Usamos cookies para medir audiência e melhorar sua experiência. Você pode aceitar ou recusar a qualquer momento. Veja sobre o iMasters.
Neste artigo vou mostrar como podemos pensar nas consultas para o MongoDB apartir das nossas sqls normais. Para entendermos melhor como se faz uma consulta no MongoDB vamos olhar esse código:
$filter = array( “nome” => “Jean Nascimento” );
$cursor = $collection->find($filter);
foreach ($cursor as $obj) { echo $obj["nome"]. ” – ” . $obj["_id"] . “<br />”; }
Percebe-se que a variável $filter receberá um parametro que filtrará nossa busca, no caso ela buscará os objetos que possuem o nome = ‘Jean Nascimento’. A variável $cursor receberá o resultado através da função find(). E o foreach mostrará os elementos achados.Vamos começar com um select básico que pesquisará tudo onde o nome for igual a Jean Nascimento: select * from tabela where nome = ‘Jean Nascimento’
Nosso correspondente em MongoDB será: $filter = array( “nome” => “Jean Nascimento” );
Agora vamos usar o operador LIKE do SQL para procurar pelas ocorrências que comecem com J e possuam 4 caracteres como Jean, João, José: select * from tabela where nome LIKE ‘J___ Nascimento’O correspondente em MongoDB será:
$filter = array( “nome” => new MongoRegex(‘/^J[a-Z]{3} Nascimento/i’ );Vamos a mais uns exemplos.
Este select pesquisará todos os nomes que possuam Nasc no seu valor: select * from tabela where nome LIKE ‘%Nasc%’
O seu correspondente no nosso filtro será: $filter = array( ‘title’ => new MongoRegex(‘/.Nasc./i’) );Agora além dos operadores básicos de igualdade e LIKE, podemos utilizar outros operadores como: IN, NOT IN, >, >=, <, <= e <>.
Vou dar um exemplo de cada:
SQL: select * from usuarios where UsuarioID IN (2,14,16)
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$in’ => array(2,14,16)));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID NOT IN (2,14,16)
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$nin’ => array(2,14,16)));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID > 33
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$gt’ => 33));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID >= 33
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$gte’ => 33));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID < 33
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$lt’ => 33));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID <= 33
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$lte’ => 33));
SQL: select * from usuarios where UsuarioID <> 33
MongoDB: $filter = array(“UsuarioID” => array(‘$ne’ => 33));
E se nós quisermos inserir algum dado no MongoDB? Imagine a query: insert into usuario(login, email) VALUES(‘sissa’, ‘jnascimento@gmail.com’)Para utilizarmos o insert no MongoDB com a sua extensão habilitada no PHP, criamos o array com os valores que vamos inserir:$query = array(
‘usuario’ => “suissa”,
‘email’ => “jnascimento@gmail.com”
);
Depois disso é só chamar o insert.
$db->collection->insert($this->query);
Essa instrução equivale à sql: insert into usuario(UsuarioID, Usuario, Email) VALUES(1, “suissa”, “jnascimento@gmail.com“)Atualizar registros no MongoDB é praticamente igual, porem, precisamos passar o paramentro da busca. Apesar desse exemplo simples, e mais comum, os filtros dos selects muitas vezes devem ser utilizados para fazer atualizações nos registros.
$db->collection->update(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), array(‘$set’ => array(‘Tarefa’ => ‘Terminar artigo’)));
Como podemos perceber a primeira parte, array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), é o filtro da busca podendo ser modificado para filtrar por qualquer campo existente. A segunda parte, array(‘$set’ => array(‘Tarefa’ => ‘Terminar artigo’)), nos diz respeito ao valor que vamos alterar .
Agora a seguinte sql: update tarefas set Tarefa=’Terminar artigo’ where Usuario=’suissa’Ficará:
$db->collection->update(array(‘Usuario’ => ‘suissa’), array(‘$set’ => array(‘Tarefa’ => ‘Terminar artigo’)));O operador $set, pode ser alterado para $inc, que fará com que o MongoDB incremente automaticamente o valor especificado para mais ou para menos:
$db->collection->update(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), array(‘$inc’ => array(‘Visitas’ => 1), false); //incrementa com +1
$db->collection->update(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), array(‘$inc’ => array(‘Visitas’ => 5), false); //incrementa com +5
$db->collection->update(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), array(‘$inc’ => array(‘Visitas’ => -1), false); //retira 1
$db->collection->update(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)), array(‘$inc’ => array(‘Visitas’ => -5), false); //retira 5$db->collection->remove(array(‘_id’ => new MongoID($mongo_id)));
$db->collection->remove(array(‘Usuario’ => ‘suissa’));
Também levando em conta que você pode usar algumas propriedades usadas no select para remover registros em grupos. Com isso nós já estamos aptos a programar e interagir com o MongoDB de inúmeras formas.
