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Ejecutar consultas en su instancia de base de datos federada

Tiempo estimado de finalización: 5 minutos

Puedes ejecutar operaciones utilizando el languaje del query de MongoDB (MQL), que incluye la mayoría, pero no todos, de los comandos estándar del servidor. Para saber qué operaciones MQL son compatibles, consulte el Documentaciónde soporte de MQL.

Nota

Los conjuntos de datos de muestra de Atlas Data Federation son de solo lectura.

Requisitos previos

Para completar esta parte del tutorial, deberás haber completado:

Debe estar conectado a su instancia federada de base de datos con el MongoDB Shell antes de ejecutar las siguientes queries.

Queries

Estas consultas de ejemplo varían según si utilizó el asistente "Alimentar sistemas posteriores", "Explorar con datos de muestra" o "Consultar datos entre clústeres" para implementar su instancia de base de datos federada. Haga clic en la pestaña correspondiente para ver los ejemplos correspondientes.

Si aún no lo has hecho, completa lo siguiente para ejecutar las siguientes consultas exitosamente:

  • Cargar datos de muestra en el clúster de Atlas que utilizan como fuente de datos para la instancia de base de datos federada.

  • Configura el sistema downstream para extraer datos de tu clúster Atlas en tu AWS S3 bucket.

Antes de ejecutar las consultas, cambie al sample_airbnb database:

use sample_airbnb

Encuentra el número de ofertas de AirBnB con 3 dormitorios y una puntuación alta de revisión:

1db.listingsAndReviews.aggregate([{$match: {"bedrooms" : 3, "review_scores.review_scores_rating": {$gt: 79}} }, {$count: "numProperties"}])
1{
2   "numProperties" : 295
3}

Encuentra propiedades con 3 habitaciones e incluye únicamente los campos name y bedrooms en los resultados. Ordena los documentos devueltos por la calificación de revisión de los clientes. Limita el número de documentos devueltos a 5:

1db.listingsAndReviews.find({"bedrooms": 3}, {"name": 1, "bedrooms": 1}).sort({review_scores_rating: -1}).limit(5)
1[
2  {
3    _id: '20045679',
4    name: 'House Near Espinho/Santa Maria Feira',
5    bedrooms: Long("3")
6  },
7  {
8    _id: '19760228',
9    name: 'Apartment Salva - 3 bedroom in Poble Sec',
10    bedrooms: Long("3")
11  },
12  {
13    _id: '19768051',
14    name: 'Ultra Modern Pool House Maroubra',
15    bedrooms: Long("3")
16  },
17  {
18    _id: '19877706',
19    name: 'Big 3 Bedroom Garden Level Apartment Near Subway',
20    bedrooms: Long("3")
21  },
22  {
23    _id: '6291063',
24    name: 'Beautiful Tropical Oasis near beach in Kailua',
25    bedrooms: Long("3")
26  }
27]

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos sample_analytics:

use sample_analytics

Buscar usuarios que hayan comprado Commodity con un límite de 10000. Limitar el número de documentos devueltos a 3:

1db.accounts.find({"limit": {$eq: 10000}, "products": "Commodity"}).limit(3)
1{
2        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816238d"),
3        "account_id" : 557378,
4        "limit" : 10000,
5        "products" : [
6                "InvestmentStock",
7                "Commodity",
8                "Brokerage",
9                "CurrencyService"
10        ]
11}
12{
13        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee58162390"),
14        "account_id" : 278603,
15        "limit" : 10000,
16        "products" : [
17                "Commodity",
18                "InvestmentStock"
19        ]
20}
21{
22        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816239b"),
23        "account_id" : 870466,
24        "limit" : 10000,
25        "products" : [
26                "Derivatives",
27                "Brokerage",
28                "Commodity",
29                "InvestmentStock"
30        ]
31}

Encuentra clientes cuya fecha de nacimiento sea anterior a 1990-01-01 y limita el número de documentos devueltos a 5:

