MongoDB
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> MongoDB

MongoDB — struktura agregacji (łączna liczba)

Istnieje rozwiązanie wykorzystujące push i slice:https://stackoverflow.com/a/39784851/4752635 (@emaniacs również o tym wspomina).

Ale wolę używać 2 zapytań. Rozwiązanie z wypychaniem $$ROOT i używaniem $slice powoduje ograniczenie pamięci dokumentów do 16MB dla dużych kolekcji. Ponadto w przypadku dużych kolekcji dwa zapytania razem wydają się działać szybciej niż to z wypychaniem $$ROOT. Możesz je również uruchamiać równolegle, więc ogranicza Cię tylko wolniejsze z dwóch zapytań (prawdopodobnie to, które sortuje).

  1. Najpierw do filtrowania, a następnie grupowania według identyfikatora, aby uzyskać liczbę przefiltrowanych elementów. Nie filtruj tutaj, jest to niepotrzebne.
  2. Drugie zapytanie, które filtruje, sortuje i dzieli na strony.

Zaakceptowałem to rozwiązanie korzystając z 2 zapytań i frameworka agregującego (uwaga - w tym przykładzie używam node.js):

var aggregation = [
  {
    // If you can match fields at the begining, match as many as early as possible.
    $match: {...}
  },
  {
    // Projection.
    $project: {...}
  },
  {
    // Some things you can match only after projection or grouping, so do it now.
    $match: {...}
  }
];


// Copy filtering elements from the pipeline - this is the same for both counting number of fileter elements and for pagination queries.
var aggregationPaginated = aggregation.slice(0);

// Count filtered elements.
aggregation.push(
  {
    $group: {
      _id: null,
      count: { $sum: 1 }
    }
  }
);

// Sort in pagination query.
aggregationPaginated.push(
  {
    $sort: sorting
  }
);

// Paginate.
aggregationPaginated.push(
  {
    $limit: skip + length
  },
  {
    $skip: skip
  }
);

// I use mongoose.

// Get total count.
model.count(function(errCount, totalCount) {
  // Count filtered.
  model.aggregate(aggregation)
  .allowDiskUse(true)
  .exec(
  function(errFind, documents) {
    if (errFind) {
      // Errors.
      res.status(503);
      return res.json({
        'success': false,
        'response': 'err_counting'
      });
    }
    else {
      // Number of filtered elements.
      var numFiltered = documents[0].count;

      // Filter, sort and pagiante.
      model.request.aggregate(aggregationPaginated)
      .allowDiskUse(true)
      .exec(
        function(errFindP, documentsP) {
          if (errFindP) {
            // Errors.
            res.status(503);
            return res.json({
              'success': false,
              'response': 'err_pagination'
            });
          }
          else {
            return res.json({
              'success': true,
              'recordsTotal': totalCount,
              'recordsFiltered': numFiltered,
              'response': documentsP
            });
          }
      });
    }
  });
});


  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Dołącz do dwóch kolekcji w MongoDB

  2. Jak mogę zmniejszyć etapy rozwijania w potoku agregacji dla zagnieżdżonych dokumentów?

  3. Obsługa transakcji Spring Data MongoDB 4.0

  4. Jak skonfigurować oddzielną bazę danych testów i rozwoju w meteor

  5. Jak dokonać wyboru obrazu za pomocą ejs i express?