MongoDBとは？
MongoDBは、無料でオープンソースのクロスプラットフォームな文書指向型データベースです。NoSQLデータベースとして分類され、MongoDBは従来のテーブルベースの関係型データベース構造を避け、動的スキーマを持つJSONのようなドキュメントを利用して、特定の種類のアプリケーションでデータの統合をより簡単かつ高速に行うことができます。
何かを学ぶ最良の方法は、練習と演習の質問によるものです。NoSQLとMongoDBに詳しい初級から中級者を対象に、このセクションを開始しました。これらの演習があなたのMongoDBクエリスキルの向上に役立つことを願っています。
現在、次の演習がコレクションに基づいて利用可能です：
MongoDB クエリの練習と解決策 [87 Exercises]
① MongoDB クエリを作成して、コレクション レストラン内のすべてのドキュメントを表示します。
② MongoDB クエリを作成して、コレクション レストラン内のすべてのドキュメントのフィールド restaurant_id、名前、地区、および料理を表示します。
③ MongoDB クエリを作成して、フィールド restaurant_id、名前、地区、および料理を表示しますが、コレクション レストラン内のすべてのドキュメントのフィールド _id を除外します。
④ MongoDB クエリを作成して、フィールド restaurant_id、name、borough、および zip code を表示しますが、コレクション restaurant 内のすべてのドキュメントのフィールド _id を除外します。
⑤ ブロンクス区にあるすべてのレストランを表示する MongoDB クエリを作成します。
⑥ ブロンクス区にある最初の 5 軒のレストランを表示する MongoDB クエリを作成します。
⑦ ブロンクス区にある最初の 5 軒のレストランをスキップして、次の 5 軒のレストランを表示する MongoDB クエリを作成します。
⑧ MongoDB クエリを作成して、90 を超えるスコアを達成したレストランを検索します。
⑨ MongoDB クエリを作成して、80 を超え 100 未満のスコアを達成したレストランを検索します。
⑩ MongoDB クエリを作成して、-95.754168 より小さい緯度値にあるレストランを検索します。
⑪ MongoDB クエリを作成して、「アメリカ料理」を一切用意しておらず、グレード スコアが 70 を超え、緯度が -65.754168 未満であるレストランを検索します。
⑫ MongoDB クエリを作成して、「アメリカ料理」を一切用意しておらず、スコアが 70 を超え、経度が -65.754168 未満にあるレストランを検索します。
注 : このクエリは $and 演算子を使用せずに実行してください。
⑬ MongoDB クエリを作成して、「アメリカ料理」を一切用意しておらず、ブルックリン区に属さないグレード ポイント「A」を達成したレストランを検索します。 文書は料理に従って降順に表示する必要があります。
⑭ MongoDB クエリを作成して、名前の最初の 3 文字に「Wil」を含むレストランのレストラン ID、名前、地区、および料理を検索します。
⑮ MongoDB クエリを作成して、名前の最後の 3 文字に「ces」を含むレストランのレストラン ID、名前、地区、および料理を検索します。
⑯ MongoDB クエリを作成して、名前のどこかに 3 文字として「Reg」が含まれるレストランのレストラン ID、名前、地区、および料理を検索します。
⑰ MongoDB クエリを作成して、ブロンクス区に属し、アメリカ料理または中華料理を提供するレストランを検索します。
⑱ MongoDB クエリを作成して、スタテン アイランド、クイーンズ、ブロンクサー ブルックリンの各区に属するレストランのレストラン ID、名前、区、および料理を検索します。
⑲ MongoDB クエリを作成して、スタテン アイランド、クイーンズ、またはブルックリンのブロンクソール区に属さないレストランのレストラン ID、名前、区、および料理を検索します。
⑳ MongoDB クエリを作成して、スコアが 10 以下のレストランのレストラン ID、名前、地区、および料理を検索します。
㉑ MongoDB クエリを作成して、「American」と「Chinees」を除く料理を用意したレストランのレストラン ID、名前、地区、料理を検索するか、レストランの名前が文字「Wil」で始まるかを検索します。
㉒ MongoDB クエリを作成して、多くの調査日の中で ISODate「2014-08-11T00:00:00Z」でグレード「A」を達成し、スコア 11 を獲得したレストランのレストラン ID、名前、グレードを検索します。