1db.customers.find({"birthdate": {$lt: ISODate("1990-01-01T22:15:34.000+00:00")}}, {"name": 1, "birthdate": 1, "email": 1}).limit(5)
1{
2        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6a"),
3        "name" : "Katherine David",
4        "birthdate" : ISODate("1988-06-20T22:15:34Z"),
5        "email" : "timothy78@hotmail.com"
6}
7{
8        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6c"),
9        "name" : "Brad Cardenas",
10        "birthdate" : ISODate("1977-05-06T21:57:35Z"),
11        "email" : "dustin37@yahoo.com"
12}
13{
14        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a74"),
15        "name" : "Dr. Angela Brown",
16        "birthdate" : ISODate("1977-06-19T20:35:52Z"),
17        "email" : "michaelespinoza@gmail.com"
18}
19{
20        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a76"),
21        "name" : "Lauren Clark",
22        "birthdate" : ISODate("1980-10-28T16:25:59Z"),
23        "email" : "briannafrost@yahoo.com"
24}
25{
26        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a77"),
27        "name" : "Jacqueline Haynes",
28        "birthdate" : ISODate("1982-09-01T07:12:57Z"),
29        "email" : "virginia36@hotmail.com"
30}

Busque los detalles de la transacción del usuario cuyo ID de cuenta es 557378 y utilice el $sort etapa para ordenar en el transactions.symbol campo:

1db.accounts.aggregate([ { $match: {"account_id": 557378}},{$sort: {"transactions.symbol": -1}} ])
1{
2  "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816238d"),
3  "account_id" : 557378,
4  "limit" : 10000,
5  "products" : [ "InvestmentStock", "Commodity", "Brokerage", "CurrencyService" ]
6}

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos sample_mflix:

use sample_mflix

Encuentra todas las películas entre los años 2010 y 2015 e incluye solo los campos _id, title y year en los resultados. Limite el número de documentos devueltos a 5.

1db.movies.find({"type": "movie", "year": {$gt: 2010, $lt: 2015} }, {"title": 1, "year": 1 }).limit(5)
1{
2      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4c8c5"),
3      "year" : 2011,
4      "title" : "Thor"
5}
6{
7      "_id" : ObjectId("573a13b0f29313caabd34a3e"),
8      "year" : 2011,
9      "title" : "Cowboys & Aliens"
10}
11{
12      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4ca3f"),
13      "title" : "Red Dog",
14      "year" : 2011
15}
16{
17      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d58c"),
18      "title" : "Jack and Jill",
19      "year" : 2011
20}
21{
22      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d5b5"),
23      "year" : 2011,
24      "title" : "Take Me Home Tonight"
25}

Encuentre los detalles de las sesiones de un usuario especificado por ID.

1db.sessions.find({"user_id": "t3qulfeem@kwiv5.6ur"})
1{
2    "_id" : ObjectId("5a97f9c91c807bb9c6eb5fb4"),
3    "user_id" : "t3qulfeem@kwiv5.6ur",
4    "jwt" : "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NieyJpYXQiOjE1MTk5MDkzMjEsIm5iZiI6MTUxOTkwOTMyMSwianRpIjoiNmJlZDAwMWYtNTFiYi00NzVhLTgAtMDcwNGE5Mjk0MWZlIiwiZXhwIjoxNTE5OTEwMjIxLCJpZGVudGl0eSI6eyJlbWFpbCI6InQzcXVsZmVlbd2l2NS42dXIiLCJuYW1lIjoiM2lveHJtZnF4IiwicGFzc3dvcmQiOm51bGx9LCJmcmVzaCI6ZmFsc2UsInRUiOiJhY2Nlc3MiLCJ1c2VyX2NsYWltcyI6eyJ1c2VyIjp7ImVtYWlsIjoidDNxdWxmZWVtQGt3aXY1LjZ1cIm5hbWUiOiIzaW94cm1mcXgiLCJwYXNzd29yZCI6bnVsbH19ejtr_NyZyBronWMKuE0RFTjWej--T0zGrdc_iymGtVs"
5}

Encuentra el teatro especificado por su id y zipcode.

1db.theaters.findOne({$and: [{"_id": ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763")}, {"location.address.zipcode": "93933"}]})
1{
2      "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763"),
3      "theaterId" : 1061,
4      "location" : {
5              "address" : {
6                      "street1" : "101 General Stillwell Dr",
7                      "city" : "Marina",
8                      "state" : "CA",
9                      "zipcode" : "93933"
10              },
11              "geo" : {
12                      "type" : "Point",
13                      "coordinates" : [
14                              -121.81196,
15                              36.66708
16                      ]
17            }
18      }
19}

Encuentra a todos los usuarios cuyo apellido sea Lannister y limita el número de documentos devueltos a 5.

