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

Grupa MongoDB według funkcjonalności

MongoDB pogrupuj według jest bardzo ograniczony w większości przypadków, na przykład

- the result set must be lesser than 10000 keys.
- it will not work in sharded environments

Więc lepiej jest używać map redukujących. więc zapytanie będzie wyglądać tak

map =function() { emit({a:true,b:true},{count:1}); }

reduce = function(k, values) {
    var result = {count: 0};
    values.forEach(function(value) {
        result.count += value.count;
    });
    return result;
}

a potem

db.list.mapReduce(map,reduce,{out: { inline : 1}})

To niesprawdzona wersja. daj mi znać, czy to działa

EDYTUJ:

Wcześniejsza funkcja mapy była wadliwa. Dlatego nie otrzymujesz wyników. powinno być

map = function () {
    emit({a:this.a, b:this.b}, {count:1});
}

Dane testowe:

> db.multi_group.insert({a:1,b:2})
> db.multi_group.insert({a:2,b:2})
> db.multi_group.insert({a:3,b:2})
> db.multi_group.insert({a:1,b:2})
> db.multi_group.insert({a:3,b:2})
> db.multi_group.insert({a:7,b:2})


> db.multi_group.mapReduce(map,reduce,{out: { inline : 1}})
{
    "results" : [
        {
            "_id" : {
                "a" : 1,
                "b" : 2
            },
            "value" : {
                "count" : 2
            }
        },
        {
            "_id" : {
                "a" : 2,
                "b" : 2
            },
            "value" : {
                "count" : 1
            }
        },
        {
            "_id" : {
                "a" : 3,
                "b" : 2
            },
            "value" : {
                "count" : 2
            }
        },
        {
            "_id" : {
                "a" : 7,
                "b" : 2
            },
            "value" : {
                "count" : 1
            }
        }
    ],
    "timeMillis" : 1,
    "counts" : {
        "input" : 6,
        "emit" : 6,
        "reduce" : 2,
        "output" : 4
    },
    "ok" : 1,
}

EDIT2:

Kompletne rozwiązanie obejmujące zastosowanie liczby>=2

map = function () {
    emit({a:this.a, b:this.b}, {count:1,_id:this._id});
}

reduce = function(k, values) {
    var result = {count: 0,_id:[]};
    values.forEach(function(value) {
        result.count += value.count;
        result._id.push(value._id);
    });
    return result;
}

>db.multi_group.mapReduce(map,reduce,{out: { replace : "multi_result"}})

> db.multi_result.find({'value.count' : {$gte : 2}})
{ "_id" : { "a" : 1, "b" : 2 }, "value" : { "_id" : [   ObjectId("4f0adf2884025491024f994c"),   ObjectId("4f0adf3284025491024f994f") ], "count" : 2 } }
{ "_id" : { "a" : 3, "b" : 2 }, "value" : { "_id" : [   ObjectId("4f0adf3084025491024f994e"),   ObjectId("4f0adf3584025491024f9950") ], "count" : 2 } }


  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. findOne poddokument w języku Mongoose

  2. mongodb:wstaw, jeśli nie istnieje

  3. Trzeba sumować z wartości obiektu tablicy w mongodb

  4. Mongodb nie aktualizuje się, gdy używam tego

  5. Czy istnieje odpowiednik PyMongo dla Pythona 3.2?