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# Recherche de mots-clés dans des tableaux à l’aide de `regexp_like`
<a name="filtering-with-regexp"></a>

Les exemples suivants illustrent comment explorer un jeu de données à la recherche d'un mot-clé dans un élément à l'intérieur d'un tableau, à l'aide de la fonction [regexp\$1like](https://prestodb.io/docs/current/functions/regexp.html). Il prend comme entrée le modèle d'une expression régulière à évaluer, ou une liste de termes séparés par une barre (\$1), évalue le modèle, et détermine si la chaîne spécifiée le contient.

Le modèle d'expression régulière doit être contenu dans la chaîne, mais n'a pas besoin de lui correspondre. Pour faire correspondre l'ensemble de la chaîne, placez le modèle entre les symboles ^ et \$1, par exemple `'^pattern$'`.

Considérons une matrice des sites contenant leur nom d'hôte et un élément `flaggedActivity`. Cet élément comprend un `ARRAY`, contenant plusieurs éléments `MAP`, chacun offrant différents mots-clés populaires et leur nombre de popularité. Supposons que vous vouliez trouver un mot-clé particulier à l'intérieur d'une `MAP` de ce tableau.

Pour chercher des sites dans cet ensemble de données, avec un mot-clé particulier, nous utilisons `regexp_like` au lieu de l'opérateur SQL similaire `LIKE`, car la recherche avec plusieurs mots-clés est plus efficace avec `regexp_like`.

**Example Exemple 1 : à l'aide de `regexp_like`**  
La requête de cet exemple utilise la fonction `regexp_like` pour rechercher des termes `'politics|bigdata'`, détectés dans les valeurs au sein des tableaux :  

```
WITH dataset AS (
  SELECT ARRAY[
    CAST(
      ROW('aws.amazon.com', ROW(ARRAY[
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['bigdata', '10']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '50']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['analytics', '82']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '74'])
      ])
      ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
   ),
   CAST(
     ROW('news.cnn.com', ROW(ARRAY[
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['politics', '241']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['technology', '211']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '25']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '170'])
     ])
     ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
   ),
   CAST(
     ROW('netflix.com', ROW(ARRAY[
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['cartoons', '1020']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['house of cards', '112042']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['orange is the new black', '342']),
       MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '4'])
     ])
     ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
   )
 ] AS items
),
sites AS (
  SELECT sites.hostname, sites.flaggedactivity
  FROM dataset, UNNEST(items) t(sites)
)
SELECT hostname
FROM sites, UNNEST(sites.flaggedActivity.flags) t(flags)
WHERE regexp_like(flags['term'], 'politics|bigdata')
GROUP BY (hostname)
```
Cette requête renvoie deux sites :  

```
+----------------+
| hostname       |
+----------------+
| aws.amazon.com |
+----------------+
| news.cnn.com   |
+----------------+
```

**Example Exemple 2 : à l'aide de `regexp_like`**  
La requête de l'exemple suivant ajoute le total des scores de popularité pour les sites correspondant à vos critères de recherche avec la fonction `regexp_like`, puis les classe par ordre décroissant.   

```
WITH dataset AS (
  SELECT ARRAY[
    CAST(
      ROW('aws.amazon.com', ROW(ARRAY[
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['bigdata', '10']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '50']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['analytics', '82']),
          MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '74'])
      ])
      ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
    ),
    CAST(
      ROW('news.cnn.com', ROW(ARRAY[
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['politics', '241']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['technology', '211']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['serverless', '25']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '170'])
      ])
      ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
    ),
    CAST(
      ROW('netflix.com', ROW(ARRAY[
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['cartoons', '1020']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['house of cards', '112042']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['orange is the new black', '342']),
        MAP(ARRAY['term', 'count'], ARRAY['iot', '4'])
      ])
      ) AS ROW(hostname VARCHAR, flaggedActivity ROW(flags ARRAY(MAP(VARCHAR, VARCHAR)) ))
    )
  ] AS items
),
sites AS (
  SELECT sites.hostname, sites.flaggedactivity
  FROM dataset, UNNEST(items) t(sites)
)
SELECT hostname, array_agg(flags['term']) AS terms, SUM(CAST(flags['count'] AS INTEGER)) AS total
FROM sites, UNNEST(sites.flaggedActivity.flags) t(flags)
WHERE regexp_like(flags['term'], 'politics|bigdata')
GROUP BY (hostname)
ORDER BY total DESC
```
Cette requête renvoie deux sites :  

```
+------------------------------------+
| hostname       | terms    | total  |
+----------------+-------------------+
| news.cnn.com   | politics |  241   |
+----------------+-------------------+
| aws.amazon.com | bigdata |  10    |
+----------------+-------------------+
```