1db.users.find({ name: /Lannister/ }).limit(5)
1{
2      "_id" : ObjectId("59b99db5cfa9a34dcd7885b8"),
3      "name" : "Jaime Lannister",
4      "email" : "nikolaj_coster-waldau@gameofthron.es",
5      "password" : "$2b$12$6vz7wiwO.EI5Rilvq1zUc./9480gb1uPtXcahDxIadgyC3PS8XCUK"
6}
7{
8      "_id" : ObjectId("59b99db6cfa9a34dcd7885ba"),
9      "name" : "Cersei Lannister",
10      "email" : "lena_headey@gameofthron.es",
11      "password" : "$2b$12$FExjgr7CLhNCa.oUsB9seub8mqcHzkJCFZ8heMc8CeIKOZfeTKP8m"
12}
13{
14      "_id" : ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7885c7"),
15      "name" : "Tyrion Lannister",
16      "email" : "peter_dinklage@gameofthron.es",
17      "password" : "$2b$12$xtHwQNXYlQzP2REobUDlzuQimjzBlXrTx1GnwP.xkfULeuuUpRxa2"
18}
19{
20      "_id" : ObjectId("59b99dc2cfa9a34dcd7885d2"),
21      "name" : "Tywin Lannister",
22      "email" : "charles_dance@gameofthron.es",
23      "password" : "$2b$12$/i04T5yEJvmsBhF0Jd.kJOk3ZhRzezbTU7ASEM5o43Xxsa4o6IgEy"
24}
25{
26      "_id" : ObjectId("59b99dcecfa9a34dcd7885ea"),
27      "name" : "Lancel Lannister",
28      "email" : "eugene_simon@gameofthron.es",
29      "password" : "$2b$12$mNWiHoOqOWQser3s6ezqZeTU5vhskTq.K7xkeTA2P.CIfoWsHvonO"
30}

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos sample_training:

use sample_training

Encuentra todos los estados con una población mayor a 10 millones.

1db.zips.aggregate([{$group: { _id: "$state", totalPop: { $sum: "$pop" }}}, {$match: { totalPop: { $gte: 10*1000*1000 }}}])
1{ "_id" : "NY", "totalPop" : 17990455 }
2{ "_id" : "FL", "totalPop" : 12937926 }
3{ "_id" : "PA", "totalPop" : 11881643 }
4{ "_id" : "CA", "totalPop" : 29760021 }
5{ "_id" : "TX", "totalPop" : 16986510 }
6{ "_id" : "IL", "totalPop" : 11430602 }
7{ "_id" : "OH", "totalPop" : 10847115 }

Encuentra todos los viajes realizados por clientes que duraron menos de 70 minutos.

1db.trips.find({"tripduration": { "$lte" : 70 }, "usertype": { "$eq": "Customer" }})
1{
2        "_id" : ObjectId("572bb8232b288919b68af7cd"),
3        "tripduration" : 66,
4        "start station id" : 460,
5        "start station name" : "S 4 St & Wythe Ave",
6        "end station id" : 460,
7        "end station name" : "S 4 St & Wythe Ave",
8        "bikeid" : 23779,
9        "usertype" : "Customer",
10        "birth year" : "",
11        "start station location" : {
12                "type" : "Point",
13                "coordinates" : [
14                        -73.96590294,
15                        40.71285887
16                ]
17        },
18        "end station location" : {
19                "type" : "Point",
20                "coordinates" : [
21                        -73.96590294,
22                        40.71285887
23                ]
24        },
25        "start time" : ISODate("2016-01-02T11:49:11Z"),
26        "stop time" : ISODate("2016-01-02T11:50:18Z")
27}

Haga clic y ejecute las consultas en las pestañas correspondientes para los conjuntos de datos de muestra incluidos en su instancia de base de datos federada.

