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尝试与令人敬畏的 mongolite 库进行正则表达式匹配，但我仍然不确定我做错了什么，我真的很想我在这里错过了什么。

library(mongolite)
m <- mongo(url = "mongodb://192.168.1.5:27017", db = "products", collection =    "sku")

m$count()
#gives 54524

a1 <- m$find('{"item"  : { "$regex" : "/.*A*./i" }}')
returns Imported 0 records. Simplifying into dataframe...

#but when you do
a1 <- m$find('{"item"  : "ABC"}')
#returns 8 records
a1 <- m$find('{"item"  : "AAC"}')
#returns 5 records
a1 <- m$find('{"item"  : "AAAC"}')
#returns 18 records

很快。所以我不确定我在 mongodb 中调用正则表达式运算符的方式有什么问题。任何线索。？谢谢

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1 回答 1

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在 mongo shell 中，您将使用/ ... /不带引号的。但是，mongolite您需要引号，否则它是无效的 JSON

因此，您需要使用... { "$regex" : ".*A*.", "$options" : "i"}...

考虑这个例子

library(mongolite)

m <- mongo(db = "test", collection = "test", url = "mongodb://localhost")

## create and insert some dummy data
set.seed(2016)
df <- data.frame(id = seq(1:100),
                val = sample(letters, size = 100, replace = T))

m$insert(df)

## valid regex query in mongolite
m$find('{ "val" : { "$regex" : "^a", "$options" : "i" }  }')
# Imported 5 records. Simplifying into dataframe...
#     id val
# 1  26   a
# 2  53   a
# 3  61   a
# 4  76   a
# 5 100   a

## these queries don't work. 
m$find('{ "val" : { "$regex" : "/^a/", "$options" : "i" }  }')
# Imported 0 records. Simplifying into dataframe...
# data frame with 0 columns and 0 row

m$find('{ "val" : { "$regex" : /^a/, "$options" : "i" }  }')
# Error: Invalid JSON object: { "val" : { "$regex" : /^a/, "$options" : "i" }  }

而在 mongo shell（我使用 robomongo）中，您可以使用

db.test.find({ "val" : { "$regex" : /^a/ }  })
## or
db.test.find({ "val" : { "$regex" : "^a" }  })

现在，如果您希望以更快的速度将数据R放入. 由于假设您的数据采用“表格”结构并避免了将 JSON 简化为 data.frame 的 mongolite 中的递归调用，因此速度会有所提高。有关详细信息，请参阅我的 github 页面。data.tablemongolitedata.table::rbindlistdata.table

# library(devtools)
# install_github("SymbolixAU/mongolitedt")
library(mongolitedt)
bind_mongolitedt(m)

m$finddt('{ "val" : { "$regex" : "^A", "$options" : "i" }  }')
## returns a data.table
#  Imported 5 records.
#     id val
# 1:  26   a
# 2:  53   a
# 3:  61   a
# 4:  76   a
# 5: 100   a
于 2016-05-18T01:55:38.227 回答