Como executar pesquisa de query no Atlas Search do utilizando visualizações materializadas

Crie um novo aplicativo.

Para definir uma nova função no servidor a partir da interface do usuário, primeiro você deve criar um aplicativo do App Services:

1. Se ainda não tiver feito isso, clique na aba App Services .

2. Criar o aplicativo:

   • Se você estiver criando seu primeiro aplicativo do App Services no projeto, será exibida a opção de começar sem um modelo (Build your own App). Selecione a opção Build your own App .

   • Se você já criou pelo menos um App Services App no projeto, clique em Create a New App.

3. No campo Name , insira Sales-App como o nome da função.

4. No campo Link your Database , selecione a opção Use an existing MongoDB Atlas Data Source .

5. Na lista suspensa, selecione o cluster do Atlas que você criou nos pré- requisitos.

6. Clique em Create App Service.

Crie uma nova função.

Para definir uma nova função do lado do servidor a partir da UI:

1. Clique em Functions no menu de navegação esquerdo.

2. Clique em Create New Function.

3. Insira updateMonthlySales como o nome da função.

4. Em Authentication, selecione System.

Insira o código de função updateMonthlySales .

1. Clique na aba Function Editor.

2. Adicione o código javascript à função exports . No mínimo, o código deve atribuir uma função para a variável global exports:

   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. Clique no botão Run no canto inferior direito do Function Editor para criar a visualização materializada do monthlyPhoneTransactions .

   A guia Result na parte inferior do Function Editor deve indicar sucesso sem erros.

4. Clique em Save Draft.

Teste a função.

1. Abra o mongosh em uma janela do terminal e conecte ao seu cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via mongosh.

2. Use o banco de dados do sample_supplies :

   use sample_supplies

3. Consulte a coleção sales . Observe que a última venda em sales ocorre em dezembro de 2017:

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

4. Confirme que a visualização materializada foi criada em seu banco de dados sample_supplies :

   show collections

   VISUALIZAR SAÍDA

   O comando lista suas collections, incluindo a visualização materializada monthlyPhoneTransactions recém-criada.

5. Consulte a visualização materializada do monthlyPhoneTransactions :

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

   VISUALIZAR SAÍDA

   A visualização materializada monthlyPhoneTransactions mostra os dados recém-adicionados. O resultado principal reflete que a transação mais recente ocorreu em 2017 de dezembro.

Crie uma nova função para a coleção purchaseOrders .

Para definir uma nova função do lado do servidor a partir da UI:

1. Retorne ao seu aplicativo do App Services.

2. Clique em Functions no menu de navegação esquerdo.

3. Clique em Create New Function.

4. Insira updateMonthlyPurchaseOrders como o nome da função.

5. Em Authentication, selecione System.

Insira o código de função updateMonthlyPurchaseOrders

1. Clique na aba Function Editor.

2. Adicione o código javascript à função exports . No mínimo, o código deve atribuir uma função para a variável global exports:

   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. Clique no botão Run no canto inferior direito do Function Editor para atualizar a visualização materializada do monthlyPhoneTransactions .

   A guia Result na parte inferior do Function Editor deve indicar sucesso sem erros.

   A função updateMonthlyPurchaseOrders atualiza a visualização materializada do monthlyPhoneTransactions com os dados da ordem de compra de janeiro 2018 .

4. Clique em Save Draft.

Confirme a atualização.

1. Retorne ao mongosh e faça a query da collection monthlyPhoneTransactions para confirmar a atualização:

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

   VISUALIZAR SAÍDA

   A visualização materializada monthlyPhoneTransactions mostra os dados recém-adicionados. O resultado principal reflete que a transação mais recente ocorreu em 2018 de janeiro.