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos airbnb:

use airbnb

Encuentra el número de ofertas de AirBnB con 3 dormitorios y una puntuación alta de revisión:

1db.listingsAndReviews.aggregate([{$match: {"bedrooms" : 3, "review_scores.review_scores_rating": {$gt: 79}} }, {$count: "numProperties"}])
1{
2   "numProperties" : 295
3}

Encuentra propiedades con 3 habitaciones e incluye únicamente los campos name y bedrooms en los resultados. Ordena los documentos devueltos por la calificación de revisión de los clientes. Limita el número de documentos devueltos a 5:

1db.listingsAndReviews.find({"bedrooms": 3}, {"name": 1, "bedrooms": 1}).sort({review_scores_rating: -1}).limit(5)
1[
2  {
3    _id: '20045679',
4    name: 'House Near Espinho/Santa Maria Feira',
5    bedrooms: Long("3")
6  },
7  {
8    _id: '19760228',
9    name: 'Apartment Salva - 3 bedroom in Poble Sec',
10    bedrooms: Long("3")
11  },
12  {
13    _id: '19768051',
14    name: 'Ultra Modern Pool House Maroubra',
15    bedrooms: Long("3")
16  },
17  {
18    _id: '19877706',
19    name: 'Big 3 Bedroom Garden Level Apartment Near Subway',
20    bedrooms: Long("3")
21  },
22  {
23    _id: '6291063',
24    name: 'Beautiful Tropical Oasis near beach in Kailua',
25    bedrooms: Long("3")
26  }
27]

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos analytics:

use analytics

Buscar usuarios que hayan comprado Commodity con un límite de 10000. Limitar el número de documentos devueltos a 3:

1db.accounts.find({"limit": {$eq: 10000}, "products": "Commodity"}).limit(3)
1{
2        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816238d"),
3        "account_id" : 557378,
4        "limit" : 10000,
5        "products" : [
6                "InvestmentStock",
7                "Commodity",
8                "Brokerage",
9                "CurrencyService"
10        ]
11}
12{
13        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee58162390"),
14        "account_id" : 278603,
15        "limit" : 10000,
16        "products" : [
17                "Commodity",
18                "InvestmentStock"
19        ]
20}
21{
22        "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816239b"),
23        "account_id" : 870466,
24        "limit" : 10000,
25        "products" : [
26                "Derivatives",
27                "Brokerage",
28                "Commodity",
29                "InvestmentStock"
30        ]
31}

Encuentra clientes cuya fecha de nacimiento sea anterior a 1990-01-01 y limita el número de documentos devueltos a 5:

1db.customers.find({"birthdate": {$lt: ISODate("1990-01-01T22:15:34.000+00:00")}}, {"name": 1, "birthdate": 1, "email": 1}).limit(5)
1{
2        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6a"),
3        "name" : "Katherine David",
4        "birthdate" : ISODate("1988-06-20T22:15:34Z"),
5        "email" : "timothy78@hotmail.com"
6}
7{
8        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6c"),
9        "name" : "Brad Cardenas",
10        "birthdate" : ISODate("1977-05-06T21:57:35Z"),
11        "email" : "dustin37@yahoo.com"
12}
13{
14        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a74"),
15        "name" : "Dr. Angela Brown",
16        "birthdate" : ISODate("1977-06-19T20:35:52Z"),
17        "email" : "michaelespinoza@gmail.com"
18}
19{
20        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a76"),
21        "name" : "Lauren Clark",
22        "birthdate" : ISODate("1980-10-28T16:25:59Z"),
23        "email" : "briannafrost@yahoo.com"
24}
25{
26        "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a77"),
27        "name" : "Jacqueline Haynes",
28        "birthdate" : ISODate("1982-09-01T07:12:57Z"),
29        "email" : "virginia36@hotmail.com"
30}

Encontrar detalles de transacciones para el usuario cuyo ID de cuenta es 557378 y utilizar la etapa $sort para ordenar en el campo transactions.symbol:

1db.accounts.aggregate([ { $match: {"account_id": 557378}},{$sort: {"transactions.symbol": -1}} ])
1{
2  "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee5816238d"),
3  "account_id" : 557378,
4  "limit" : 10000,
5  "products" : [ "InvestmentStock", "Commodity", "Brokerage", "CurrencyService" ]
6}

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos mflix:

use mflix

Encuentra todas las películas entre los años 2010 y 2015 e incluye solo los campos _id, title y year en los resultados. Limite el número de documentos devueltos a 5.

