Para esta consulta SQL:
select movies.title
from movies
inner join ratings on movies.movieId=ratings.movieId
where movies.genres like '%Children%'
and ratings.rating>3
group by movies.title;
La consulta MongoDB equivalente es:(clasificación y límite incluidos también, elimínelos si no es necesario)
db.movies.aggregate(
[
{
"$lookup" : {
"from" : "ratings",
"localField" : "movieId",
"foreignField" : "movieId",
"as" : "ratings_docs"
}
},
{
"$match" : {
"ratings_docs" : {
"$ne" : [ ]
}
}
},
{
"$addFields" : {
"ratings_docs" : {
"$arrayElemAt" : [
"$ratings_docs",
0
]
}
}
},
{
"$match" : {
"genres" : /^.*Children.*$/is,
"ratings_docs.rating" : {
"$gt" : 3
}
}
},
{
"$group" : {
"_id" : {
"title" : "$title"
}
}
},
{
"$project" : {
"title" : "$_id.title"
}
},
{
"$sort" : {
"_id" : -1
}
},
{
"$limit" : 100
}
]
)
También puede generar la consulta mongodb equivalente en cualquier momento desde las herramientas. como en mi caso, estoy usando No Sql Booster for MongoDB
. También estoy usando la versión gratuita de No Sql Booster for MongoDB
Pasos que puedes seguir:
- PASO 1: Conecte su cadena de consulta Mongo DB y seleccione este
SQL
como se muestra en la imagen:
- PASO 2: Verá un área de texto con
mb.runSQLQuery()
Como se muestra abajo. Puede escribir cualquier consulta y hacer clic en Código. El código se generará a continuación como se muestra en la imagen. No se preocupe, convierte todas las consultas, no se conecta a la base de datos.