使用 Atlas SQL 语句进行查询

本页面提供了 Atlas SQL 查询示例。您将找到使用 SQL 语法查询集合的基本示例，以及使用 FLATTEN和UNWIND处理嵌套数据的更高级示例。

示例查询

尝试对高级配置示例联合数据库实例运行以下Atlas SQL查询，或对其进行修改以读取您自己的数据。

注意

SELECT 声明

SELECT * FROM sessions;

Atlas SQL 会返回 Sessions 集合中的所有文档。

LIMIT 声明

SELECT * FROM users LIMIT 2;

Atlas SQL 会返回 Users 集合中的两个文档。

WHERE 语句

SELECT * FROM users WHERE name = 'Jon Snow';

Atlas SQL 可返回 Users 集合中用户 name Jon Snow 为以下名称的文档。

带关键字

借助 WITH 关键字，可以更轻松地创建派生数据源以供后续使用。

WITH RecentSales AS (
  SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_sales
  FROM sales
  WHERE sale_date > '2025-01-01'
  GROUP BY customer_id
)
SELECT customer_id, total_sales
FROM RecentSales
WHERE total_sales > 1000;

Atlas SQL会返回 Sales集合中满足以下条件的文档：customer_id 在 1 月 1 之后，2025 的总销售额大于 1000。

展平和展开

本节介绍两个 Atlas SQL 功能，它们可让与文档结构的交互变得更容易。这些是 Atlas SQL 所独有的。

展平

FLATTEN 会将半结构化数据（JSON 中的名称-值对）展平为单独的列。字段名变成列名，在行中存储该字段的所有值。

展平嵌套文档的语法是一个 FLATTEN 函数，该函数可以在 FROM 子句中与数据源和选项结合使用。

SELECT *
FROM FLATTEN(<data source>
 WITH DEPTH => <integer>,
 SEPARATOR => <string>
)

变量	必要性	说明
<data source>	必需	要展平的数据源。
`DEPTH`	Optional	表示要展平的子文档层数的正整数。默认为展平每个层级的子文档。
`SEPARATOR`	Optional	在连接字段名时用作分隔符的字符串。默认值为 `_`。

展平示例

在一个示例场景中，一个 customerInfo 集合包含了采用如下结构的文档：

{
  id: 1,
  location: "New York",
  customer: {
    age: 50,
    email: "customer@email.com",
    satisfaction: 5
  }
}

如果运行查询 SELECT * FROM customerInfo，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1
`location`	"New York"
`customer`	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }

如果运行查询 SELECT * FROM FLATTEN(customerInfo)，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1
`location`	"New York"
`customer_age`	50
`customer_email`	"customer@email.com"
`customer_satisfaction`	5

当您使用 FLATTEN 时，原始文档中的每个扁平化字段都会成为结果集中的顶级字段。嵌套字段与其父字段名称连接并使用默认分隔符 _ 分隔。

Unwind

UNWIND 从输入数据源解构数组字段，为该数组中的每个项目输出一行。要了解有关展开的更多信息，请参阅 $unwind聚合阶段文档。

展开数组字段的语法是一个UNWIND 函数，该函数可以在FROM 子句中与数据源和选项结合使用。

SELECT *
FROM UNWIND(<data source>
 WITH PATH | PATHS => <array_paths>,
 INDEX => <identifier>,
 OUTER => <bool>
)

变量	必要性	说明
<data source>	必需	待展开数组字段的源。
`PATH` \| `PATHS`	必需	数据源中要展开的字段的路径。使用括号指定多个路径。
`INDEX`	Optional	为索引列指定的名称。如果省略，Atlas SQL 将不会建索引字段。
`OUTER`	Optional	指示是否保留具有空值、缺失值或空数组值的文档的标记。如果为 `true`，则保留具有空值、缺失值或空数组值的文档。默认为 `false`。

展开示例：顶级字段

在一个示例场景中，一个 customerInfo 集合包含了采用如下结构的文档：

{
  id: 1,
  location: "New York",
  customer: {
    age: 50,
    email: "customer@email.com",
    satisfaction: 5
  },
  visits: [
    {
      year: 2020,
      score: 10
    },
    {
      year: 2021,
      score: 8
    },
    {
      year: 2022
      score: 7
    }
  ]
}

