Ejercicio datos geográficos

Con la colección que se adjunta al final, realizar las siguientes operaciones:

Encontrar la ciudad que tiene una población (‘pop’) mayor de 40000
Encontrar las ciudades que tienen en ‘loc’ un valor entre 37 y 42. Puede ser cualquier valor pero ese valor tiene que cumplir las dos condiciones
Encontrar las ciudades de ‘LA’ con una población menor de 10000 habitantes
Encontrar las ciudades con una población menor de 1000 habitantes pero sólo mostrar la ciudad y el estado
Modificar la ciudad ‘CUSHMAN’ y ponerle una población de 37231 habitantes.
Modificar las ciudades de ‘LA’ con menos de 1000 habitantes y ponerles en el estado ‘##’
Eliminar las ciudades con menos de 500 habitantes.

db.ciudades.insertMany([{ "_id" : "01001", "city" : "AGAWAM", "loc" : [ -72.622739, 42.070206 ], "pop" : 15338, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01002", "city" : "CUSHMAN", "loc" : [ -72.51564999999999, 42.377017 ], "pop" : 36963, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01005", "city" : "BARRE", "loc" : [ -72.10835400000001, 42.409698 ], "pop" : 4546, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01007", "city" : "BELCHERTOWN", "loc" : [ -72.41095300000001, 42.275103 ], "pop" : 10579, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01008", "city" : "BLANDFORD", "loc" : [ -72.936114, 42.182949 ], "pop" : 1240, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01010", "city" : "BRIMFIELD", "loc" : [ -72.188455, 42.116543 ], "pop" : 3706, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01011", "city" : "CHESTER", "loc" : [ -72.988761, 42.279421 ], "pop" : 1688, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01012", "city" : "CHESTERFIELD", "loc" : [ -72.833309, 42.38167 ], "pop" : 177, "state" : "MA" },
{ "_id" : "01013", "city" : "CHICOPEE", "loc" : [ -72.607962, 42.162046 ], "pop" : 23396, "state" : "MA" },
{ "_id" : "29372", "city" : "PACOLET", "loc" : [ -81.758703, 34.901708 ], "pop" : 4129, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29374", "city" : "GLENN SPRINGS", "loc" : [ -81.85785300000001, 34.774808 ], "pop" : 4588, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29376", "city" : "ROEBUCK", "loc" : [ -81.95255, 34.8688 ], "pop" : 5009, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29379", "city" : "UNION", "loc" : [ -81.62023499999999, 34.726855 ], "pop" : 22553, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29384", "city" : "WATERLOO", "loc" : [ -82.087968, 34.33673 ], "pop" : 2992, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29385", "city" : "WELLFORD", "loc" : [ -82.09270600000001, 34.951394 ], "pop" : 6637, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29388", "city" : "WOODRUFF", "loc" : [ -82.044658, 34.757864 ], "pop" : 10206, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29401", "city" : "CHARLESTON", "loc" : [ -79.93706899999999, 32.779506 ], "pop" : 12475, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29403", "city" : "CHARLESTON", "loc" : [ -79.94928299999999, 32.797575 ], "pop" : 24620, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29404", "city" : "CHARLESTON", "loc" : [ -80.06768700000001, 32.895816 ], "pop" : 5420, "state" : "SC" },
{ "_id" : "29405", "city" : "CHARLESTON", "loc" : [ -79.97644200000001, 32.851206 ], "pop" : 30621, "state" : "SC" },
{ "_id" : "30136", "city" : "DULUTH", "loc" : [ -84.15793600000001, 33.98619 ], "pop" : 30932, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30137", "city" : "EMERSON", "loc" : [ -84.75704500000001, 34.119969 ], "pop" : 1353, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30139", "city" : "FAIRMOUNT", "loc" : [ -84.76687800000001, 34.465241 ], "pop" : 3405, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30140", "city" : "FELTON", "loc" : [ -85.220781, 33.887066 ], "pop" : 489, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30141", "city" : "HIRAM", "loc" : [ -84.769875, 33.867286 ], "pop" : 6613, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30143", "city" : "JASPER", "loc" : [ -84.475881, 34.461965 ], "pop" : 8256, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30144", "city" : "KENNESAW", "loc" : [ -84.60466, 34.028656 ], "pop" : 37120, "state" : "GA" },
