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Les exemples suivants illustrent comment explorer un jeu de données à la recherche d'un mot-clé dans un élément à l'intérieur d'un tableau, à l'aide de la fonction regexp_like
Le modèle d'expression régulière doit être contenu dans la chaîne, mais n'a pas besoin de lui correspondre. Pour faire correspondre l'ensemble de la chaîne, placez le modèle entre les symboles ^ et $, par exemple '^pattern$'.
Considérons une matrice des sites contenant leur nom d'hôte et un élément flaggedActivity. Cet élément comprend un ARRAY, contenant plusieurs éléments MAP, chacun offrant différents mots-clés populaires et leur nombre de popularité. Supposons que vous vouliez trouver un mot-clé particulier à l'intérieur d'une MAP de ce tableau.
Pour chercher des sites dans cet ensemble de données, avec un mot-clé particulier, nous utilisons regexp_like au lieu de l'opérateur SQL similaire LIKE, car la recherche avec plusieurs mots-clés est plus efficace avec regexp_like.
Exemple 1 : à l'aide de regexp_like
La requête de cet exemple utilise la fonction regexp_like pour rechercher des termes 'politics|bigdata', détectés dans les valeurs au sein des tableaux :
WITH dataset AS (
SELECT ARRAY[
CAST(
ROW('aws.amazon.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['bigdata', '10']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '50']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['analytics', '82']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '74'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
),
CAST(
ROW('news.cnn.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['politics', '241']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['technology', '211']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '25']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '170'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
),
CAST(
ROW('netflix.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['cartoons', '1020']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['house of cards', '112042']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['orange is the new black', '342']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '4'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
)
] AS items
),
sites AS (
SELECT sites.hostname, sites.flaggedactivity
FROM dataset, UNNEST(items) t(sites)
)
SELECT hostname
FROM sites, UNNEST(sites.flaggedActivity.flags) t(flags)
WHERE regexp_like(flags['term'], 'politics|bigdata')
GROUP BY (hostname)Cette requête renvoie deux sites :
+----------------+
| hostname |
+----------------+
| aws.amazon.com |
+----------------+
| news.cnn.com |
+----------------+Exemple 2 : à l'aide de regexp_like
La requête de l'exemple suivant ajoute le total des scores de popularité pour les sites correspondant à vos critères de recherche avec la fonction regexp_like, puis les classe par ordre décroissant.
WITH dataset AS (
SELECT ARRAY[
CAST(
ROW('aws.amazon.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['bigdata', '10']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '50']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['analytics', '82']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '74'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
),
CAST(
ROW('news.cnn.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['politics', '241']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['technology', '211']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '25']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '170'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
),
CAST(
ROW('netflix.com', ROW(ARRAY[
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['cartoons', '1020']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['house of cards', '112042']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['orange is the new black', '342']),
MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '4'])
])
) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
)
] AS items
),
sites AS (
SELECT sites.hostname, sites.flaggedactivity
FROM dataset, UNNEST(items) t(sites)
)
SELECT hostname, array_agg(flags['term']) AS terms, SUM(CAST(flags['count'] AS INTEGER)) AS total
FROM sites, UNNEST(sites.flaggedActivity.flags) t(flags)
WHERE regexp_like(flags['term'], 'politics|bigdata')
GROUP BY (hostname)
ORDER BY total DESCCette requête renvoie deux sites :
+------------------------------------+
| hostname | terms | total |
+----------------+-------------------+
| news.cnn.com | politics | 241 |
+----------------+-------------------+
| aws.amazon.com | bigdata | 10 |
+----------------+-------------------+