Question

我在mongodb中有一组文档，每个文档都有一个“组”字段，该字段指的是拥有该文档的组。文件如下：

{
  group: <objectID>
  name: <string>
  contents: <string>
  date: <Date>
}

我想构建一个查询，它返回每个组的最新N个文档。例如，假设有5个组，每个组有20个文档。我想编写一个查询，它将返回每个组的前3个，这将返回15个文档，每组3个。每组获得3分，即使另一组有最近的第4组。

在SQL世界中，我相信这种类型的查询是通过“分区依据”和计数器来完成的。在mongodb中是否有这样的事情，没有为N组做N + 1个单独的查询？

Answer 1

您无法使用聚合框架执行此操作 - 您可以获得每个组的$ max或top日期值，但聚合框架还没有办法累积前N个加上没有办法将整个文档推入结果集（仅限单个字段）。

所以你必须回到MapReduce上。这是可行的，但我确定有很多变种（都需要以某种方式根据特定属性对对象数组进行排序，我从the answers in this question之一借用了我的解决方案。

Map函数 - 将组名称作为键输出，将文档的其余部分作为值输出 - 但它将其作为包含数组的文档输出，因为我们将尝试累积每组的结果数组：

map = function () { 
    emit(this.name, {a:[this]}); 
}

reduce函数会将属于同一组的所有文档累积到一个数组中（通过concat）。请注意，如果优化reduce以通过检查日期仅保留前五个数组元素，那么您将不需要finalize函数，并且在运行mapreduce期间将使用更少的内存（它也会更快）。

reduce = function (key, values) {
    result={a:[]};
    values.forEach( function(v) {
        result.a = v.a.concat(result.a);
    } );
    return result;
}

由于我保留了每个键的所有值，因此我需要一个finalize函数来为每个键仅提取最新的五个元素。

final = function (key, value) {
      Array.prototype.sortByProp = function(p){
       return this.sort(function(a,b){
       return (a[p] < b[p]) ? 1 : (a[p] > b[p]) ? -1 : 0;
      });
    }

    value.a.sortByProp('date');
    return value.a.slice(0,5);
}

使用类似于您提供的模板文档，通过调用mapReduce命令运行此文件：

> db.top5.mapReduce(map, reduce, {finalize:final, out:{inline:1}})
{
    "results" : [
        {
            "_id" : "group1",
            "value" : [
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe13"),
                    "name" : "group1",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.498Z"),
                    "contents" : 0.23778377776034176
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe0e"),
                    "name" : "group1",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.467Z"),
                    "contents" : 0.4434165076818317
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe09"),
                    "name" : "group1",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.436Z"),
                    "contents" : 0.5935856597498059
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe04"),
                    "name" : "group1",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.405Z"),
                    "contents" : 0.3912118375301361
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfdff"),
                    "name" : "group1",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.372Z"),
                    "contents" : 0.221651989268139
                }
            ]
        },
        {
            "_id" : "group2",
            "value" : [
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe14"),
                    "name" : "group2",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.504Z"),
                    "contents" : 0.019611883210018277
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe0f"),
                    "name" : "group2",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.473Z"),
                    "contents" : 0.5670706110540777
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe0a"),
                    "name" : "group2",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.442Z"),
                    "contents" : 0.893193120136857
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe05"),
                    "name" : "group2",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.411Z"),
                    "contents" : 0.9496864483226091
                },
                {
                    "_id" : ObjectId("516f011fbfd3e39f184cfe00"),
                    "name" : "group2",
                    "date" : ISODate("2013-04-17T20:07:59.378Z"),
                    "contents" : 0.013748752186074853
                }
            ]
        },
        {
            "_id" : "group3",
                        ...
                }
            ]
        }
    ],
    "timeMillis" : 15,
    "counts" : {
        "input" : 80,
        "emit" : 80,
        "reduce" : 5,
        "output" : 5
    },
    "ok" : 1,
}

每个结果的_id作为组名称和值，作为该组名称集合中最近五个文档的数组。

Answer 2

你需要聚合框架$ group stage在$ limit阶段管道... 你还希望以某种方式对记录进行排序，否则限制将具有未定义的行为，返回的文档将是伪随机的（mongo内部使用的顺序）

这样的事情： db.collection.aggregate（[{$组：...}，{$排序：...}，{$限制：...}]）

这里有文档if you want to know more

如何使用mongodb为特定字段选择多个记录？

2 个答案: