MongoDB | Compass CRUD

#Materiais e exercicios

Introdução

Estamos de volta com nossas queries! 😉

Aprendemos alguns operadores de consulta superúteis, que nos ajudam a fazer consultas muito melhores para recuperar os dados de que precisamos. Continuaremos usando o banco de dados Crunchbase.

Requisitos

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Entregáveis

Uma vez que iremos consultar nosso banco de dados do Mongo Compass, você precisará copiar/colar o query, projection, sort, skip e limit que você inseriu no Mongo Compass. No arquivo queries.md, você encontrará as instruções sobre as consultas que você precisa fazer, e um campo para preencher as respostas.

Exemplo

Este é um exemplo

** query **: /Você deve copiar/colar a consulta aqui/
** projeção **: /Você deve copiar/colar a projeção aqui/
** sort **: /Você deve copiar/colar a classificação aqui/
** skip **: /Você deve copiar/colar o salto aqui/
** limit **: /Você deve copiar/colar o limite aqui/

Instruções

Iteração 1

Primeiro, precisamos importar o banco de dados que usaremos para o lab. Usaremos o banco de dados Crunchbase. Crunchbase é o principal destino para descobrir tendências do setor, investimentos e notícias sobre centenas de milhares de empresas em todo o mundo. De startups a Fortune 500s, a Crunchbase é reconhecida como a principal fonte de inteligência empresarial por milhões de usuários em todo o mundo.

O banco de dados contém mais de 18 mil documentos, sendo que cada um deles contém muitas informações sobre cada uma das empresas. Um documento se parece com o seguinte:

Você encontrará o arquivo .zip do Banco de Dados na pasta ** lab **.
Descompacte o arquivo
No terminal, importe o banco de dados para o Mongo usando o seguinte comando:

$ mongoimport --db companies --collection companies --file companies.json

Verifique no Mongo Compass se está tudo bem:

:::info > Ao executar o mongoimport, você deve estar localizado na mesma pasta que o arquivo companies.json. :::

Iteração 2

Você já sabe como funciona, então vamos começar a trabalhar:

Todas as empresas cujo nome corresponde a 'Babelgum'. Recupere apenas o campo name.
Todas as empresas com mais de 5.000 funcionários. Limite a pesquisa a 20 empresas e classifique-as por number of employees.
Todas as empresas fundadas entre 2000 e 2005, ambos os anos incluídos. Recupere apenas os campos name e founded_year.
Todas as empresas que tiveram um Valor de Avaliação superior a 100.000.000 e foram fundadas antes de 2010. Recupere apenas os campos name e ipo.
Todas as empresas que tenham menos de 1000 funcionários e tenham sido fundadas antes de 2005. Ordene-as pelo número de funcionários e limite a pesquisa a 10 empresas.
Todas as empresas que não incluem o campo partners.
Todas as empresas que possuem um tipo nulo de valor no campo category_code.
Todas as empresas que têm pelo menos 100 funcionários, mas menos de 1000. Recupere apenas os campos name e number of employees.
Ordene todas as empresas pelo preço de ipo de forma descendente.
Recupere as 10 empresas com mais funcionários, ordenado pelo number of employees
Todas as empresas constituídas no segundo semestre do ano. Limite sua pesquisa a 1000 empresas.
Todas as empresas fundadas antes de 2000 que tenham um valor de aquisição superior a 10.000.000
Todas as empresas adquiridas após 2015, ordenam pelo valor de aquisição e recuperam apenas os campos name e acquisition.
Ordene as empresas por seu founded year, recuperando apenas seu name e founded year.
Todas as empresas constituídas nos primeiros sete dias do mês, incluindo o sétimo. Classifique-os por seu acquisition price de forma descendente. Limite a pesquisa a 10 documentos.
Todas as empresas da «web» category com mais de 4000 empregados. Classifique-os pela quantidade de funcionários em ordem crescente.
Todas as empresas cujo valor de aquisição seja superior a 10.000.000 e a moeda seja 'EUR'.
Todas as empresas adquiridas no primeiro trimestre do ano. Limite a pesquisa a 10 empresas e recupere apenas os campos name e acquisition.
Todas as empresas que foram fundadas entre 2000 e 2010, mas não foram adquiridas antes de 2011.

Happy Coding! ❤️

allanacaldas / On9-Accenture-S12-BD