言語処理100本ノック-62(RedisとPython使用):KVS内の反復処理

[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の62本目「KVS内の反復処理」の記録です。RedisとPythonを使っています。
62本目はKVSのNoSQLデータベースに対して検索(SCAN)をする処理です。

# 「言語処理100本ノック」記録
- [言語処理100本ノック-60(RedisとPython使用):KVSの構築](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/cb9c0333b1a341c74473)
- [言語処理100本ノック-61(RedisとPython使用):KVSの検索](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/f53f2ccbd2e417118a5c#_reference-a78e9cc20267cd483480)
- [言語処理100本ノック-62(RedisとPython使用):KVS内の反復処理](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/444ae057b1e8adaee5f4)
- [言語処理100本ノック-63(RedisとPython使用):オブジェクトを値に格納したKVS](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/f30b7f2b228b0a3832fc)

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:--|:--|
| [書籍「RDB技術者のためのNoSQLガイド」](https://amzn.to/2Ua8ObK)|RDBに浸かっていた私には非常にわかりやすかったです|
|[062.KVS内の反復処理.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/07.%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9/061.KVS%E3%81%AE%E6%A4%9C%E7%B4%A2.ipynb)|回答プログラムのGitHubリンク|
|[最新RedisのUbuntuへのインストールとPythonで使うまで](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/4485d1b11f88fd4d1f55)|インストールについて|
|[【初心者向け】Redisのデータ型とPythonでの使い方サンプル](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/48209d488bc7f412c3d7)|Redisのデータ型について整理|
|[言語処理100本ノックでPython入門 #62 - KVSの反復処理](http://gushwell.ldblog.jp/archives/52523792.html)|Redis-pyの回答として参考にしました|
|[素人の言語処理100本ノック:62](http://qiita.com/segavvy/items/139a801550409d635803)|言語処理100本ノックで常にお世話になっています|

# 環境
インストールに関しては記事[「最新RedisのUbuntuへのインストールとPythonで使うまで」](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/4485d1b11f88fd4d1f55)を参照ください。

|種類|バージョン|内容|
|:--|:--|:--|
|OS|Ubuntu18.04.01 LTS|仮想で動かしています|
|Redis|5.0.4|2019/3/22時点でStableの最新です|
|pyenv|1.2.9|複数Python環境を使うことがあるのでpyenv使っています|
|Python|3.7.2|pyenv上でpython3.7.2を使っています<br>パッケージはvenvを使って管理しています|
|reids-py|3.2.1|2019/3/22時点で最新|

# 問題
## [第7章: データベース](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/#ch7)

>[artist.json.gz](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/data/artist.json.gz)は，オープンな音楽データベース[MusicBrainz](https://musicbrainz.org/)の中で，アーティストに関するものをJSON形式に変換し，gzip形式で圧縮したファイルである．このファイルには，1アーティストに関する情報が1行にJSON形式で格納されている．JSON形式の概要は以下の通りである．
>
>|フィールド|型|内容|例|
>|--------|--------|-----|----|
>|id|ユニーク識別子|整数|20660|
>|gid|グローバル識別子|文字列|"ecf9f3a3-35e9-4c58-acaa-e707fba45060"|
>|name|アーティスト名|文字列|"Oasis"|
>|sort_name|アーティスト名（辞書順整列用）|文字列|"Oasis"|
>|area|活動場所|文字列|"United Kingdom"|
>|aliases|別名|辞書オブジェクトのリスト||
>|aliases[].name|別名|文字列|"オアシス"|
>|aliases[].sort_name|別名（整列用）|文字列|"オアシス"|
>|begin|活動開始日|辞書||
>|begin.year|活動開始年|整数|1991|
>|begin.month|活動開始月|整数||
>|begin.date|活動開始日|整数||
>|end|活動終了日|辞書||
>|end.year|活動終了年|整数|2009|
>|end.month|活動終了月|整数|8|
>|end.date|活動終了日|整数|28|
>|tags|タグ|辞書オブジェクトのリスト||
>|tags[].count|タグ付けされた回数|整数|1|
>|tags[].value|タグ内容|文字列|"rock"|
>|rating|レーティング|辞書オブジェクト||
>|rating.count|レーティングの投票数|整数|13|
>|rating.value|レーティングの値（平均値）|整数|86|
>
>artist.json.gzのデータをKey-Value-Store (KVS) およびドキュメント志向型データベースに格納・検索することを考える．KVSとしては，LevelDB，Redis，KyotoCabinet等を用いよ．ドキュメント志向型データベースとして，MongoDBを採用したが，CouchDBやRethinkDB等を用いてもよい．

【注意事項】**このデータは「アーティスト名」で一意になりません**。なので、単純に「アーティスト名」をKVSのキーにすると2件目以降で上書きしてしまうためファイルの件数とKVSの件数が合致しません。

## 62. KVS内の反復処理
> 60で構築したデータベースを用い，活動場所が「Japan」となっているアーティスト数を求めよ．

# プログラム：062.KVS内の反復処理.ipynb
Jupyter Notebookの形式をPython形式に変換すると以下のコードです。
Jupyter Notebook形式の結果は、[「062.KVS内の反復処理.ipynb」](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/07.%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9/062.KVS%E5%86%85%E3%81%AE%E5%8F%8D%E5%BE%A9%E5%87%A6%E7%90%86.ipynb)を見てください。

```python:062.KVS内の反復処理.ipynb
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

from redis import Redis
r = Redis( )

# 繰り返しスキャン
for i, key in enumerate(r.scan_iter()):
    
    #　HashesのValue取得
    for area in r.hvals(key):
        if area == b'Japan':
            print(key.decode())
```

# プログラム解説
RDBで考えてしまうと、SELECTとWHEREを使うのですが、全件SCANとしています(タイトルが「反復処理」となっているので正解でしょう)。
SCAN_ITERを使って全件SCANとHVALSを使ってValueの取得としています。