{ "_id" : "30145", "city" : "KINGSTON", "loc" : [ -84.997299, 34.250053 ], "pop" : 2534, "state" : "GA" },
{ "_id" : "35089", "city" : "KELLYTON", "loc" : [ -86.04839699999999, 32.979068 ], "pop" : 1584, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35091", "city" : "KIMBERLY", "loc" : [ -86.80841700000001, 33.768355 ], "pop" : 1045, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35094", "city" : "LEEDS", "loc" : [ -86.57482400000001, 33.528333 ], "pop" : 10421, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35096", "city" : "LINCOLN", "loc" : [ -86.111152, 33.605913 ], "pop" : 5033, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35098", "city" : "LOGAN", "loc" : [ -87.038115, 34.184079 ], "pop" : 2379, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35111", "city" : "MC CALLA", "loc" : [ -87.102379, 33.284546 ], "pop" : 8147, "state" : "AL" },
{ "_id" : "35114", "city" : "MAYLENE", "loc" : [ -86.87274499999999, 33.231694 ], "pop" : 3727, "state" : "AL" },
{ "_id" : "47124", "city" : "GREENVILLE", "loc" : [ -86.00829899999999, 38.353533 ], "pop" : 1162, "state" : "IN" },
{ "_id" : "47125", "city" : "HARDINSBURG", "loc" : [ -86.317983, 38.462599 ], "pop" : 2496, "state" : "IN" },
{ "_id" : "47126", "city" : "HENRYVILLE", "loc" : [ -85.773403, 38.539829 ], "pop" : 2648, "state" : "IN" },
{ "_id" : "47129", "city" : "CLARKSVILLE", "loc" : [ -85.524438, 38.537273 ], "pop" : 379, "state" : "IN" },
{ "_id" : "47130", "city" : "JEFFERSONVILLE", "loc" : [ -85.735885, 38.307767 ], "pop" : 56543, "state" : "IN" },
{ "_id" : "71060", "city" : "MOORINGSPORT", "loc" : [ -93.973018, 32.66258 ], "pop" : 2838, "state" : "LA" },
{ "_id" : "71061", "city" : "OIL CITY", "loc" : [ -93.983844, 32.745107 ], "pop" : 1874, "state" : "LA" },
{ "_id" : "71063", "city" : "PELICAN", "loc" : [ -93.563361, 31.896563 ], "pop" : 998, "state" : "LA" },
{ "_id" : "71064", "city" : "PLAIN DEALING", "loc" : [ -93.690534, 32.907419 ], "pop" : 4904, "state" : "LA" },
{ "_id" : "71065", "city" : "PLEASANT HILL", "loc" : [ -93.513594, 31.808577 ], "pop" : 1338, "state" : "LA" },
{ "_id" : "71862", "city" : "WASHINGTON", "loc" : [ -93.673529, 33.754596 ], "pop" : 821, "state" : "AR" },
{ "_id" : "71864", "city" : "WILLISVILLE", "loc" : [ -93.31211999999999, 33.484731 ], "pop" : 888, "state" : "AR" },
{ "_id" : "71865", "city" : "WILTON", "loc" : [ -94.135746, 33.734794 ], "pop" : 983, "state" : "AR" },
{ "_id" : "71866", "city" : "WINTHROP", "loc" : [ -94.395174, 33.858321 ], "pop" : 950, "state" : "AR" },
{ "_id" : "71901", "city" : "LAKE CATHERINE", "loc" : [ -93.02602400000001, 34.501475 ], "pop" : 27402, "state" : "AR" },
{ "_id" : "71909", "city" : "HOT SPRINGS VILL", "loc" : [ -93.00638600000001, 34.65862 ], "pop" : 8268, "state" : "AR" }])

Ejercicios sobre teléfonos

Buscar los que tengan un ‘rating’ mayor de 10
Buscar los que tengan la propiedad color
Buscar los que sean para (‘for’) ‘ac3’
Buscar los que en la propiedad ‘n’ de ‘data’ de ‘limits’ sea ‘unlimited’

Modificar el teléfono «»AC3 Case Black» y ponerle un ‘price’ de 15
Modificar los teléfonos que tengan ‘term_year’ a 1 y ponerle un monthly_price de 80
Eliminar los teléfonos que tengan un rating menor de dos

Mini ejercicio

Con los datos del mongodb:

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "notebook", qty: 50, tags: ["red", "blank"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "paper", qty: 100, tags: ["red", "blank", "plain"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 22.85, 30 ] },
   { item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 15.25 ] }
]);

Buscar los documentos que tengan en dim_cm un valor entre 10 y 15

Ejercicio MongoDB

Vamos a crear una base de datos llamada tienda.

