Pour cette requête SQL :
select movies.title
from movies
inner join ratings on movies.movieId=ratings.movieId
where movies.genres like '%Children%'
and ratings.rating>3
group by movies.title;
La requête MongoDB équivalente est :(tri et limite inclus également, supprimer si non requis)
db.movies.aggregate(
[
{
"$lookup" : {
"from" : "ratings",
"localField" : "movieId",
"foreignField" : "movieId",
"as" : "ratings_docs"
}
},
{
"$match" : {
"ratings_docs" : {
"$ne" : [ ]
}
}
},
{
"$addFields" : {
"ratings_docs" : {
"$arrayElemAt" : [
"$ratings_docs",
0
]
}
}
},
{
"$match" : {
"genres" : /^.*Children.*$/is,
"ratings_docs.rating" : {
"$gt" : 3
}
}
},
{
"$group" : {
"_id" : {
"title" : "$title"
}
}
},
{
"$project" : {
"title" : "$_id.title"
}
},
{
"$sort" : {
"_id" : -1
}
},
{
"$limit" : 100
}
]
)
Vous pouvez également générer la requête mongodb équivalente à tout moment à partir des outils. comme dans mon cas, j'utilise No Sql Booster for MongoDB
. J'utilise également la version gratuite de No Sql Booster for MongoDB
Étapes que vous pouvez suivre :
- ÉTAPE 1 : Connectez votre chaîne de requête Mongo DB et sélectionnez ce
SQL
comme indiqué sur l'image :
- ÉTAPE 2 : Vous verrez une zone de texte avec
mb.runSQLQuery()
comme indiqué ci-dessous. Vous pouvez écrire n'importe quelle requête et cliquer sur Code. Le code sera généré ci-dessous comme indiqué dans l'image. Ne vous inquiétez pas, il convertit toutes les requêtes, ne se connecte pas sur la base de données.