1db.movies.find({"type": "movie", "year": {$gt: 2010, $lt: 2015} }, {"title": 1, "year": 1 }).limit(5)
1{
2      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4c8c5"),
3      "year" : 2011,
4      "title" : "Thor"
5}
6{
7      "_id" : ObjectId("573a13b0f29313caabd34a3e"),
8      "year" : 2011,
9      "title" : "Cowboys & Aliens"
10}
11{
12      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4ca3f"),
13      "title" : "Red Dog",
14      "year" : 2011
15}
16{
17      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d58c"),
18      "title" : "Jack and Jill",
19      "year" : 2011
20}
21{
22      "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d5b5"),
23      "year" : 2011,
24      "title" : "Take Me Home Tonight"
25}

Encuentre los detalles de las sesiones de un usuario especificado por ID.

1db.sessions.find({"user_id": "t3qulfeem@kwiv5.6ur"})
1{
2    "_id" : ObjectId("5a97f9c91c807bb9c6eb5fb4"),
3    "user_id" : "t3qulfeem@kwiv5.6ur",
4    "jwt" : "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NieyJpYXQiOjE1MTk5MDkzMjEsIm5iZiI6MTUxOTkwOTMyMSwianRpIjoiNmJlZDAwMWYtNTFiYi00NzVhLTgAtMDcwNGE5Mjk0MWZlIiwiZXhwIjoxNTE5OTEwMjIxLCJpZGVudGl0eSI6eyJlbWFpbCI6InQzcXVsZmVlbd2l2NS42dXIiLCJuYW1lIjoiM2lveHJtZnF4IiwicGFzc3dvcmQiOm51bGx9LCJmcmVzaCI6ZmFsc2UsInRUiOiJhY2Nlc3MiLCJ1c2VyX2NsYWltcyI6eyJ1c2VyIjp7ImVtYWlsIjoidDNxdWxmZWVtQGt3aXY1LjZ1cIm5hbWUiOiIzaW94cm1mcXgiLCJwYXNzd29yZCI6bnVsbH19ejtr_NyZyBronWMKuE0RFTjWej--T0zGrdc_iymGtVs"
5}

Encuentra el teatro especificado por su id y zipcode.

1db.theaters.findOne({$and: [{"_id": ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763")}, {"location.address.zipcode": "93933"}]})
1{
2      "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763"),
3      "theaterId" : 1061,
4      "location" : {
5              "address" : {
6                      "street1" : "101 General Stillwell Dr",
7                      "city" : "Marina",
8                      "state" : "CA",
9                      "zipcode" : "93933"
10              },
11              "geo" : {
12                      "type" : "Point",
13                      "coordinates" : [
14                              -121.81196,
15                              36.66708
16                      ]
17            }
18      }
19}

Encuentra a todos los usuarios cuyo apellido sea Lannister y limita el número de documentos devueltos a 5.

1db.users.find({ name: /Lannister/ }).limit(5)
1{
2      "_id" : ObjectId("59b99db5cfa9a34dcd7885b8"),
3      "name" : "Jaime Lannister",
4      "email" : "nikolaj_coster-waldau@gameofthron.es",
5      "password" : "$2b$12$6vz7wiwO.EI5Rilvq1zUc./9480gb1uPtXcahDxIadgyC3PS8XCUK"
6}
7{
8      "_id" : ObjectId("59b99db6cfa9a34dcd7885ba"),
9      "name" : "Cersei Lannister",
10      "email" : "lena_headey@gameofthron.es",
11      "password" : "$2b$12$FExjgr7CLhNCa.oUsB9seub8mqcHzkJCFZ8heMc8CeIKOZfeTKP8m"
12}
13{
14      "_id" : ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7885c7"),
15      "name" : "Tyrion Lannister",
16      "email" : "peter_dinklage@gameofthron.es",
17      "password" : "$2b$12$xtHwQNXYlQzP2REobUDlzuQimjzBlXrTx1GnwP.xkfULeuuUpRxa2"
18}
19{
20      "_id" : ObjectId("59b99dc2cfa9a34dcd7885d2"),
21      "name" : "Tywin Lannister",
22      "email" : "charles_dance@gameofthron.es",
23      "password" : "$2b$12$/i04T5yEJvmsBhF0Jd.kJOk3ZhRzezbTU7ASEM5o43Xxsa4o6IgEy"
24}
25{
26      "_id" : ObjectId("59b99dcecfa9a34dcd7885ea"),
27      "name" : "Lancel Lannister",
28      "email" : "eugene_simon@gameofthron.es",
29      "password" : "$2b$12$mNWiHoOqOWQser3s6ezqZeTU5vhskTq.K7xkeTA2P.CIfoWsHvonO"
30}

