Usar visualizações MongoDB

Exemplos

Considere uma collection chamada salaries no reconhecimento de data center employees . Ao criar uma visualização na collection salaries que exclui todas as informações de identificação pessoal, o BI Connector pode facilitar com segurança a análise de dados na collection sem comprometer os dados privados na collection de origem.

O seguinte comando inicia o mongosqld com dados de uma visualização denominada salaries_redacted no reconhecimento de data center do employees :

mongosqld --sampleNamespaces "employees.salaries_redacted"

Outro caso de uso para gerenciar seu esquema com uma visualização MongoDB é se seu conjunto de dados de trabalho incluir um campo pouco preenchido, mas importante, que pode ser excluído no processo de amostragem do BI Connector.

Considere uma coleção chamada sparseCollection que contém um campo que ocorre em todos os documentos e outro campo que ocorre apenas ocasionalmente. Uma parte da collection pode ter a seguinte aparência:

{ "_id" : 0, "mainField": 247 }
{ "_id" : 1, "mainField": 71 }
{ "_id" : 2, "mainField": 981 }
{ "_id" : 3, "mainField": 712 }
{ "_id" : 4, "mainField": 781, "sparseField": 1000 }
{ "_id" : 5, "mainField": 256 }
{ "_id" : 6, "mainField": 910 }

Para garantir que o sparseField seja incluído quando o BI Connector criar seu esquema, crie uma visualização na qual o sparseField seja preenchido com zeros em todos os documentos em que ele não ocorre.

db.runCommand (
  {
    create: "denseCollection",
    viewOn: "sparseCollection",
    pipeline: [
      {
        $addFields: {
           sparseField: { $ifNull: [ "$sparseField", 0 ] }
        }
      }
    ]
  }
)

Para usar a visualização como conjunto de dados ao iniciar mongosqld, especifique-a com a opção --sampleNamespaces .

mongosqld --sampleNamespaces "myDatabase.denseCollection"