구체화된 보기를 사용하여 Atlas Search 쿼리를 실행하는 방법

새 앱을 만듭니다.

UI에서 새 서버 측 함수를 정의하려면 먼저 App Services App을 만들어야 합니다.

1. 아직 클릭하지 않은 경우 App Services 탭을 클릭합니다.

2. 앱을 만듭니다:

   • 프로젝트에서 첫 번째 App Services App을 만드는 경우 템플릿(Build your own App) 없이 시작할 수 있는 옵션이 표시됩니다. Build your own App 옵션을 선택합니다.

   • 프로젝트에 App Services App을 이미 하나 이상 만든 경우 Create a New App 을 클릭합니다.

3. Name 필드에 함수 이름으로 Sales-App 를 입력합니다.

4. Link your Database 필드에서 Use an existing MongoDB Atlas Data Source 옵션을 선택합니다.

5. 드롭다운의 필수 구성 요소에서 생성한 Atlas 클러스터를 선택합니다.

6. Create App Service를 클릭합니다.

새 함수를 만듭니다.

UI에서 새 서버 측 함수를 정의하려면 다음을 수행합니다.

1. 왼쪽 탐색 패널에서 Functions 을 클릭합니다.

2. Create New Function를 클릭합니다.

3. 함수 이름으로 updateMonthlySales 를 입력합니다.

4. Authentication에서 System을 선택합니다.

updateMonthlySales 함수 코드를 입력합니다.

1. Function Editor 탭을 클릭합니다.

2. exports 함수에 JavaScript 코드를 추가합니다. 최소한 코드는 전역 변수 exports 에 함수를 할당해야 합니다.

   exports = function(){
   var pipeline = [
     { $match: {purchaseMethod: "Phone"} },
     { $unwind: {path: "$items"}},
     { $group: {
       _id: { $dateToString:{ format: "%Y-%m", date: "$saleDate" } },
       sales_quantity: { $sum: "$items.quantity"},
       sales_price: { $sum: "$items.price"}
       }
     },
     { $set: { sales_price: { $toDouble: "$sales_price"}}},
     { $merge: { into: "monthlyPhoneTransactions", whenMatched: "replace" } }
   ]
   var monthlyPhoneTransactions = context.services.get("mongodb-atlas").db("sample_supplies").collection("sales");
   return monthlyPhoneTransactions.aggregate(pipeline);
   };

3. Function Editor 의 오른쪽 하단에 있는 Run 버튼을 클릭하여 monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰를 생성합니다.

   Function Editor 하단의 Result 탭은 오류 없이 성공했음을 나타내야 합니다.

4. Save Draft를 클릭합니다.

함수를 테스트합니다.

1. 터미널 창에서 mongosh 를 열고 클러스터에 연결합니다. 연결에 대한 자세한 지침은 mongosh 를 통한 연결을 참조하세요.

2. sample_supplies 데이터베이스를 사용합니다.

   use sample_supplies

3. sales 컬렉션을 쿼리합니다. sales 의 마지막 판매는 2017 의 12월에 발생합니다.

   db.sales.find().sort( {saleDate: -1} )

4. 구체화된 뷰가 sample_supplies 데이터베이스에 생성되었는지 확인합니다.

   show collections

   출력 보기

   이 명령은 새로 생성된 monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰를 포함하여 컬렉션을 나열합니다.

5. monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰를 쿼리합니다.

   db.monthlyPhoneTransactions.find().sort( { _id: -1} )

   출력 보기

   monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰에는 새로 추가된 데이터가 표시됩니다. 맨 위 결과는 가장 최근 트랜잭션이 12월 2017 에 발생했음을 반영합니다.

purchaseOrders 컬렉션에 대한 새 함수를 만듭니다.

UI에서 새 서버 측 함수를 정의하려면 다음을 수행합니다.

1. App Services App으로 돌아갑니다.

2. 왼쪽 탐색 패널에서 Functions 을 클릭합니다.

3. Create New Function를 클릭합니다.

4. 함수 이름으로 updateMonthlyPurchaseOrders 를 입력합니다.

5. Authentication에서 System을 선택합니다.

updateMonthlyPurchaseOrders 함수 코드 입력

1. Function Editor 탭을 클릭합니다.

2. exports 함수에 JavaScript 코드를 추가합니다. 최소한 코드는 전역 변수 exports 에 함수를 할당해야 합니다.

   exports = function(){
   var pipeline = [
     { $match: {purchaseMethod: "Phone"} },
     { $unwind: {path: "$items"}},
     { $group: {
       _id: { $dateToString:{ format: "%Y-%m", date: "$saleDate" } },
       sales_quantity: { $sum: "$items.quantity"},
       sales_price: { $sum: "$items.price"}
       }
     },
     { $set: { sales_price: { $toDouble: "$sales_price"}}},
     { $merge: { into: "monthlyPhoneTransactions", whenMatched: "replace" } }
   ]
   var monthlyPhoneTransactions = context.services.get("mongodb-atlas").db("sample_supplies").collection("purchaseOrders");
   return monthlyPhoneTransactions.aggregate(pipeline);
   };

3. Function Editor 의 오른쪽 하단에 있는 Run 버튼을 클릭하여 monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰를 업데이트합니다.

   Function Editor 하단의 Result 탭은 오류 없이 성공했음을 나타내야 합니다.

   updateMonthlyPurchaseOrders 함수는 2018 1월 구매 주문 데이터로 monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰를 새로 고칩니다.

4. Save Draft를 클릭합니다.

업데이트를 확인합니다.

1. mongosh 로 돌아가서 monthlyPhoneTransactions 컬렉션을 쿼리하여 업데이트를 확인합니다.

   db.monthlyPhoneTransactions.find().sort( { _id: -1} )

   출력 보기

   monthlyPhoneTransactions 구체화된 뷰에는 새로 추가된 데이터가 표시됩니다. 맨 위 결과는 가장 최근의 트랜잭션이 2018 월에 발생했음을 반영합니다.