【摘要】

将 Mongodb 数据结构转换成结构化的数据需求，我们可利用集算器 SPL 语言来进行辅助实现。若想了解更多，请前往乾学院：将 MongoDB 导出成 csv!

来源：https://plus.google.com/+VicNgrail/posts/ebS9JUtFopw Mongodb 可以存储非结构化数据，尤其擅长存储 json 格式的数据。对于习惯于数据库表结构的用户或需要使用结构化数据的用户来说，往往希望能将非结构化的数据转换成结构化的数据，以方便后面的计算，而要将这些数据导出为标准的结构化数据经常存在一定的困难。针对这种情况，我们可以利用集算器 SPL 语言来辅助 MongoDB，方便地导出结构化数据，下面用例子说明。

Collection carInfo 的部分数据如下：
{
“_id” : ObjectId(“5518f6f8a82a704fe4216a43”),
“id” : “No1”,
“cars” : {
“name” : “Putin”,
“car” : [“porche”, “bmw”]
}
}
{
“_id” : ObjectId(“5518f745a82a704fe4216a44”),
“id” : “No2”,
“cars” : {
“name” : “jack”,
“car” : [“Toyota”, “Jetta”, “Audi”]
}
}
……

需要将其导出为CSV文件，期望的数据格式如下：

使用集算器SPL的代码如下：

A 1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local?user=test&password=test") 2 =mongo_shell(A1,"carInfo.find(,{_id:0})") 3 =A2.conj((t=~,~.cars.car.new(t.id:id, t.cars.name:name, ~:car))) 4 =file("D:data.csv").export@t(A3;",") 5 >mongo_close(A1)

A1: 连接MongoDB，连接字格式为mongo://ip:port/db?arg=value&…

A2: 使用find函数从集合carInfo中取数，形成游标。过滤条件是空，取出_id之外的所有字段。

A3: 取出需要的字段，拼接合成结构化二维表，结果仍然是游标。其中~表示A2中的每个document，并对cars.car字段进行拆分成行后组成序表，函数conj表示对序表纵向合并。

A4: 将A3导出为逗号分隔的csv文件，其中@t表示导出时带列名。SPL引擎会自动管理缓存，每次从游标取一批记录到内存进行计算。

A5: 关闭MongoDB。

如果用户想自己管理每批处理的数据，也可以用下面的代码：

A B 1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local?user=test&password=test") 2 =mongo_shell(A1,"carInfo.find(,{_id:0})") 3 for A2,1000 =A3.cars.car.new(A3.id:id, A3.cars.name:name, ~:car) 4 =file("D:data.csv").export@ta(B3;",") 5 >mongo_close(A1)

A3: 循环从游标读数，每次读1000条到内存。A3的作用范围是缩进的B3到B4，其间可以用A3来引用循环变量。A3中的数据如下：

B3：将本批次数据转换为结构化二维表，如下：

B4：将本批次的计算结果追加到文件中，其中@a表示数据追加。

简言之，SPL得到数据集合的游标后，将每个document按car字段拆分后组成序表，将序表合并或以追加方式保存为文件即可。显然，对于这类非结构化数据向结构化数据的转换，SPL语言的处理非常高效且简明。