Y dentro de la tienda vamos a crear una colección teléfonos.

Insertaremos los siguientes datos:


[{"name" : "AC3 Phone", "brand" : "ACME", "type" : "phone", "price" : 200, "rating" : 3.8,"warranty_years" : 1, "available" : true },
{  "name" : "AC7 Phone", "brand" : "ACME", "type" : "phone", "price" : 320, "rating" : 4,"warranty_years" : 1, "available" : false },
{  "name" : "AC3 Series Charger", "type" : [ "accessory", "charger" ], "price" : 19, "rating" : 2.8,"warranty_years" : 0.25, "for" : [ "ac3", "ac7", "ac9" ] },
{  "name" : "AC3 Case Green", "type" : [ "accessory", "case" ], "color" : "green", "price" : 12, "rating" : 1,"warranty_years" : 0 },
{  "name" : "Phone Extended Warranty", "type" : "warranty", "price" : 38, "rating" : 5,"warranty_years" : 2, "for" : [ "ac3", "ac7", "ac9", "qp7", "qp8", "qp9" ] },
{  "name" : "AC3 Case Black", "type" : [ "accessory", "case" ], "color" : "black", "price" : 12.5, "rating" : 2,"warranty_years" : 0.25, "available" : false, "for" : "ac3" },
{  "name" : "AC3 Case Red", "type" : [ "accessory", "case" ], "color" : "red", "price" : 12, "rating" : 4,"warranty_years" : 0.25, "available" : true, "for" : "ac3" },
{ "name" : "Phone Service Basic Plan", "type" : "service", "monthly_price" : 40,"rating" : 3, "limits" : { "voice" : { "units" : "minutes", "n" : 400, "over_rate" : 0.05 }, "data" : { "units" : "gigabytes", "n" : 20, "over_rate" : 1 }, "sms" : { "units" : "texts sent", "n" : 100, "over_rate" : 0.001 } }, "term_years" : 2 },
{  "name" : "Phone Service Core Plan", "type" : "service", "monthly_price" : 60, "rating" : 3, "limits" : { "voice" : { "units" : "minutes", "n" : 1000, "over_rate" : 0.05 }, "data" : { "n" : "unlimited", "over_rate" : 0 }, "sms" : { "n" : "unlimited", "over_rate" : 0 } }, "term_years" : 1 },
{ "name" : "Phone Service Family Plan", "type" : "service", "monthly_price" : 90,"rating" : 4, "limits" : { "voice" : { "units" : "minutes", "n" : 1200, "over_rate" : 0.05 }, "data" : { "n" : "unlimited", "over_rate" : 0 }, "sms" : { "n" : "unlimited", "over_rate" : 0 } }, "sales_tax" : true, "term_years" : 2 }]

Después crearemos las siguientes búsquedas:

Elementos cuyo ‘type’ sea ‘service’.
Elementos cuyo ‘type’ sea ‘service’ y el precio mensual > 50
Elementos cuyo ‘type’ sea ‘service’ O el precio mensual > 50

MongoDB Consultas

https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/#query-selectors

Si yo en sql quiero aquellos registros cuya qty > 50

where qty>50

Si yo en MongoDB quiero lo mismo tengo que ponerlo así:

qty:{$gt:50}

campo:{operador:valor}


-- Buscar todos

db.inventory.find();

-- Buscar por igualdad. El campo debe valor lo mismo que lo que le pongo

db.inventory.find( { status: "D" } )

-- Buscar usando un operador. Ojo porque la sintaxis es un poco extraña

db.inventory.find( { qty: {$gt:50} } )

-- Operador in

db.inventory.find({status:{$in:["A","D"]}});

-- Por defecto, si tenemos varias condiciones, se entiende que se tienen que cumplir todas (AND)

db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )

db.inventory.find({
$or: [
	{status:"D"},
	{qty:{
		$lt:50
		}
	}
]
})

db.inventory.find({$or: [{status:"D"},{qty:{$lt:50}}]})

