mongoimportを使用してMongoDBに配列としてCSVデータをインポートする

MongoDBのインポートユーティリティ– mongoimport –CSVデータを配列としてインポートできる新しいパラメーターを導入しました。

--useArrayIndexFields パラメータは、CSVまたはTSVファイルをインポートするときに、フィールドの自然数を配列インデックスとして解釈します。

例

tags.csvというCSVファイルがあるとします。これは次のようになります：

tags.0,tags.1,tags.2,tags.3
html,css,sql,xml

--useArrayIndexFieldsを使用してインポートできますパラメータ。これにより、mongoimportが発生します。列ヘッダーの数値を配列インデックスとして解釈します。

例：

mongoimport --db=krankykranes --type=csv --headerline --useArrayIndexFields --file=tags.csv

出力：

2021-01-03T20:55:44.284+1000	no collection specified
2021-01-03T20:55:44.284+1000	using filename 'tags' as collection
2021-01-03T20:55:44.297+1000	connected to: mongodb://localhost/
2021-01-03T20:55:44.330+1000	1 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

コレクション名を指定しなかったため、tagsというコレクションが作成されました。（ファイルの名前に基づいて）次に、ドキュメントをインポートしました。

mongoシェルにジャンプして、コレクションを確認しましょう。

db.tags.find()

結果：

{ "_id" : ObjectId("5ff1a2b0300ed79d9836882f"), "tags" : [ "html", "css", "sql", "xml" ] }

CSVデータがJSON配列としてインポートされていることがわかります。

ここでも、より適切なフォーマットが使用されているため、配列が見やすくなる可能性があります。

db.tags.find().pretty()

結果：

{ "_id" : ObjectId("5ff1a2b0300ed79d9836882f"), "tags" : [ "html", "css", "sql", "xml" ] }

他のCSVデータと組み合わせる

前の例のCSVファイルは、配列データのみで構成されていました。ただし、ファイルに他のデータを含めることもできます。

articles.csvというCSVファイルの例を次に示します。他のデータが含まれています。

_id,title,body,tags.0,tags.1,tags.2,tags.3
1.0,Web,blah,html,css,sql,xml
2.0,Animals,blah 2,cats,dogs
3.0,Plants,blah 3,trees
4.0,Oceans,blah 4

そのファイルをインポートしましょう：

mongoimport --db=krankykranes --type=csv --headerline --useArrayIndexFields --file=articles.csv

出力：

2021-01-03T21:14:38.286+1000	no collection specified
2021-01-03T21:14:38.287+1000	using filename 'articles' as collection
2021-01-03T21:14:38.336+1000	connected to: mongodb://localhost/
2021-01-03T21:14:38.407+1000	4 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

それでは、mongoシェルにジャンプして、コレクションを確認しましょう。

db.articles.find()

結果：

{ "_id" : 1, "title" : "Web", "body" : "blah", "tags" : [ "html", "css", "sql", "xml" ] }
{ "_id" : 3, "title" : "Plants", "body" : "blah 3", "tags" : [ "trees" ] }
{ "_id" : 4, "title" : "Oceans", "body" : "blah 4" }
{ "_id" : 2, "title" : "Animals", "body" : "blah 2", "tags" : [ "cats", "dogs" ] }

少しきれいにしましょう。

db.articles.find().pretty()

結果：

{ "_id" : 1, "title" : "Web", "body" : "blah", "tags" : [ "html", "css", "sql", "xml" ] }
{ "_id" : 3, "title" : "Plants", "body" : "blah 3", "tags" : [ "trees" ] }
{ "_id" : 4, "title" : "Oceans", "body" : "blah 4" }
{ "_id" : 2, "title" : "Animals", "body" : "blah 2", "tags" : [ "cats", "dogs" ] }

したがって、ドキュメントが完全なJSON / BSONドキュメントとして作成され、関連データの配列が作成されていることがわかります。

ドキュメント4の配列が作成されていないことに注意してください。これは、CSVファイルに配列データが提供されていないためです。したがって、空の配列でフィールドを作成するのではなく、フィールドや配列を作成しませんでした。