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos training:

use training

Encuentre todos los viajes más lejos que 5 que cuestan 50 o menos.

1db.trips.find({"fare_amount": { "$lte" : "50" }, "trip_distance": {"$gte": "5" }}).count()
196215

Descubra cuántos viajes incluyeron cuatro o más pasajeros.

1db.trips.find({"passenger_count": { "$gte" : 4 }}).count()
192846

Si aún no lo has hecho, carga datos de muestra en los clústeres de Atlas que estás utilizando como fuentes de datos para tu instancia de base de datos federada antes de ejecutar estas consultas.

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos VirtualDatabase:

use VirtualDatabase

Encuentra el número de ofertas de AirBnB con 3 dormitorios y una puntuación alta de revisión:

1db.VirtualCollection.aggregate([{$match: {"bedrooms" : 3, "review_scores.review_scores_rating": {$gt: 79}}}, {$count: "numProperties"}])
1{
2   "numProperties" : 295
3}

Encuentra propiedades con 3 habitaciones e incluye únicamente los campos name y bedrooms en los resultados. Ordena los documentos devueltos por la calificación de revisión de los clientes. Limita el número de documentos devueltos a 5:

1db.VirtualCollection.find({"bedrooms": 3}, {"name": 1, "bedrooms": 1}).sort({review_scores_rating: -1}).limit(5)
1[
2 {
3    _id: '20045679',
4    name: 'House Near Espinho/Santa Maria Feira',
5    bedrooms: Long("3")
6 },
7 {
8   _id: '19760228',
9   name: 'Apartment Salva - 3 bedroom in Poble Sec',
10   bedrooms: Long("3")
11 },
12 {
13   _id: '19768051',
14   name: 'Ultra Modern Pool House Maroubra',
15   bedrooms: Long("3")
16 },
17 {
18   _id: '19877706',
19   name: 'Big 3 Bedroom Garden Level Apartment Near Subway',
20   bedrooms: Long("3")
21 },
22 {
23   _id: '6291063',
24   name: 'Beautiful Tropical Oasis near beach in Kailua',
25   bedrooms: Long("3")
26 }
27]

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos VirtualDatabase:

use VirtualDatabase

Buscar usuarios que hayan comprado Commodity con un límite de 10000. Limitar el número de documentos devueltos a 3:

1db.VirtualCollection.find({"limit": {$eq: 10000}, "products": "Commodity"}).limit(3)
1{
2       "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623a3"),
3       "account_id" : 775273,
4       "limit" : 10000,
5       "products" : [
6               "Brokerage",
7               "Commodity",
8               "InvestmentStock"
9       ]
10}
11{
12       "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623a9"),
13       "account_id" : 324287,
14       "limit" : 10000,
15       "products" : [
16               "Commodity",
17               "CurrencyService",
18               "Derivatives",
19               "InvestmentStock"
20       ]
21}
22{
23       "_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623b2"),
24       "account_id" : 209363,
25       "limit" : 10000,
26       "products" : [
27               "Brokerage",
28               "InvestmentStock",
29               "Commodity",
30               "Derivatives"
31       ]
32}

Encuentra clientes cuya fecha de nacimiento sea anterior a 1990-01-01 y limita el número de documentos devueltos a 3:

