VVR 8.0.9以降を使用するRealtime Compute for Apache Flinkは、ディメンションテーブルで組み込みのObjectIdタイプの_idフィールドを読み取る拡張機能を提供します。 前提条件 MongoDB CDCソーステーブル MongoDB CDCコネクタは、ApsaraDB for MongoDBレプリカセットまたはシャーディングクラスタ...
BsonOidStrategy com.mongodb.kafka.connect.sink.processor.id.strategy.BsonOidStrategy Default A specific _id field does not need to exist in the document as a new _id with an ObjectId will be included by default. KafkaMetaDataStrategy com.mongodb.kafka.connect.sink.processor.id.strategy.Kafk...
ObjectId STRING DateTime TIMESTAMP_LTZ(3) Timestamp TIMESTAMP_LTZ(0) Array STRING Document STRING 関連情報 MongoDB コネクタの使用方法の詳細については、「MongoDB コネクタ」をご参照ください。 Realtime Compute for Apache Flink の組み込みカタログがビジネス要件を満たしていない場合は、カ...
实时计算Flink VVR 8.0.9及以上版本扩展维表关联读取能力,支持读取内置ObjectId 类型的_id字段。 前提条件 CDC源表 CDC连接器支持通过副本集或分片集架构模式读取阿里云云数据库MongoDB版的数据,也支持读取自建MongoDB数据库的数据 。 使用MongoDB CDC连接器的基础功能时,必须开启待监控的MongoDB数据库的副本集(Repli...
scan.flatten-nested-columns.enabled Boolean 解析Bson文档时,是否递归式地展开Bson中的嵌套文档。 否 参数取值如下: true:递归式展开。对于被展开的列,Flink使用索引该值的路径作为名字。例如对于{"nested":{"col":true}}中的列col,它展开后的名字为nested.col。 false(默认值):将Bson嵌套文档类型当作String处理...
Flatten Nested Arrays(展平嵌套数组) 中文描述题目要求比较简单:[1,2,[3],[[4]],5,6] -> [1,2,3,4,5,6] 就是数组中嵌套数组,考察一个数组[1,2,[3],[[4]],5,6]。...这里是一个嵌套数组,你需要将这个数组中的值全部取出来。思路和点评不清楚其他语言中这个数据结构怎么存储,我假设的是在 ...
Currently, CAST_TO_NATIVE can only be used with the ObjectID type in SELECT statement filters and literal INSERT values.* CHANGED BEHAVIOR The installer program now requires you to install a JRE that is Java SE 11 or higher before running the installer. In earlier versions, the JRE used by...
ObjectId (OBJECTID) Boolean (BOOL) Date (DATE) Null (NULL) Regex (REGEX) 32-bit integer (INT) Double (DOUBLE) Long (LONG) Timestamp (BSON_TIMESTAMP) Decimal (DECIMAL) MinKey (MINKEY) MaxKey (MAXKEY) DBPointer (DBPOINTER) Symbol (SYMBOL) ...
Flatten( Document ) Expand( Document ) Hybridize( Document ) Unhybridize( Document ) Object Matching and Cloning LooseEquals( DocumentA, DocumentB ) StrictEquals( DocumentA, DocumentB ) Clone( Document ) SafeClone( Document ) Data Types and Conversions ...
necessity from the beginning. And by that time, MongoDB sounded like the best choice: schemaless,BSONstructured-documents, a solid Python client, good feelings from the community, a vast documentation, an intuitive CLI, promisingly powerful aggregations and some other nice gadgets (like theObject...