㉓ MongoDB クエリを作成して、グレード配列の 2 番目の要素にグレード「A」が含まれ、ISODate「2014-08-11T00:00:00Z」のスコアが 9 であるレストランのレストラン ID、名前、グレードを検索します。
㉔ MongoDB クエリを作成して、coord 配列の 2 番目の要素に 42 を超え 52 までの値が含まれるレストランの ID、名前、住所、および地理的位置を検索します。
㉕ MongoDB クエリを作成して、レストランの名前とすべての列を昇順に並べます。
㉖ MongoDB クエリを作成して、すべての列とともにレストランの名前を降順に並べます。
㉗ MongoDB クエリを作成して、料理の名前を昇順に配置し、同じ料理の地区を降順に配置する必要があります。
㉘ MongoDB クエリを作成して、すべての住所に番地が含まれているかどうかを確認します。
㉙ coord フィールド値が Double であるレストラン コレクション内のすべてのドキュメントを選択する MongoDB クエリを作成します。
㉚ スコアを 7 で割った後の余りとして 0 を返すレストランのレストラン ID、名前、グレードを選択する MongoDB クエリを作成します。
㉛ MongoDB クエリを作成して、名前のどこかに 3 文字として「mon」が含まれるレストランの名前、地区、経度、態度、および料理を検索します。
㉜ MongoDB クエリを作成して、名前の最初の 3 文字に「Mad」が含まれるレストランの名前、地区、経度と緯度、および料理を検索します。
㉝ MongoDB クエリを作成して、スコアが 5 未満のグレードが少なくとも 1 つあるレストランを検索します。
㉞ MongoDB クエリを作成して、スコアが 5 未満のグレードが少なくとも 1 つあり、マンハッタン区にあるレストランを検索します。
㉟ MongoDB クエリを作成して、スコアが 5 未満のグレードが少なくとも 1 つあり、マンハッタンまたはブルックリンの区にあるレストランを検索します。
㊱ MongoDB クエリを作成して、スコア 5 未満のグレードが少なくとも 1 つあり、マンハッタンまたはブルックリンの区に位置し、料理がアメリカ料理ではないレストランを検索します。
㊲ MongoDB クエリを作成して、スコア 5 未満のグレードが少なくとも 1 つあり、マンハッタンまたはブルックリンの区に位置し、料理がアメリカ料理でも中華料理でもないレストランを検索します。
㊳ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 のグレードとスコア 6 のグレードを持つレストランを検索します。
㊴ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 とスコア 6 を持ち、マンハッタン区にあるレストランを検索します。
㊵ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 とスコア 6 を持ち、マンハッタン区またはブルックリン区にあるレストランを検索します。
㊶ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 とスコア 6 を持ち、マンハッタンまたはブルックリンの区内にあり、料理がアメリカ料理ではないレストランを検索します。
㊷ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 とスコア 6 を持ち、マンハッタンまたはブルックリンの区に位置し、料理がアメリカ料理でも中華料理でもないレストランを検索します。
㊸ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 またはスコア 6 のグレードを持つレストランを検索します。
㊹ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 またはスコア 6 の、マンハッタン区にあるレストランを検索します。
㊺ MongoDB クエリを作成して、スコア 2 またはスコア 6 の、マンハッタン区またはブルックリン区にあるレストランを検索します。
㊻ MongoDB クエリを作成して、グレードが 2 またはスコア 6 で、マンハッタンまたはブルックリンの区にあり、料理がアメリカ料理ではないレストランを検索します。
㊼ MongoDB クエリを作成して、グレードが 2 またはスコア 6 で、マンハッタンまたはブルックリンの区にあり、料理がアメリカ料理でも中華料理でもないレストランを検索します。
㊽ MongoDB クエリを作成して、すべてのグレードのスコアが 5 より大きいレストランを検索します。
