Adicionar campos calculados

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Antes de começar

Sobre esta tarefa
Passos
Exemplos
Concatenar strings
divisão Strings
Substituir strings
Verificar valores de string
Realizar operações matemáticas
Atribuir valores com base em condições lógicas
Extrair valores JSON
Acessar elementos de array
Analisar datas
Saiba mais

Os campos calculados permitem criar novos campos em seus documentos combinando valores de colunas de banco de dados de dados existentes usando expressões JavaScript. Os campos calculados são avaliados toda vez que uma linha é processada durante uma tarefa de migração.

Antes de começar

Para criar um campo calculado, você deve definir uma regra de mapeamento.

Para criar regras de mapeamento, consulte as seguintes páginas:

Sobre esta tarefa

A expressão de campo calculadas acessam valores da linha do reconhecimento de data center de origem atual utilizando a sintaxe columns["<COLUMN_NAME>"].

Ao definir Campos calculados e Personalizar campos de ID, o Relational Migrator mostra um tipo de dados inicial de default. Quando você executa um tarefa de migração, o Relational Migrator atualiza esse tipo de dados.

Passos

Na tela Mapping, clique em um nome de tabela ou collection no painel Schema model ou na exibição do diagrama.
Adicione uma nova regra de mapeamento ou edite uma regra de mapeamento existente.
Clique no ícone + à direita da etiqueta All fields .
Defina um nome para o novo campo na caixa de texto Field Name .
Defina uma expressão JavaScript válida para o novo campo na caixa de texto Value expression .
Clique em Done.
Clique em Save and close.

O novo campo estará visível no MongoDB após a execução do próximo tarefa de migração.

Exemplos

Os exemplos a seguir mostram expressões JavaScript que você pode usar em campos calculados:

Concatenar strings

Combine duas colunas em um único campo.

O exemplo a seguir concatena valores de string das colunas firstName e lastName .

expressão:

columns["firstName"] + ' ' + columns["lastName"]

Entrada:

coluna	Valor
`firstName`	`John`
`lastName`	`Smith`

Saída:

"John Smith"

divisão Strings

Divisão os valores da coluna em uma array com base em um caractere especificado.

O exemplo a seguir faz a divisão da coluna fullName em uma array usando um caractere de espaço como delimitador e retorna o primeiro elemento da array.

expressão:

columns["fullName"].split(' ')[0]

Entrada:

coluna	Valor
`fullName`	`John Doe`

Saída:

"John"

Substituir strings

Aplique padrões regex para substituir valores de string em uma coluna.

O exemplo abaixo executa uma pesquisa regex sem distinção entre maiúsculas e minúsculas na coluna fullName para a string smith. Se uma correspondência for encontrada, a expressão substituirá a string correspondente por Doe.

expressão:

columns["fullName"].replace(/smith/i, "Doe")

Entrada:

coluna	Valor
`fullName`	`John Smith`

Saída:

"John Doe"

Verificar valores de string

Retorne verdadeiro ou falso com base no fato de a coluna conter um valor de string.

O exemplo a seguir retorna true se o valor na coluna fullName incluir a string Smith . Se a coluna fullName não incluir a string Smith , a expressão retornará false .

expressão:

columns["fullName"].includes("Smith")

Entrada:

coluna	Valor
`fullName`	`John Smith`

Saída:

true

Realizar operações matemáticas

Execute operações matemáticas em valores de coluna.

O exemplo a seguir multiplica os valores das colunas col1 e col2.

expressão:

columns["col1"] * columns["col2"]

Entrada:

coluna	Valor
`coll1`	`3`
`coll2`	`2`

Saída:

Atribuir valores com base em condições lógicas

Atribuir valores de coluna com base em condições lógicas.

O exemplo a seguir retorna yes se o valor de col1 for 3, e no se col1 for um valor diferente de 3.

expressão:

columns["col1"] === 3 ? "yes" : "no"

Entrada:

coluna	Valor
`coll1`	`3`

Saída:

yes

Extrair valores JSON

Acesse dados armazenados como tipo de dados JSON com expressões de campo calculadas. Exige colunas de tipo de dados JSON (Postgres).

O exemplo a seguir retorna o valor do campo state incorporado a partir de valores na coluna Employee .

expressão:

columns["Employee"].Address.state

Entrada:

{
   Employee: {
      name: "Mark",
      Address: {
         state: "California"
      }
   }
}

Saída:

"California"

Acessar elementos de array

Acesse os dados armazenados como tipo de dados de matriz com expressões de campos calculados. Requer colunas de tipo de dados de array (Postgres ou MySQL).

O exemplo seguinte retorna o segundo elemento dos valores na coluna myArray .

expressão:

columns["myArray"][1]

Entrada:

coluna	Valor
`myArray`	[ "a", "b", "c" ]

Saída:

"b"

Analisar datas

Analisar uma string de data formatada em ISO8601 em uma data.

O exemplo a seguir converte valores de string da coluna dateAsString em datas.

expressão:

new Date(columns["dateAsString"])

Entrada:

coluna	Valor
`dateAsString`	"2009/02/11"

Saída:

2009-02-11T0:00:00Z

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