Data Lake データセットに対してクエリを実行 - プレビュー
Data Lake は非推奨です。 年 9 月 日現在、Data Lake は非推奨となり、サポートが終了し2024 。 これは 9 月30 、 2025に削除されます。 Data Lake を使用する場合は、 サービスが削除される前に、代替のソリューションに移行する必要があります。 詳しくは、 Atlas Data Lake 廃止ガイドをご覧ください。
このページでは、 sample_mflix.moviesコレクションの Data Lake データセットに対して mongoshのクエリを実行する手順について説明します。
前提条件
クエリを実行する前に、 手順に示されている例を使用して次の完了を完了する必要があります。
Atlas Data Lake パイプラインの作成 -
sample_mflix.moviesコレクションのプレビュー（{0On Demand スケジュールのみ）trigger スナップショットから のデータの取り込み を手動で します
データセット用フェデレーティッドデータベースインスタンスの設定 -
sample_mflix.moviesコレクション内のデータのスナップショットである Data Lake データセットのプレビュー
手順
2
ターミナルで次のクエリをコピー、貼り付け、実行します。
次のクエリは、パイプラインを作成したsample_mflix.moviesコレクションを使用します。
2010 年から 2015 年に公開されたタイトルがThe Frozen Groundの映画を検索します。
db.Collection0.find({ "year": {$gt: 2010, $lt: 2015}, "title": "The Frozen Ground" }, {"title": 1, "year": 1, "genres": 1 })
タイトルにGroundという単語が含まれるすべての映画を検索し、返されるドキュメントの数を10に制限します。
db.Collection0.find({ "year": {$gt: 2010, $lt: 2015}, title: /Ground/ }, {"title": 1, "year": 1, "genres": 1 }).limit(10)