comment importer des données dans mongodb à partir du serveur sql?
comment importer des données dans mongodb à partir du serveur sql?
j'ai ces tables dans la base de données SQL avec les colonnes suivantes
États, villes, zones urbaines
États Nom d'ID Villes Nom d'ID StatesId CitiArea Identifiant Nom CityId
et je veux des données dans mongoDb Like.
{
État: "Orissa",
Villes: {
CitiName: "Phulbani",
CitYArea: {
"Phulbani", "Phulbani2", "Pokali", "Madira"
}
}
}
existe-t-il des outils ou dois-je écrire du code pour cette transformation de données?
Il existe plusieurs façons possibles d'aborder cela en écrivant du code dans la langue de votre choix en utilisant les API appropriées pour sélectionner les données, les transformer puis les insérer dans MongoDB.
Vous pouvez également le faire en utilisant SQL, le langage de requête MongoDB et le Shell. Une façon simple consiste à sélectionner des données plates via SQL, à les vider dans un fichier CSV, à les importer dans MongoDB et à utiliser le cadre d'agrégation pour les transformer au format souhaité.
Si vous avez la chance d'utiliser une base de données qui prend en charge les tableaux ou d'autres façons de regrouper les lignes en types de liste unique, vous pouvez effectuer une seule sélection et la transformer en instruction d'insertion JSON ou MongoDB.
Pour ces exemples, je vais supposer que vous voulez le format équivalent à un document pour chaque ville:
{
State:"Orissa",
City:{
Name:"Phulbani",
Area:[
"Phulbani","Phulbani2","Pokali","Madira"
]
}
}
Exemples de données dans SGBDR:
asya=# select * from states;
id | name
----+---------------
1 | California
2 | New York
3 | Massachusetts
(3 rows)
asya=# select * from cities;
id | name | states_id
----+---------------+-----------
1 | Los Angeles | 1
2 | San Francisco | 1
3 | San Diego | 1
4 | New York | 2
5 | Brooklyn | 2
6 | Buffalo | 2
7 | Boston | 3
(7 rows)
asya=# select * from cityarea;
id | name | city_id
----+--------------------+---------
1 | Beacon Hill | 7
2 | Backbay | 7
3 | Brookline | 7
4 | Park Slope | 5
5 | Little Italy | 4
6 | SOHO | 4
7 | Harlem | 4
8 | West Village | 4
9 | SoMa | 2
10 | South Beach | 2
11 | Haight Ashbury | 2
12 | Cole Valley | 2
13 | Bunker Hill | 1
14 | Skid Row | 1
15 | Fashion District | 1
16 | Financial District | 1
(16 rows)
La manière simple avec les tableaux:
SELECT 'db.cities.insert({ state:"' || states.name || '", city: { name: "' || cities.name || '", areas : [ ' || array_to_string(array_agg('"' || cityarea.name || '"'),',') || ']}});'
FROM states JOIN cities ON (states.id=cities.states_id) LEFT OUTER JOIN cityarea ON (cities.id=cityarea.city_id) GROUP BY states.name, cities.name;
vous donne une sortie qui peut aller directement dans MongoDB Shell:
db.cities.insert({ state:"California", city: { name: "Los Angeles", areas : [ "Financial District","Fashion District","Skid Row","Bunker Hill"]}});
db.cities.insert({ state:"California", city: { name: "San Diego", areas : [ ]}});
db.cities.insert({ state:"California", city: { name: "San Francisco", areas : [ "Haight Ashbury","South Beach","SoMa","Cole Valley"]}});
db.cities.insert({ state:"Massachusetts", city: { name: "Boston", areas : [ "Beacon Hill","Brookline","Backbay"]}});
db.cities.insert({ state:"New York", city: { name: "Brooklyn", areas : [ "Park Slope"]}});
db.cities.insert({ state:"New York", city: { name: "Buffalo", areas : [ ]}});
db.cities.insert({ state:"New York", city: { name: "New York", areas : [ "Little Italy","West Village","Harlem","SOHO"]}});
Si vous ne prenez pas en charge les types de tableau ou de liste, la méthode la plus longue consiste à sélectionner les données jointes:
asya=# SELECT states.name as state, cities.name as city, cityarea.name as area
FROM states JOIN cities ON (states.id=cities.states_id)
LEFT OUTER JOIN cityarea ON (cities.id=cityarea.city_id);
state | city | area
---------------+---------------+--------------------
California | Los Angeles | Financial District
California | Los Angeles | Fashion District
California | Los Angeles | Skid Row
California | Los Angeles | Bunker Hill
California | San Francisco | Cole Valley
California | San Francisco | Haight Ashbury
California | San Francisco | South Beach
California | San Francisco | SoMa
California | San Diego |
New York | New York | West Village
New York | New York | Harlem
New York | New York | SOHO
New York | New York | Little Italy
New York | Brooklyn | Park Slope
New York | Buffalo |
Massachusetts | Boston | Brookline
Massachusetts | Boston | Backbay
Massachusetts | Boston | Beacon Hill
(18 rows)
J'ai utilisé une jointure externe gauche sur cityarea parce que dans mes données d'échantillon, j'avais une ville sans zones répertoriées mais je voulais obtenir tous les états, paires de villes même s'il n'y avait pas de zone répertoriée pour cela.
Vous pouvez vider cela de manière interactive ou via une ligne de commande (utilisez la syntaxe appropriée pour votre SGBDR). Je vais le faire de manière interactive:
asya=# \a
Output format is unaligned.
asya=# \f
Field separator is "|".
asya=# \f ,
Field separator is ",".
asya=# \t
Showing only tuples.
asya=# \o dump.txt
asya=# SELECT states.name as state, cities.name as city, cityarea.name as area
FROM states JOIN cities ON (states.id=cities.states_id)
LEFT OUTER JOIN cityarea ON (cities.id=cityarea.city_id);
asya=# \q
J'ai maintenant un fichier séparé par des virgules avec l'état, la ville et la zone comme trois champs. Je peux le charger dans MongoDB via l'utilitaire mongoimport:
asya$ mongoimport -d sample -c tmpcities --type csv --fields state,city,area < dump.txt
connected to: 127.0.0.1
2014-08-05T07:41:36.744-0700 check 9 18
2014-08-05T07:41:36.744-0700 imported 18 objects
Maintenant, pour transformer au format que je veux, j'utilise l'agrégation:
mongo sample
MongoDB Shell version: 2.6.4
connecting to: sample1
> db.tmpcities.aggregate(
{$group:{_id:"$city", state:{$first:"$state"}, areas:{$Push:"$area"}}},
{$project:{state:1,_id:0,city:{name:"$_id", areas:"$areas"}}},
{$out:'cities'})
> db.cities.find({},{_id:0})
{ "_id" : "Boston", "state" : "Massachusetts", "areas" : [ "Brookline", "Backbay", "Beacon Hill" ] }
{ "_id" : "New York", "state" : "New York", "areas" : [ "West Village", "Harlem", "SOHO", "Little Italy" ] }
{ "_id" : "Buffalo", "state" : "New York", "areas" : [ "" ] }
{ "_id" : "Brooklyn", "state" : "New York", "areas" : [ "Park Slope" ] }
{ "_id" : "San Diego", "state" : "California", "areas" : [ "" ] }
{ "_id" : "San Francisco", "state" : "California", "areas" : [ "Cole Valley", "Haight Ashbury", "South Beach", "SoMa" ] }
{ "_id" : "Los Angeles", "state" : "California", "areas" : [ "Financial District", "Fashion District", "Skid Row", "Bunker Hill" ] }
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