聚合管道演练

Question

如何使用javascript获取mongoDB中相邻记录之间的差异？例如，如果我在集合中有以下三个文档：

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
}

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
}

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z")
}

我想在相邻值之间的“时间”字段中获取差异：

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z"),
    "time_difference" : null
}

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z"),
    "time_difference" : 1
}

{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z"),
    "time_difference" : 3
}

有关如何在javascript / mongoDB中高效执行此操作的任何想法？感谢。

Answer 1

您需要确保的一件事是您对要用于装饰记录的查询进行排序。如果没有使用排序，它实际上将使用查找顺序，而不是$natural顺序。

查询顺序可能因查询而异，因此如果您在2分钟内运行查询两次，您可能会发现它们不会返回相同的顺序。但是，您的查询似乎会在tiem_difference上进行逻辑排序。

还应注意，通过正常查询无法做到这一点。我也没有通过聚合框架看到一种简单的方法。

所以看来下一个合理的方法似乎是使用多个查询或客户端处理。使用类似上面@Marlon定义的函数，客户端处理可能更好。

Answer 2

有一件事，我想清楚你。与MYSQL不同，MongoDB不会保证这个职位。我的意思是，MongoDB会在不同的时间给你不同的排序。因此在每次阅读时比较相邻文件可能会给出不同的结果。

如果您对此感到满意，并且想要进行比较，请尝试使用MongoDB的MapReduce http://docs.mongodb.org/manual/applications/map-reduce/

Answer 3

假设这3个对象在数组中出现，您可以执行以下操作：

var prevTime;
var currentTime;

for(var i = 0; i < records.length; i++)
{
    currentTime = new Date(records[i].time).getTime();
    records[i].time_difference = currentTime - prevTime;
    prevTime = currentTime;
}

当然，您需要将位交换出来以使其使用来自mongo的记录。

如果您需要进行更复杂的日期计算，我强烈建议您查看datejs（如果需要，可以获取节点包装器。）

Answer 4

我不知道七年前提出这个问题时是否如此，但这可以在聚合框架中完全解决。假设集合名称为AdjacentDocument，则以下汇总将获得您想要的结果：

db.AdjacentDocument.aggregate(
    {$sort: {time: 1}},
    {$group: {_id: 0, document: {$push: '$$ROOT'}}},
    {$project: {documentAndPrevTime: {$zip: {inputs: ['$document', {$concatArrays: [[null], '$document.time']}]}}}},
    {$unwind: {path: '$documentAndPrevTime'}},
    {$replaceWith: {$mergeObjects: [{$arrayElemAt: ['$documentAndPrevTime', 0]}, {prevTime: {$arrayElemAt: ['$documentAndPrevTime', 1]}}]}},
    {$set: {time_difference: {$trunc: [{$divide: [{$subtract: ['$time', '$prevTime']}, 1000]}]}}},
    {$unset: 'prevTime'}
);

聚合管道演练

首先，将文档从最旧到最新进行排序。它们被分组为一个文档，文档存储在有序数组字段中：

{$sort: {time: 1}},
{$group: {_id: 0, document: {$push: '$$ROOT'}}}

/*
{
    "_id" : 0,
    "document" : [
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
        },
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ad"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
        },
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ae"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z")
        }
    ]
}
*/

接下来，将以前的时间压缩到文档数组中，创建一个[document, previousTime]数组：

{$project: {documentAndPrevTime: {$zip: {inputs: ['$document', {$concatArrays: [[null], '$document.time']}]}}}}

/*
{
    "_id" : 0,
    "documentAndPrevTime" : [
        [
            {
                "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
                "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
            },
            null
        ],
        [
            {
                "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ad"),
                "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
            },
            ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
        ],
        [
            {
                "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ae"),
                "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z")
            },
            ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
        ]
    ]
}
*/

接下来，解开文档和时间数组，为每个初始文档创建一个文档：

{$unwind: {path: '$document', includeArrayIndex: 'arrayIndex'}}

/*
{
    "_id" : 0,
    "documentAndPrevTime" : [
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
        },
        null
    ]
}
{
    "_id" : 0,
    "documentAndPrevTime" : [
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ad"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
        },
        ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
    ]
}
{
    "_id" : 0,
    "documentAndPrevTime" : [
        {
            "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ae"),
            "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z")
        },
        ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
    ]
}
*/

接下来，我们用文档数组元素的值替换文档，并与先前的时间元素合并（如果它是初始索引，则使用null）：

{$replaceWith: {$mergeObjects: [{$arrayElemAt: ['$documentAndPrevTime', 0]}, {prevTime: {$arrayElemAt: ['$documentAndPrevTime', 1]}}]}}

/*
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z"),
    "prevTime" : null
}
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ad"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z"),
    "prevTime" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z")
}
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ae"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z"),
    "prevTime" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z")
}
*/

最后，我们通过将time_difference设置为两个时间字段的差值并删除临时prevTime字段来更新文档。由于两个日期之间的时差以毫秒为单位，并且您的示例使用秒，因此我们通过除以1000并截断来计算秒。

{$set: {time_difference: {$trunc: [{$divide: [{$subtract: ['$time', '$prevTime']}, 1000]}]}}},
{$unset: 'prevTime'}

/*
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ac"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:41.148Z"),
    "time_difference" : null
}
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ad"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:42.148Z"),
    "time_difference" : 1
}
{
    "_id" : ObjectId("50ed90a55502684f440001ae"),
    "time" : ISODate("2013-02-13T15:45:45.148Z"),
    "time_difference" : 3
}
*/

在mongoDB中区分相邻文档

4 个答案:

聚合管道演练