# `regexp_like` を使用して配列内でのキーワードを検索する
<a name="filtering-with-regexp"></a>

次の例では、[regexp\$1like](https://prestodb.io/docs/current/functions/regexp.html) 関数を使用して、配列内の要素内でキーワードのデータセットを検索する方法を示します。入力として評価対象の正規表現パターン、またはパイプ (\$1) で区切られた要素のリストを使用し、パターンを評価して、指定された文字列にそれが含まれるかどうかを判別します。

正規表現パターンは文字列内に含まれている必要がありますが、文字列と一致している必要はありません。文字列全体と一致させるには、冒頭に ^、末尾に \$1 を付けてパターンを囲みます (例: `'^pattern$'`)。

ホスト名と `flaggedActivity` 要素が含まれているサイトの配列について考えてみましょう。この要素内の `ARRAY` には、複数の `MAP` 要素が含まれており、要素ごとに異なる一般的なキーワードと人気度カウントを示しています。この配列の `MAP` 内で特定のキーワードを検索するとします。

このデータセットを検索して特定のキーワードを持つサイトを見つけるには、類似した SQL `regexp_like` 演算子の代わりに `LIKE` を使用します。多数のキーワードの検索には `regexp_like` の方が効率的です。

**Example 例 1: `regexp_like` の使用**  
この例のクエリでは、`regexp_like` 関数を使用して用語 `'politics|bigdata'` を検索します。これは配列内の値で見つかります。  

```
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)
```
このクエリは 2 つのサイトを返します。  

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

**Example 例 2: `regexp_like` の使用**  
次の例のクエリでは、`regexp_like` 関数を使用して検索語句に一致するサイトの人気度スコアを合計し、最高から最低の順に並べます。  

```
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
```
このクエリは 2 つのサイトを返します。  

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