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首先,對我的可憐的英語感到抱歉。Mongodb聚合過濾器像子文檔
如果我們有以下MongoDB中的文檔,
測試數據
{id:1, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-1', f3:['v3-1', 'v3-3']}}
{id:2, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-2', 'v3-3']}}
{id:3, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-1', 'v3-3']}}
準備收集
db.test.drop()
db.test.insert({id:1, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-1', f3:['v3-1', 'v3-3']}})
db.test.insert({id:2, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-2', 'v3-3']}})
db.test.insert({id:3, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-1', 'v3-3']}})
你可以考慮過濾領域爲用於過濾功能例如,在許多購物網站上,他們會告訴你有多少LE D電視和現場多少臺液晶電視。
我想使用MongoDB來計算每個過濾器選項的多少個文檔(包括數組字段中的每個項目),預期結果如下。
預期結果
[
{
_id : { key: 'f1', value: 'v1-1' }, count: 3
},
{
_id : { key: 'f2', value: 'v2-1' }, count: 1
},
{
_id : { key: 'f2', value: 'v2-2' }, count: 2
},
{
_id : { key: 'f3', value: 'v3-1' }, count: 2
},
{
_id : { key: 'f3', value: 'v3-2' }, count: 1
},
{
_id : { key: 'f3', value: 'v3-3' }, count: 3
}
]
這很容易使用的map/reduce得到結果,
的Map/Reduce的解決方案
map = function() {
for (k in this.filter) {
if (this.filter[k] instanceof Array) {
for (j in this.filter[k]) {
emit({ key: k, value: this.filter[k][j]}, 1);
}
} else {
emit({ key: k, value: this.filter[k]}, 1);
}
}
}
reduce = function (k, values) {
result = 0;
values.forEach(function(v) { result += v; });
return result;
}
db.test.mapReduce(map, reduce, {out:{inline:1}})
但與性能問題map/reduce,它不能用於實時查詢。如果添加一些查詢條件,結果集可能會更改,所以我無法將地圖/縮減結果保存到另一個集合中以進行實時查詢。
我可以使用聚合框架來計算計數一個過濾器,
只有一個過濾器聚合解決方案
db.test.aggregate(
{$project: {"filter.f2":1, "_id":0}},
{$group: {"_id": {"key": {$ifNull: [null, "f2"]}, "value":"$filter.f2"}, "count" : {$sum: 1}}}
)
[
{
"_id" : { "key" : "f2", "value" : "v2-2" }, "count" : 2
},
{
"_id" : { "key" : "f2", "value" : "v2-1" }, "count" : 1
}
]
但我不知道該怎麼做了所有的過濾器選項。任何想法?
很好的答案,謝謝!我使用的是mongodb 2.2,所以我需要在$ group部分使用'_id:{key:「$ key」,values:「$ values」}'。 – jxie