チュートリアル: NoSQL 用 API を使用して Azure Cosmos DB のクエリを実行する
適用対象: NoSQL
Azure Cosmos DB の NoSQL 用 API では SQL を使用したドキュメントのクエリがサポートされます。 この記事には、1 つのサンプル ドキュメントと 2 つのサンプル SQL クエリおよび結果が含まれます。
この記事に含まれるタスクは次のとおりです。
- SQL を使用してデータのクエリを実行する
サンプル ドキュメント
この記事の SQL クエリは、次のサンプル ドキュメントを使用します。
{
"id": "WakefieldFamily",
"parents": [
{ "familyName": "Wakefield", "givenName": "Robin" },
{ "familyName": "Miller", "givenName": "Ben" }
],
"children": [
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female", "grade": 1,
"pets": [
{ "givenName": "Goofy" },
{ "givenName": "Shadow" }
]
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Lisa",
"gender": "female",
"grade": 8 }
],
"address": { "state": "NY", "county": "Manhattan", "city": "NY" },
"creationDate": 1431620462,
"isRegistered": false
}
SQL クエリを実行できるところ
Azure portal のデータ エクスプローラーと、REST API および SDK を使用してクエリを実行できます。
SQL クエリについて詳しくは、次を参照してください。
前提条件
このチュートリアルでは、Azure Cosmos DB アカウントとコレクションがあると仮定しています。 これらのリソースがない場合は、 5 分でできるクイックスタートを完了してください。
サンプル クエリ 1
上の家族に関するサンプル ドキュメントに対して、次の SQL クエリは ID フィールドが WakefieldFamily
と一致するドキュメントを返します。 SELECT *
ステートメントであるため、クエリの出力は完全な JSON ドキュメントになります。
クエリ
SELECT *
FROM Families f
WHERE f.id = "WakefieldFamily"
結果
{
"id": "WakefieldFamily",
"parents": [
{ "familyName": "Wakefield", "givenName": "Robin" },
{ "familyName": "Miller", "givenName": "Ben" }
],
"children": [
{
"familyName": "Merriam",
"givenName": "Jesse",
"gender": "female", "grade": 1,
"pets": [
{ "givenName": "Goofy" },
{ "givenName": "Shadow" }
]
},
{
"familyName": "Miller",
"givenName": "Lisa",
"gender": "female",
"grade": 8 }
],
"address": { "state": "NY", "county": "Manhattan", "city": "NY" },
"creationDate": 1431620462,
"isRegistered": false
}
サンプル クエリ 2
次のクエリでは、ID が WakefieldFamily
と一致する家族の子供の名前がすべて返されます。
クエリ
SELECT c.givenName
FROM Families f
JOIN c IN f.children
WHERE f.id = 'WakefieldFamily'
結果
[
{
"givenName": "Jesse"
},
{
"givenName": "Lisa"
}
]
次のステップ
このチュートリアルでは、次の作業を行いました。
- SQL を使用してクエリを実行する方法を学習しました。
次のチュートリアルに進んで、データをグローバルに分散する方法について学習できます。
Azure Cosmos DB への移行のための容量計画を実行しようとしていますか? 容量計画のために、既存のデータベース クラスターに関する情報を使用できます。
- 既存のデータベース クラスター内の仮想コアとサーバーの数のみがわかっている場合は、仮想コア数または仮想 CPU 数を使用した要求ユニットの見積もりに関するページを参照してください
- 現在のデータベース ワークロードに対する通常の要求レートがわかっている場合は、Azure Cosmos DB Capacity Planner を使用した要求ユニットの見積もりに関するページを参照してください