mongodb foreach doc找到子集的min并更新它

时间:2014-04-11 23:28:08

标签: node.js mongodb mongo-shell

产品和变种价格

查找尺寸较小的所有products.Variants.Price的最小值并将其更新15%

    {
        "_id" : 23,
        "name" : "Polo Shirt",
        "Variants" : [ 
            {
                "size" : "Large",
                "Price" : 82.42
            }, 
            {
                "size" : "Medium",
                "Price" : 20.82 // this should get increased by 15%
            }, 
            {
                "size" : "Small",
                "Price" : 42.29
            }
        ]
    },
{
        "_id" : 24,
        "name" : "Polo Shirt 2",
        "Variants" : [ 
            {
                "size" : "Large",
                "Price" : 182.42
            }, 
            {
                "size" : "Medium",
                "Price" : 120.82  // this should get increased by 15%
            }, 
            {
                "size" : "Small",
                "Price" : 142.29
            }
        ]
    }

我开始这样的事情。不确定这是否是正确的开始

db.products.find().forEach(function(product){
    var myArr = product.Variants;
    print(myArr.min());
});

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这里存在一个问题,你不能在一个更新语句中识别"最小值"数组中的值与位置更新一起使用,因此您对当前方法的方法是正确的。

可以说,更好的方法是预先确定哪个元素是最小元素,然后将其传递给更新。您可以使用.aggregate()

执行此操作
var result = db.products.aggregate([
    { "$unwind": "$Variants" },
    { "$sort": { "_id": 1, "Variants.price" } }
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "size":  { "$first": "$Variants.size" },
        "price": { "$first": "$Variants.price" }
    }},
    { "$project": {
        "size": 1,
        "price": 1,
        "adjusted": { "$multiply": [ "$price", 1.15 ] }
    }}
])

当然,这只是每个产品的最低Variant项目详细信息的结果,但您可以使用这样的结果:

result.result.forEach(function(doc) {
    db.products.update(
        { 
            "_id": doc._id, 
            "Variants": { "$elemMatch": {
                "size": doc.size,
                "price": doc.price
            }}
        },
        {
            "$set": { 
                "Variants.$.price": doc.adjusted
             }
        } 
    }
})

这不是最好的形式,但它至少可以通过迭代数组来消除一些开销,并允许在服务器硬件上进行计算,这可能是客户端的更高规格。

直到你为MongoDB 2.6及更高版本提供一些可用的功能,它仍然看起来并不太多。值得注意的是,聚合获得了响应的光标,您现在也可以执行"bulk updates"。所以表格可以像这样改变:

var cursor = db.products.aggregate([
    { "$unwind": "$Variants" },
    { "$sort": { "_id": 1, "Variants.price" } }
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "size":  { "$first": "$Variants.size" },
        "price": { "$first": "$Variants.price" }
    }},
    { "$project": {
        "size": 1,
        "price": 1,
        "adjusted": { "$multiply": [ "$price", 1.15 ] }
    }}
]);

var batch = [];

while ( var doc = cursor.next() ) {

    batch.push({
        "q": {
            "_id": doc._id, 
            "Variants": { "$elemMatch": {
                "size": doc.size,
                "price": doc.price
            }}
        },
        "u": {
            "$set": { 
                "Variants.$.price": doc.adjusted
             }
        }
    });

    if ( batch.length % 500 == 0 ) {
        db.command({ "update": "products", "updates": batch });
    }
}

db.command({ "update": "products", "updates": batch });

所以这非常好,因为当你仍在迭代列表时,流量和等待线路上的响应实际上已经被最小化了。最好的部分是每500个项目仅发生一次批量更新(通过数学用法)。批量项目的最大大小实际上是16MB的BSON限制,因此您可以根据需要进行调整。

如果您正在开发产品以转移到2.6版本,那么这有一些很好的理由。

我想补充的唯一最后一个脚注是考虑到你正在处理"价格"我试着不使用浮点数学,而是使用整数来寻找一个表格,因为它避免了很多问题。

答案 1 :(得分:0)

这是我把它拉下来的方式。

    var result = db.Products.aggregate( 
    [       { "$unwind":"$Variants" },{"$match":{"Variants.size":"small"}},
        { "$group":
            {"_id":"$_id","minprice":
                {"$min":"$Variants.price" }}},
               {$sort:{ _id: 1}} ] )


                result.result.forEach(function(doc) {

                    db.Products.update( { "_id": doc._id }, 
                           { "$pull": { "Variants" : { 
                                              "price":doc.minprice, 
                                              "size":"small"
                           } } } ,
                           { $addToSet: { "Variants":{ 
                                              "price":doc.minprice*1.15, 
                                              "size":"small"
                           }  }

   );

});