1db.VirtualCollection.find({"birthdate": {$lt: ISODate ("1990-01-01T22:15:34.000+00:00")}}, {"name": 1, "birthdate": 1, "email": 1}).limit(3)
1{
2       "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6a"),
3       "name" : "Katherine David",
4       "birthdate" : ISODate("1988-06-20T22:15:34Z"),
5       "email" : "timothy78@hotmail.com"
6}
7{
8       "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a6c"),
9       "name" : "Brad Cardenas",
10       "birthdate" : ISODate("1977-05-06T21:57:35Z"),
11       "email" : "dustin37@yahoo.com"
12}
13{
14       "_id" : ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a75"),
15       "name" : "John Vega",
16       "birthdate" : ISODate("1983-09-21T03:22:18Z"),
17       "email" : "ryanpena@yahoo.com"
18}

Encontrar detalles de transacciones para el usuario cuyo ID de cuenta es 557378 y utilizar la etapa $sort para ordenar en el campo transactions.symbol:

1db.VirtualCollection.aggregate([{$match: {"account_id": 557378}}, {$sort: {"transactions.symbol": -1}}])
1{
2       "_id" : ObjectId("5ca4bbc1a2dd94ee58161cb3"),
3       "account_id" : 557378,
4       "transaction_count" : 56,
5       "bucket_start_date" : ISODate("1990-06-11T00:00:00Z"),
6       "bucket_end_date" : ISODate("2016-11-06T00:00:00Z"),
7       "transactions" : [
8          {
9                    "date" : ISODate("2006-10-06T00:00:00Z"),
10                    "amount" : 2561,
11                    "transaction_code" : "sell",
12                    "symbol" : "adbe",
13                    "price" : "38.236619210617988073863671161234378814697265625",
14                    "total" : "97923.98179839266745716486184"
15          },
16          {
17                    "date" : ISODate("2000-06-19T00:00:00Z"),
18                    "amount" : 9153,
19                    "transaction_code" : "sell",
20                    "symbol" : "adbe",
21                    "price" : "31.12236744839008650842515635304152965545654296875",
22                    "total" : "284863.0292551144618116154561"
23          },
24          {
25                    "date" : ISODate("2013-11-06T00:00:00Z"),
26                    "amount" : 18,
27                    "transaction_code" : "buy",
28                    "symbol" : "amzn",
29                    "price" : "356.639066345529272439307533204555511474609375",
30                    "total" : "6419.503194219526903907535598"
31     },
32...

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos VirtualDatabase:

use VirtualDatabase

Encuentra todas las películas entre los años 2010 y 2015 e incluye solo los campos _id, title y year en los resultados. Limite el número de documentos devueltos a 5.

1db.VirtualCollection.find({"type": "movie", "year": {$gt: 2010, $lt: 2015}}, {"title": 1, "year": 1}).limit(5)
1{
2       "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4c8c5"),
3       "year" : 2011,
4       "title" : "Thor"
5}
6{
7       "_id" : ObjectId("573a13b0f29313caabd34a3e"),
8       "year" : 2011,
9       "title" : "Cowboys & Aliens"
10}
11{
12       "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4ca3f"),
13       "title" : "Red Dog",
14       "year" : 2011
15}
16{
17       "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d58c"),
18       "title" : "Jack and Jill",
19       "year" : 2011
20}
21{
22       "_id" : ObjectId("573a13b8f29313caabd4d5b5"),
23       "year" : 2011,
24       "title" : "Take Me Home Tonight"
25}

Busca los detalles de las sesiones del usuario especificados por ID.

1db.VirtualCollection.find({"user_id": "t3qulfeem@kwiv5.6ur"})
1{
2   "_id" : ObjectId("5a97f9c91c807bb9c6eb5fb4"),
3   "user_id" : "t3qulfeem@kwiv5.6ur",
4   "jwt" : "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NieyJpYXQiOjE1MTk5MDkzMjEsIm5iZiI6MTUxOTk           wOTMyMSwianRpIjoiNmJlZDAwMWYtNTFiYi00NzVhLTgAtMDcwNGE5Mjk0MWZlIiwiZXhwIjox           NTE5OTEwMjIxLCJpZGVudGl0eSI6eyJlbWFpbCI6InQzcXVsZmVlbd2l2NS42dXIiLCJuYW1lI           joiM2lveHJtZnF4IiwicGFzc3dvcmQiOm51bGx9LCJmcmVzaCI6ZmFsc2UsInRUiOiJhY2Nlc3           MiLCJ1c2VyX2NsYWltcyI6eyJ1c2VyIjp7ImVtYWlsIjoidDNxdWxmZWVtQGt3aXY1LjZ1cIm5           hbWUiOiIzaW94cm1mcXgiLCJwYXNzd29yZCI6bnVsbH19ejtr_NyZyBronWMKuE0RFTjWej--T           0zGrdc_iymGtVs"
5}

Encuentra el teatro especificado por su id y zipcode.