㊾ MongoDB クエリを作成して、すべてのグレードが 5 より大きいスコアを持ち、マンハッタン区にあるレストランを検索します。
㊿ MongoDB クエリを作成して、すべてのグレードが 5 より大きいスコアを持ち、マンハッタンまたはブルックリンの区にあるレストランを検索します。
51. MongoDB クエリを作成して、各レストランの平均スコアを見つけます。
52. MongoDB クエリを作成して、各レストランの最高スコアを見つけます。
53. MongoDB クエリを作成して、各レストランの最低スコアを見つけます。
54. MongoDB クエリを作成して、各区のレストランの数を調べます。
55. MongoDB クエリを作成して、各料理のレストランの数を調べます。
56. MongoDB クエリを作成して、料理および地区ごとのレストランの数を調べます。
57. MongoDB クエリを作成して、料理ごとに「A」の評価を受けたレストランの数を調べます。
58. MongoDB クエリを作成して、各区で「A」の評価を受けたレストランの数を調べます。
59. MongoDB クエリを作成して、料理および地区ごとに「A」の評価を受けたレストランの数を調べます。
60. MongoDB クエリを作成して、年間の各月に格付けされたレストランの数を調べます。
61. MongoDB クエリを作成して、各料理の平均スコアを見つけます。
62. MongoDB クエリを作成して、各料理の最高スコアを見つけます。
63. MongoDB クエリを作成して、各料理の最低スコアを見つけます。
64. MongoDB クエリを作成して、各区の平均スコアを見つけます。
65. MongoDB クエリを作成して、各区の最高スコアを見つけます。
66. MongoDB クエリを作成して、各区の最低スコアを見つけます。
67. 特定の日に「A」の評価を受けたレストランの名前と住所を検索する MongoDB クエリを作成します。
68. MongoDB クエリを作成して、特定の日に「B」または「C」の評価を受けたレストランの名前と住所を検索します。
69. MongoDB クエリを作成して、少なくとも 1 つの「A」グレードと 1 つの「B」グレードを持つレストランの名前と住所を検索します。
70. MongoDB クエリを作成して、少なくとも 1 つの「A」グレードがあり、「B」グレードがないレストランの名前と住所を検索します。
71. MongoDB クエリを作成して、少なくとも 1 つの「A」グレードがあり、「C」グレードがないレストランの名前、住所、グレードを検索します。
72. MongoDB クエリを作成して、少なくとも 1 つの「A」グレード、「B」グレード、および「C」グレードを持たないレストランの名前、住所、グレードを検索します。
73. MongoDB クエリを作成して、名前に「コーヒー」という単語が含まれるレストランの名前と住所を検索します。
74. MongoDB クエリを作成して、郵便番号が「10」で始まるレストランの名前と住所を検索します。
75. MongoDB クエリを作成して、文字「B」で始まる料理を提供するレストランの名前と住所を検索します。
76. MongoDB クエリを作成して、文字「y」で終わる料理があるレストランの名前、住所、料理を検索します。
77. MongoDB クエリを作成して、「ピザ」という単語を含む料理を提供するレストランの名前、住所、料理を検索します。
78. MongoDB クエリを作成して、最高の平均スコアを達成したレストランを検索します。
79. MongoDB クエリを作成して、「A」評価の数が最も多いレストランをすべて検索します。
80. MongoDB クエリを作成して、「C」評価を受ける可能性が最も高い料理の種類を見つけます。
81. MongoDB クエリを作成して、料理「トルコ料理」の平均スコアが最も高いレストランを見つけます。
82. MongoDB クエリを作成して、最高の合計スコアを達成したレストランを見つけます。
83. MongoDB クエリを作成して、ブルックリンのすべての中華レストランを検索します。
84. MongoDB クエリを作成して、最新の成績日を持つレストランを検索します。
85. MongoDB クエリを作成して、料理の種類ごとに平均スコアが最も高い上位 5 軒のレストランとその平均スコアを検索します。
86. MongoDB クエリを作成して、各区で「A」評価の数が最も多い上位 5 つのレストランを検索します。
87. MongoDB クエリを作成して、グレードが「A」でスコアが 90 以上のレストランが最も多い地区を見つけます。
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