Procent warunków OR dopasowanych w mongodb

Cóż, twoje rozwiązanie naprawdę powinno być specyficzne dla MongoDB, w przeciwnym razie będziesz wykonywać obliczenia i możliwe dopasowanie po stronie klienta, a to nie będzie dobre dla wydajności.

Więc oczywiście to, czego naprawdę chcesz, to sposób, aby mieć to przetwarzanie po stronie serwera:

db.products.aggregate([

    // Match the documents that meet your conditions
    { "$match": {
        "$or": [
            { 
                "features": { 
                    "$elemMatch": {
                       "key": "Screen Format",
                       "value": "16:9"
                    }
                }
            },
            { 
                "features": { 
                    "$elemMatch": {
                       "key" : "Weight in kg",
                       "value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
                    }
                }
            },
        ]
    }},

    // Keep the document and a copy of the features array
    { "$project": {
        "_id": {
            "_id": "$_id",
            "product_id": "$product_id",
            "ean": "$ean",
            "brand": "$brand",
            "model": "$model",
            "features": "$features"
        },
        "features": 1
    }},

    // Unwind the array
    { "$unwind": "$features" },

    // Find the actual elements that match the conditions
    { "$match": {
        "$or": [
            { 
               "features.key": "Screen Format",
               "features.value": "16:9"
            },
            { 
               "features.key" : "Weight in kg",
               "features.value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
            },
        ]
    }},

    // Count those matched elements
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "count": { "$sum": 1 }
    }},

    // Restore the document and divide the mated elements by the
    // number of elements in the "or" condition
    { "$project": {
        "_id": "$_id._id",
        "product_id": "$_id.product_id",
        "ean": "$_id.ean",
        "brand": "$_id.brand",
        "model": "$_id.model",
        "features": "$_id.features",
        "matched": { "$divide": [ "$count", 2 ] }
    }},

    // Sort by the matched percentage
    { "$sort": { "matched": -1 } }

])

Więc jak znasz "długość" $or jest stosowany warunek, musisz po prostu dowiedzieć się, ile elementów w tablicy „features” spełnia te warunki. A więc o to chodzi w drugim $match w potoku.

Gdy już masz tę liczbę, po prostu dzielisz przez liczbę warunków, które zostały przekazane jako $or . Piękno tutaj polega na tym, że teraz możesz zrobić coś przydatnego z tym, na przykład sortować według trafności, a nawet „stronicować” stronę serwera wyników.

Oczywiście, jeśli potrzebujesz dodatkowej „kategoryzacji” tego, wszystko, co musisz zrobić, to dodać kolejny $project etap do końca potoku:

    { "$project": {
        "product_id": 1
        "ean": 1
        "brand": 1
        "model": 1,
        "features": 1,
        "matched": 1,
        "category": { "$cond": [
            { "$eq": [ "$matched", 1 ] },
            "100",
            { "$cond": [ 
                { "$gte": [ "$matched", .7 ] },
                "70-99",
                { "$cond": [
                   "$gte": [ "$matched", .4 ] },
                   "40-69",
                   "under 40"
                ]} 
            ]}
        ]}
    }}

Lub jako coś podobnego. Ale $cond operator może ci tutaj pomóc.

Architektura powinna być w porządku, ponieważ możesz mieć złożony indeks na „kluczu” i „wartości” dla wpisów w tablicy funkcji, a to powinno być dobrze skalowane dla zapytań.

Oczywiście jeśli faktycznie potrzebujesz czegoś więcej, np. wyszukiwania aspektowego i wyników, możesz przyjrzeć się rozwiązaniom takim jak Solr lub Elastic search. Ale pełna implementacja tego byłaby tutaj trochę długa.