1db.VirtualCollection.findOne({$and: [{"_id": ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763")}, {"location.address.zipcode": "93933"}]})
1{
2      "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e763"),
3      "theaterId" : 1061,
4      "location" : {
5              "address" : {
6                      "street1" : "101 General Stillwell Dr",
7                      "city" : "Marina",
8                      "state" : "CA",
9                      "zipcode" : "93933"
10              },
11              "geo" : {
12                      "type" : "Point",
13                      "coordinates" : [
14                              -121.81196,
15                              36.66708
16                      ]
17            }
18      }
19}

Encuentra a todos los usuarios cuyo apellido sea Lannister y limita el número de documentos devueltos a 5.

1db.VirtualCollection.find({name: /Lannister/ }).limit(5)
1{
2      "_id" : ObjectId("59b99db5cfa9a34dcd7885b8"),
3      "name" : "Jaime Lannister",
4      "email" : "nikolaj_coster-waldau@gameofthron.es",
5      "password" : "$2b$12$6vz7wiwO.EI5Rilvq1zUc./9480gb1uPtXcahDxIadgyC3PS8XCUK"
6}
7{
8      "_id" : ObjectId("59b99db6cfa9a34dcd7885ba"),
9      "name" : "Cersei Lannister",
10      "email" : "lena_headey@gameofthron.es",
11      "password" : "$2b$12$FExjgr7CLhNCa.oUsB9seub8mqcHzkJCFZ8heMc8CeIKOZfeTKP8m"
12}
13{
14      "_id" : ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7885c7"),
15      "name" : "Tyrion Lannister",
16      "email" : "peter_dinklage@gameofthron.es",
17      "password" : "$2b$12$xtHwQNXYlQzP2REobUDlzuQimjzBlXrTx1GnwP.xkfULeuuUpRxa2"
18}
19{
20      "_id" : ObjectId("59b99dc2cfa9a34dcd7885d2"),
21      "name" : "Tywin Lannister",
22      "email" : "charles_dance@gameofthron.es",
23      "password" : "$2b$12$/i04T5yEJvmsBhF0Jd.kJOk3ZhRzezbTU7ASEM5o43Xxsa4o6IgEy"
24}
25{
26      "_id" : ObjectId("59b99dcecfa9a34dcd7885ea"),
27      "name" : "Lancel Lannister",
28      "email" : "eugene_simon@gameofthron.es",
29      "password" : "$2b$12$mNWiHoOqOWQser3s6ezqZeTU5vhskTq.K7xkeTA2P.CIfoWsHvonO"
30}

Antes de ejecutar las consultas, cambia a la base de datos VirtualDatabase:

use VirtualDatabase

Encuentre todos los estados con una población total mayor a 10 millones.

1db.VirtualCollection.aggregate([{$group: { _id: "$state", totalPop: {$sum: "$pop" }}}, {$match: {totalPop: {$gte: 10*1000*1000 }}}])
1{ "_id" : "NY", "totalPop" : 17990455 }
2{ "_id" : "FL", "totalPop" : 12937926 }
3{ "_id" : "PA", "totalPop" : 11881643 }
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Encuentra todos los viajes realizados por clientes que duraron menos de 70 minutos.

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Resumen

¡Felicidades! Acabas de configurar una instancia federada de base de datos, creaste una base de datos y colecciones a partir de los datos almacenados en un bucket de S3, y consultaste los datos utilizando comandos MQL.

Para obtener más información sobre las instancias federadas de base de datos, consulta Atlas Data Federation.

Nota

Cuando se generan colecciones dinámicamente a partir de nombres de archivos, la cantidad de colecciones no se informa con precisión en el Data Federation vista.

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