-- esto

db.inventory.find( {
     status: "A",
     $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
} )

-- sería equivalente a: SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty < 30 OR item LIKE "p%")

db.inventory.find({qty:{$gte:40,$lte:60}})

-- En búsquedas anidadas por defecto se entiende la igualdad abosulta en valores y orden:

db.inventory.find( { size: { w: 21,h: 14,  uom: "cm" } } ) -- esto no lo encuentra

db.inventory.find({size:{h:14}}) -- Esto tampoco

db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } ) -- Esto sí

-- Para buscar por un valor concreto independientemente de optras propiedades usamos el . (punto)

db.inventory.find({"size.h":8.5})

-- Podemos usar varias condiciones tanto de propiedades anidadas como de propiedades normales

db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )

-- Al buscar en array la igualdad es como en los anidades: mismos valores en mismo orden
-- Las dos consultas siguientes nos devuelven diferentes resultados

db.inventory.find( { tags: [ "blank","red"] } )

db.inventory.find( { tags: ["red", "blank"] } )

-- Si yo omito los corchetes y uso un valor (o un operador) se busan los elementos que contengan el valor o que cumplan la condición:

db.inventory.find({tags:"red"}) -- Busca los que tengan 'red' en el array

db.inventory.find({tags:{$in:["red","blue"]}}) -- Que tengan "red" o "blue" en alguna parte del array

db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 25 } } ) -- Algún elemento del array sea mayor de 25

-- Las dos condiciones se tienen que cumplir pero lo pueden cumplir elementos diferentes del array
-- Es decir, una condición la puede cumplir un elemento y la otra otro.

db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } } )

-- Las dos condiciones las tiene que cumplir juntas al menos un elemento del array

db.inventory.find( { dim_cm: { $elemMatch: { $gt: 15, $lt: 20 } } } )

-- Busco en un array en una posición concreta (índice de base 0)

db.inventory.find( { "dim_cm.1": { $gt: 25 } } )

-- Buscar los documentos cuyo array tiene una longitud determinada

db.inventory.find( { "tags": { $size: 3 } } )

-- Buscar los documentos en cuyo array haya un elemento que cumpla esa condición:

db.inventory.find( { "instock.warehouse": "C" } )

db.inventory.find( { "instock.qty": {$gte:40}} )

-- Que me muestre sólo los campos 'item' y 'status'. El id se ve siempre por defecto

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1 } )

-- Que me muestre sólo los campos 'item' y 'status'. El id lo oculto

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, _id:0 } )

-- Que se muestren todos los campos menos 'size' e 'instock'

db.inventory.find( { status: "A" }, { size:0,instock:0 } )

-- Podemos usar $slice para obtener en la proyección subconjuntos de un array, y permite valores negativos

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, instock: { $slice: -1 } } )

-- Busca los documentos que no tengan la propiedad o que valga nulo

db.inventory.find( { item: null } )

-- Busca los documentos que no tengan la propiedad, si la tienen y vale nulo no los encuentra

db.inventory.find( { item : { $exists: false } } )

-- Busca los documentos que SI tengan la propiedad aunque valga nulo

db.inventory.find( { item : { $exists: true } } )


MongoDB insert

https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/insert-documents/

db.collection.insertOne() Inserts a single document into a collection.
db.collection.insertMany() db.collection.insertMany() inserts multiple documents into a collection.
db.collection.insert() db.collection.insert() inserts a single document or multiple documents into a collection.

SIEMPRE empezamos con db, NO nuestra base de datos.

Si nuestra colección no existe se crea. Así que ojo con poner el nombre bien.

Ejemplo:

db.actor.insertOne({nombre:"Ana",apellidos:"Pi"});

db.actor.insertMany([{
nombre:"Eva",
apellido:"Pou",
intereses:["drama","comedia"]
},
{
nombre:"Ana",
apellido:"Ros",
pelicula:{
	titulo:"Drama en la cumbre",
	anyo:2020
	}
},
{
nombre:"Ana",
apellido:"Ros",
pelicula:{
	titulo:"Drama en la cumbro",
	anyo:2020
	}
}
])

db.inventory.insertOne(
   { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
)

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
   { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
   { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])