Datamaid 是一个实体数据管理平台。前期我介绍了它的数据落库能力。可以通过配置化把数据落到对应的存储。
那么，既然我们同时拥有了数据源信息、实体各字段信息、实体各字段的存储信息。
是否可以做一个统一的服务，直接完成数据的查询呢？
当然是可以的。它就是 datamaid-gateway
基于这个服务，我们可以实现：
- 实体的查询
- 实体的圈选
- 调用方的管理
- 字段鉴权
- 查询日志/监控
查询 API 设计
查询实体数据有两种情况：
- 已知实体 id，查询实体具体信息
- 根据查询条件进行“圈选”的查询
为此我们设计了以下两个查询接口
通过 id 查询
1 | GET /datamaid-api/entity/{entity_id}/:id |
这里的第一个 {entity_id} 是注册在 Datamaid 系统里，我们为其分配的唯一 id
这里高工提了一个优化点：就是第一个{entity_id}参数不传入 id，而是为每个实体配置一个“有意义的英文名”作为 key，比如实体 88 代表汽车，查询 2 号车原来的查询是：
GET /datamaid-api/entity/88/2
改进后的查询就可以变成：
GET /datamaid-api/entity/car/2
看！更加 RESTful 了！
第二个:id 则是用户想要查询的实体的真实 ID
通过字段筛选
由于我们可以配置实体的底层存储使用 ES，所以我们可以实现大量的字段筛选能力。为此，我们设计了一个易用的筛选入参，用于映射成常见的 ES 查询条件。
- 不是所有的字段都可筛选，我们在配置实体字段时，可以配置其是否可被筛选。不能筛选的字段，可以在 ES 自动建索引时被自动配置成
index:false- 基于上一条提到的配置，我们完全可以拓展到 MySQL 存储。只需要在可配置的字段建立索引。
1 | GET /datamaid-api/search/entity/{entity_id}?query={}&page_no=1&page_size=10 |
其中 query 参数传入一个 json 字符串，其内容正是我们设计的查询格式：
{“key token”:value}
| 符号 token | 含义 |
|---|---|
| = | 等值查询 |
| in | 范围 |
| !=、!in | 不等 |
| range | 区间查询 |
| like | 模糊 |
其中大部分符号比较好理解， range 这个需要特殊介绍一下，range 的设计是这样的：
传入
min_max就是左闭右开的区间匹配，min 或 max 可缺省，缺省则代表正负无穷。也可以传入一个数组，数组里的多个区间是”或“的关系。
这样，如果我想查 年龄在 18~24 之间 的10个用户，查询应该是这样的：
1 | GET /datamaid-api/search/entity/1?query={"age range":"18_24"}&page_no=1&page_size=10 |
如果我想查 年龄在 18~24 或大于 60的10 个用户，查询应该是这样的：
1 | GET /datamaid-api/search/entity/1?query={"age range":["18_24","80_"]}&page_no=1&page_size=10 |
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