用startAt()，endAt()等方法增加筛选条件，只对较少数据量进行“内层查询”。野狗为实时进行了许多优化，只要数据量不是太大，实时性和性能就不用太担心。
本文中我们讲述了一些最简单和基础的查询，更多高级查询和特性我们将在后续的文章中为大家讲述。
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