Question

我目前正在使用Python来构建我的许多结果而不是MongoDB本身。我试图让我的头围绕聚合，但我有点挣扎。这是我目前正在做的一个例子，MongoDB可能会更好地处理它。

我有一系列节目和一系列剧集。每个程序都有一个与之关联的剧集列表（DBRefs）。（剧集存储在他们自己的集合中，因为节目和剧集都非常复杂和深刻，因此嵌入是不切实际的）。每集都有一段持续时间（浮动）。如果我想找一个节目的平均剧集持续时间，我这样做：

episodes = list(db.Episodes.find({'Program':DBRef('Programs',ObjectId(...))}))
durations = set(e['Duration'] for e in episodes if e['Duration'] > 0)
avg_mins = int(sum(durations) / len(durations) / 60

当节目有超过1000集时，这是非常慢的。我有没有办法在MongoDB中做到这一点？

以下是Mongo shell格式的一些示例数据。共有三集属于同一节目。如何计算该计划的平均剧集持续时间？

> db.Episodes.find({
    '_Program':DBRef('Programs',ObjectId('4ec634fbf4c4005664000313'))},
   {'_Program':1,'Duration':1}).limit(3)

{
    "_id" : ObjectId("506c15cbf4c4005f9c40f830"),
    "Duration" : 1643.856,
    "_Program" : DBRef("Programs", ObjectId("4ec634fbf4c4005664000313"))
}
{
    "_id" : ObjectId("506c15d3f4c4005f9c40f8cf"),
    "Duration" : 1598.088,
    "_Program" : DBRef("Programs", ObjectId("4ec634fbf4c4005664000313"))
}
{
    "_id" : ObjectId("506c15caf4c4005f9c40f80e"),
    "_Program" : DBRef("Programs", ObjectId("4ec634fbf4c4005664000313")),
    "Duration" : 1667.04
}

Answer 1

我想通了，与把它全部拉进Python相比，这是非常快的。

p = db.Programs.find_one({'Title':'...'})

pipe = [
        {'$match':{'_Program':DBRef('Programs',p['_id']),'Duration':{'$gt':0}}},
        {'$group':{'_id':'$_Program', 'AverageDuration':{'$avg':'$Duration'}}}
        ]

eps = db.Episodes.aggregate(pipeline=pipe)

print eps['result']

如何在此示例中使用Mongodb Aggregation？

1 个答案: