sql >> Database teknologi >  >> NoSQL >> MongoDB

Hvordan bruger man et Javascript-objekt i mongodb-aggregationspipeline?

Der er et par måder at gribe dette an under aggregeringsrammen uden at ty til mapReduce. Nylige MongoDB 2.6 og nyere versioner har nogle operatører til at hjælpe her ved at bruge $let og $map til at definere en variabel og behandle arrayet.

Din eksterne erklæring ser bedre ud til disse formål som dette:

var norm = [
    { "key": 1, "value": 1 }, 
    { "key": 2, "value": 1.16 },
    { "key": 3, "value": 1.413 },
    { "key": 4, "value": 1.622 },
    { "key": 5, "value":  1.6 },
    { "key": 6, "value": 1.753 },
    { "key": 7, "value":  3.001 },
    { "key": 8, "value":  2.818 },
    { "key": 9, "value": 3.291 },
    { "key": 10,"value": 2.824 },
    { "key": 11, "value": 2.993 },
    { "key": 12, "value": 2.699 },
    { "key": 13, "value": 1.099 },
    { "key": 14, "value": 1.035 },
    { "key": 15, "value": 1.172 },
    { "key": 16, "value": 1.013 },
    { "key": 17, "value": 0.9936 },
    { "key": 18, "value": 1.069 }
];

Og behandle derefter den samlede erklæring:

db.mycoll.aggregate([
    { "$match": {
        "_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"), 
        "_id.lt" : "l",
        "_id.rt" : "rltdlsts",
        "_id.m": false
    }},
    { "$unwind": "$value.rl" },

    { "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },

    { "$project": {
        "value": 1,
        "norm": {
            "$let": {
               "vars": {
                   "norm": norm
               },
               "in": {
                   "$setDifference": [
                       { "$map": {
                           "input": "$$norm",
                           "as": "norm",
                           "in": {
                               "$cond": [
                                   { "$eq": [ "$$norm.key", "$value.rl.p" ] },
                                   "$$norm.value",
                                   false
                               ]
                           }
                       }},
                       [false]
                   ]
               }
            }               
        }
    }},
    { "$unwind": "$norm" }

    { "$group": {
        "_id": "$value.rl.a", 
        "v": { "$sum": "$value.rl.v" },
        "c": { "$sum": "$value.rl.c" },
        "nv": { "$sum": { "$multiply": [ "$norm", "$value.rl.v" ] } }
    }}
])

I det $project trin, hvor du faktisk injicerer den eksterne erklæring som en array-variabel i pipelinen og behandler derefter hvert element for at matche dine eksisterende "value.rl.p" nøgler. Dette returnerer kun den enkelte matchende værdi, så den videre brug af $unwind gør i virkeligheden kun enkelt element array-resultatet til en enestående værdi til brug i den senere $group udmelding.

Den traditionelle tilgang i tidligere versioner, hvor operatørerne ikke understøttes, er at bruge en indlejret $cond sætning for at evaluere hver værdi:

db.mycoll.aggregate([
    { "$match": {
        "_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"), 
        "_id.lt" : "l",
        "_id.rt" : "rltdlsts",
        "_id.m": false
    }},

    { "$unwind": "$value.rl" },

    { "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },

    { "$group": {
        "_id": "$value.rl.a", 
        "v": { "$sum": "$value.rl.v" },
        "c": { "$sum": "$value.rl.c" },
        "nv": { "$sum": { "$multiply": [ 
            { "$cond": [
                { "$eq": [ "$value.rl.p", 2 },
                1.16
                { "$cond": [
                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 3 },
                    1.413,
                    { "$cond": [
                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 4 },
                        1.622,
                        { "$cond": [
                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 5 },
                            1.6,
                            { "$cond": [
                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 6 },
                                1.753,
                                { "$cond": [
                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 7 },
                                    3.001,
                                    { "$cond": [
                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 8 },
                                        2.818,
                                        { "$cond": [
                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 9 },
                                            3.291,
                                            { "$cond": [
                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 10 },
                                                2.824,
                                                { "$cond": [
                                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 11 },
                                                    2.993,
                                                    { "$cond": [
                                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 12 },
                                                        2.699,
                                                        { "$cond": [
                                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 13 },
                                                            1.099,
                                                            { "$cond": [
                                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 14 },
                                                                1.035,
                                                                { "$cond": [
                                                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 15 },
                                                                    1.172,
                                                                    { "$cond": [
                                                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 16 },
                                                                        1.013,
                                                                        { "$cond": [
                                                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 17 },
                                                                            0.9936,
                                                                            { "$cond": [
                                                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 18 },
                                                                                1.069,
                                                                                1
                                                                            ]}
                                                                        ]}
                                                                    ]}
                                                                ]}
                                                            ]}
                                                        ]}
                                                    ]}
                                                ]}
                                            ]}
                                        ]}
                                    ]}
                                ]}
                            ]}
                        ]}
                    ]}
                ]}
            ]},
            "$value.rl.v" 
        ]}}
    }}
])

Det ser støjende ud, men det er den næstmest effektive form til forespørgslen, der tidligere er vist ovenfor. I virkeligheden ville du generere pipelinestadiet på samme måde som vist her .




  1. Nodejs Mongodb opdaterer flere samlinger

  2. Pymongo, forespørgsel på listefelt og/eller

  3. Lagring af redis hget-værdier i en variabel i nodejs

  4. Grupper og tæl i MongoDB