Mongodb嵌套数组转MySQL

因为目标站点返回的数据是json格式，一方面为了学习新知识，另一方面是想偷个懒，所以直接使用Mongdb保存爬虫结果。
最近有个新需求：使用Data-V对这些存量数据制作数据大屏，但目前Data-V支持的数据库只有关系型数据库（当然也可以写API来给Data-V投喂数据，但是如此好像更麻烦些），因此需要将数据从Mongodb 迁移到 MySQL。
最朴素的想法，当然是用Python写一段脚本，从Mongodb读取需求的字段，然后再逐条插入MySQL中。这个方法肯定可以获得预期的效果，预计100行以内的代码都能完成。但是，MongoDB和MySQL既然已经是很成熟的产品了，对数据迁移应该有更好的解决方案，自己再造一遍轮子实在不是个好主意。

寻找新方法

之前查看MongoDB的根目录mongodb安装路径\bin发现有一个叫做mongoexport.exe的文件，第一眼就觉得是想要找的功能。

> mongoexport.exe --help
> Usage:
  mongoexport 

Export data from MongoDB in CSV or JSON format.

See http://docs.mongodb.org/manual/reference/program/mongoexport/ for more information.

利用这个工具可以将查询结果导出为CSV或者JSON格式，MySQL的数据导入工具刚好可以直接导入以上两种格式的数据。看来这应该就是我们需要的路径了。
mongoexport.exe的参数挺多，按照上一段代码的方法可以仔细查看，我使用的几个参数如下：

> mongoexport.exe /uri:mongodb://username:password@host:port/database /c collection /f field /o resultPATH /jsonArray
/uri 导出数据的mongodb的uri，username填用户名，password密码，host IP， port 端口，database 验证用户名、密码的数据库。
/c 想要导出的Collections
/f 需要导出的字段
/o 导出文件的路径及文件名
/jsonArray 导出json数组而非jsonline

如果需要查询，可以使用 \q参数输入查询语句。接下来，使用MySQL的文件导入工具即可将数据导入到MySQL中，速度还是挺有保障的。
这种方法针对形如{ "_id" : 0, "nref_date" : "20190318-20190416", "nname" : "未知", "nvalue" : 1 }的数据是比较有效的，但涉及到拥有嵌套数组的数据就显得有些难以处理了。
例如:

image.png

如何将上图中list[0]的item_list中的5对（key， value）添加ref_date存储成MySQL中的5条记录？

新的挑战

之前看文档的时候了解到，MongoDB有聚合操作（aggregate），也支持管道（pipeline）操作。将数组解包使用的是"$unwind"操作，嵌套的数组用点号分隔即可，还是先回顾下常用的一些聚合操作吧：

$project：修改输入文档结构，可用来新增、删除域，或者构建新结果。
$match：输出符合条件的文档，可以用来过滤树。
$limit：用来限制管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组。
$sort：排序。
$out：将管道聚合操作返回的结果另存成一个collections，必须位于管道的最后一个操作。

本例中可以使用将list.item_list解包，注意因为list也是数组，所以使用了两次$unwind:

db.collections.aggregate([{"$unwind": "$list"}, {"$unwind": "$list.item_list"})

执行过后，得到如下形状的5个文档：

{
    "_id" : ObjectId("5cb595a2923d072acc8bdf8b"),
    "ref_date" : "20181129",
    "list" : {
        "index" : "access_source_session_cnt",
        "item_list" : {
            "key" : 36,
            "value" : 19
        }
    }
}

但输出的形式，和我们想要的结果还不太一样，如果直接使用MySQL的导入工具还是无法找到对应字段的映射关系。
接下来使用$project修改返回文档的结构，直接在上面的管道中新增

db.collections.aggregate([{"$unwind": "$list"}, {"$unwind": "$list.item_list"}, {"$project": {"newkey": "$list.item_list.key", "newvalue": "$list.item_list.value", "new_ref_date": "$ref_date"}}])

输出的第一个元素变成以下结构：

{
    "_id" : ObjectId("5cb595a2923d072acc8bdf8b"),
    "newkey" : 29,
    "newvalue" : 17,
    "new_ref_date" : "20181129"
}

如果使用的MongoDB支持将查询结果导出成JSON，那到这里已经可以完成任务了！遗憾的是我用的Robot 3T貌似并不支持，不过也没有关系，我们使用$out操作符将管道的聚合结果另存成一个Collections即可。
最终的管道聚合操作有四步操作：

db.collections.aggregate([
{"$unwind": "$list"}, 
{"$unwind": "$list.item_list"}, 
{"$project": {"newkey": "$list.item_list.key", "newvalue": "$list.item_list.value", "new_ref_date": "$ref_date"}},
{"$out": "outputjson"}
])

接下来使用mongoexport.exe工具将outputjson导出成JSON格式即可导入MySQL了！

MongoDB多层嵌套脑壳疼、查个文档又尽是英文、阿里云Data-v居然都不支持，以后不会再用了！！！
卧槽原来可以这样！真香！