EJEMPLO DE UNA BASE DE DATOS NOSQL – MONGODB

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR

INGENIERÍA DE SISTEMAS

TEORÍA DE COMPILADORES

EJEMPLO DE UNA BASE DE DATOS NOSQL – MONGODB

EJERCICIO PRÁCTICO – MARZO DE 2018

PRELIMINARES:

1. Para la realización de este ejercicio, debe tener ya instalado MongoDB.
2. Inicie MongoDB, realice la conexión (En el tutorial en línea, https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-enterprise-on-windows/ en el numeral 4, Connet to MongoDB) y siga las instrucciones a continuación.
3. Obtenga el dataset para el ejercicio, en la siguiente URL: https://raw.githubusercontent.com/mongodb/docs-assets/primer-dataset/primer-dataset.json
4. Click derecho en esta página, elija la opción Guardar como. El sistema debe sugerir el nombre primer-dataset.json.txt. Guárdelo así en alguna carpeta en su disco.
5. En el Explorador de archivos, busque el archivo que acaba de guardar, selecciónelo y vaya a la barra de menú en la opción abrir, y seleccione modificar (Ver imagen) donde le permitirá quitar el tipo de archivo .txt y quede como .json, que es el tipo de archivo de datos que maneja MongoDB.

[pic 1][pic 2]

1. Realice la importación de estos datos a una base de datos documental en MongoDB: En una ventana de comandos nueva (cmd):

1. Ejecute la línea: cd C:\Program Files\MongoDB\Server\3.6\bin para ubicarse en la carpeta que contiene MongoDB.
2. Ejecute luego: mongoimport --db test --collection restaurants --drop –file ruta de su archivo json. Por ejemplo: mongoimport --db test --collection restaurants --drop --file users/dianah/downloads/primer-dataset.json 
3. Si el comando puede ejecutarse correctamente, debe enviar al final un mensaje similar a este (Obviamente, la fecha y hora será la de su ejecución):

2018-03-19T12:02:06.930-0400    connected to: localhost

2018-03-19T12:02:06.978-0400    dropping: test.restaurants

2018-03-19T12:02:08.774-0400    imported 25359 documents

1. Se creó una nueva base de datos, llamada test y dentro de ella, una colección llamada restaurants.
2. El ejercicio que deben realizar, se trabajará con el Shell de MongoDB: https://docs.mongodb.com/manual/mongo/ 
3. También deben tener muy claro ya cómo se hacen “queries” y operaciones de “agregación” en MongoDB: https://docs.mongodb.com/getting-started/shell/query/

https://docs.mongodb.com/getting-started/shell/aggregation/

ENUNCIADO DEL EJERCICIO PRÁCTICO:

Con la colección de datos restaurants obtenida con los pasos anteriores, realizar las siguientes operaciones:

1. Listar todos los restaurantes cuyo zipcode sea “10700”; mostrar únicamente el nombre del restaurante y el barrio (Borough) donde está ubicado.

db.restaurants.find( { "address.zipcode": "10022" },{ name: 1, borough: 1 })

[pic 3]

1. Listar los restaurantes de comida “American”, que hayan obtenido al menos una categoría (grade) “A”. Mostrar el nombre del restaurante y los datos de categoría (Grades).

db.restaurants.find( {"grades.grade": "A" , cuisine: "American"}, { name: 1, borough: 1, grades:1 } )

[pic 4]

1. Determinar cuántos restaurantes hay registrados en cada tipo de comida (cuisine); mostrar tipo de comida y cantidad.

db.restaurants.aggregate([{$group:{_id: "$cuisine", Cuantos :{ $sum:1}}}]);

[pic 5]

1. Determinar cuántos restaurantes de Pizza hay en el barrio Queens.

db.restaurants.aggregate([{ $match: { borough:"Queens" , cuisine: "Pizza" } },{$group:{_id: "$borough", cuanto :{ $sum:1}}}]);[pic 6]

1. Determinar cuántos restaurantes en Manhattan tienen al menos un grado “A”.

db.restaurants.aggregate([{ $match:{ "grades.grade": "A" , borough:"Manhattan" }},{$group:{_id: "$borough", cuanto :{ $sum:1}}}]);

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