Isso é muito legal, fazer buscas com expressões regulares :)
Em banco Relacional também tem como usar REGEX só que o processamento é mais lento já em NoSQL é muito mais rápido.
desculpe a ignorancia, mas faz join?
>
desculpe a ignorancia, mas faz join?
Não, giesta, não faz join.
Contudo, você pode ter referências dentro de suas coleções, nesse post foi ilustrada a situação.
Existem duas situações:
1. Você tem um conjunto de informações que não necessitam de uma coleção própria:
Caso http://forum.imasters.com.br/public/style_emoticons/default/seta.gif Lista de emails para um único usuário:
MySQL:
Table User
==========
idUser, userName
----------
idUser MEDIUMINT UNSIGNED
userName VARCHAR
Table Email
===========
idEmail, idUser, email
-----------
idEmail MEDIUMINT UNSIGNED
idUser MEDIUMINT UNSIGNED
email VARCHAR
INSERT INTO `User`(`userName`) VALUES('João Batista Neto'),('giesta');
INSERT INTO `Email`(`idUser`,`email`) VALUES(2,'giesta@hotmail.com');
SELECT `u`.`userName`,`e`.`email` FROM `User` AS `u`
LEFT JOIN `Email` AS `e` USING(`idUser`);
mysql> SELECT `u`.`userName`,`e`.`email` FROM `User` AS `u`
-> LEFT JOIN `Email` AS `e` USING(`idUser`);db.user.save( {... name : 'João Batista Neto', ... emails : [ ... { email : 'neto@example.com' }, ... { email : 'joaoneto@test.com' }, ... { emails : 'joaobatistaneto@gmail.com' } ... ] ... } ); >
db.user.save( {... name : 'giesta', ... emails : [ ... { email : 'giesta@imasters.com' }, ... { email : 'giesta@test.com'}, ... { email : 'giesta@hotmail.com'} ... ] ... } );
db.user.find(){ "_id" : ObjectId("4c7787d792830ef35422d607"), "name" : "João Batista Neto", "emails" : [ { "email" : "neto@example.com" }, { "email" : "joaoneto@test.com" }, { "emails" : "joaobatistaneto@gmail.com" } ] } { "_id" : ObjectId("4c7787d992830ef35422d608"), "name" : "giesta", "emails" : [ { "email" : "giesta@imasters.com" }, { "email" : "giesta@test.com" }, { "email" : "giesta@hotmail.com" } ] } Recuperando apenas os emails do domínio @test.com
MySQL:
mysql> SELECT `u`.`userName`,`e`.`email` FROM `User` AS `u`
-> LEFT JOIN `Email` AS `e` ON( (`e`.`idUser`=`u`.`idUser`) AND (`e`.`email` LIKE '%@test.com'));> map = function(){
... var obj = this;
...> reduce = function (key, values) {
... var ret = {};
...
... if ( values.length ){
... ret.name = values[ 0 ].name;
... ret.emails = [];
...
... for (var i = 0, t = values.length; i < t; ++i) {
... ret.emails.push({email:values[i].email});db[ db.user.mapReduce( map , reduce ).result ].find();{ "_id" : ObjectId("4c7787d792830ef35422d607"), "value" : { "name" : "João Batista Neto", "emails" : [ { "email" : "joaoneto@test.com" } ] } } { "_id" : ObjectId("4c7787d992830ef35422d608"), "value" : { "name" : "giesta", "emails" : [ { "email" : "giesta@test.com" } ] } } ;)
Ótimas considerações como sempre!
Bastante interessante , apesar da sensaçao de q voltamos no tempo :P
alem de me lembrar de haskell...
Muito bons os exemplos. Deixou bem claro a forma de utilização.