如果运行查询 SELECT * FROM customerInfo，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1
`location`	"New York"
`customer`	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }
`visits`	[ { 年份：2020，得分：10 }, { 年份：2021，得分：8 }, { 年份：2022，得分：7 } ]

如果运行查询 SELECT * FROM UNWIND(customerInfo WITH PATH => visits, INDEX => idx)，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1	1	1
`location`	"New York"	"New York"	"New York"
`customer`	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }
`idx`	0	1	2
`visits`	{ year: 2020, score: 10 }	{ year: 2021, score: 8 }	{ year: 2022, score: 7 }

当您将 UNWIND 与 PATH => visits 一起使用时，每个 visits 对象都会成为一个表格行。

展开示例：嵌套数组和同级数组

在一个示例场景中，一个 customerInfo 集合包含了采用如下结构的文档：

{
  "id": 1,
  "location": "New York",
  "customer": {
    "age": 50,
    "email": "customer@email.com",
    "satisfaction": 5
  },
  "visits": [
    {
      "year": 2020,
      "score": 10
    },
    {
      "year": 2021,
      "score": 8
    },
    {
      "year": 2022,
      "score": 7
    }
  ],
  "purchases": [
    {
      "transaction": "1A",
      "transactions": [
        {
          "amount": 100
        },
        {
          "amount": 150
        }
      ]
    },
    {
      "transaction": "2B",
      "transactions": [
        {
          "amount": 200
        }
      ]
    }
  ]
}

假设您运行以下查询：

SELECT v.year AS visit_year, v.score AS visit_score, p.transaction AS transaction_id, t.amount AS purchase_amount
FROM UNWIND(
  customerInfo WITH PATHS => (
    visits[INDEX => visit_idx],
    purchases[OUTER => TRUE, INDEX => purchase_idx].transactions[]
  ),
  INDEX => idx,
  OUTER => FALSE
)

前面的查询执行以下操作：

展开 visits大量并指定索引名称 visit_idx，以追踪展开大量内的索引位置。
展开 purchases大量，并展开每个 purchases对象内的 transactions大量。它还使用 OUTER => TRUE 保留任何缺少 transactions大量或为空的购买。

Atlas SQL返回包含以下字段的文档：

`visit_year`	`visit_score`	`transaction_id`	`purchase_amount`
2020	10	1一种	100
2020	10	2B	150
2021	8	1一种	100
2021	8	2B	150

在结果中，每行包含来自单个 visits 条目和单个 transactions 条目的数据。

FLATTEN 和 UNWIND 组合示例

以下示例结合了 FLATTEN 和UNWIND 函数。

在一个示例场景中，一个 customerInfo 集合包含了采用如下结构的文档：

{
  id: 1,
  location: "New York",
  customer: {
    age: 50,
    email: "customer@email.com",
    satisfaction: 5
  },
  visits: [
    {
      year: 2020,
      score: 10
    },
    {
      year: 2021,
      score: 8
    },
    {
      year: 2022
      score: 7
    }
  ]
}

如果运行查询 SELECT * FROM customerInfo，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1
`location`	"New York"
`satisfaction`	5
`customer`	{ age: 50, 电子邮件: "customer@email.com",statusment: 5 }
`visits`	[ { 年份：2020，得分：10 }, { 年份：2021，得分：8 }, { 年份：2022，得分：7 } ]

如果运行查询 Select * from FLATTEN(UNWIND(customerInfo WITH PATH => visits, INDEX => idx))，Atlas SQL 会返回包含以下顶级字段的文档：

`id`	1	1	1
`location`	"New York"	"New York"	"New York"
`satisfaction`	5	5	5
`customer_age`	50	50	50
`customer_email`	"customer@email.com"	"customer@email.com"	"customer@email.com"
`idx`	0	1	2
`visits_year`	2020	2021	6 月
`visits_score`	10	8	7

当您同时使用FLATTEN和UNWIND函数时， visits大量将展开，然后生成的文档将被展平。

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