#Materiais e exercicios
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.
- Fork este repositório
- Clone este repositório
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.
- 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/
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
.
:::
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
efounded_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
eipo
. - 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
enumber 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
eacquisition
. - Ordene as empresas por seu
founded year
, recuperando apenas seuname
efounded 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
eacquisition
. - Todas as empresas que foram fundadas entre 2000 e 2010, mas não foram adquiridas antes de 2011.
Happy Coding! ❤️