Question

我正在评估我已导入rethinkDB的电话记录日志;文件看起来像这样：

{
    'date': '2015-01-02',
    'duration': 46,
    'cost': 0.25
    'type': 'outgoing'
}

我正在尝试检索一个月内所有通话时间的总和。

我可以＆＃34;手动＆＃34;使用此查询实现它：

r.table('CallLog').filter(r.row('date').match('2015-01-*')).sum('duration')

考虑到我只需要它6个月，绝对有可能在合理的时间内完成。但是，我想在一个查询中找到一种方法我知道我可以分组文件;例如通过我可以做的呼叫类型来总结所有呼叫的费用

r.table('CallLog').group('type').sum('cost')

我不知道的是，我如何按部分字段分组，在这种情况下是date字段的前7个字符。

有任何想法吗？谢谢你的帮助。

Answer 1

您可以通过将匿名函数传递给group方法，按部分字段进行分组。任何时候你想要一个group函数的特殊行为在匿名函数（lambda函数）中思考。

在这种情况下，您可以使用match方法传递一个正则表达式，该表达式将匹配4位数字和2位数字（\\d{4}-\\d{2}）的字符串。

以下是查询的外观：

r.table('29969411')
  .group(function (row) {
    return row('date').match("\\d{4}-\\d{2}")
  }).sum('cost')

在表格中提供以下条目：

{
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-02-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "1ff56fdd-9152-4729-baa4-c9736adbe54f" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-03-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "74a453ec-531c-4fb0-a463-661b122d47df" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-01-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "bfa9aa42-51c0-43ef-af3d-24de15ed6571" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-01-99" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "c93ac248-f214-4649-a355-bfc814169456" ,
    "type":  "outgoing"
}

结果如下：

[
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-01"
  } ,
   "reduction": 0.5
  } ,
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-02"
  } ,
   "reduction": 0.25
  } ,
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-03"
  } ,
    "reduction": 0.25
  }
]

Answer 2

谢谢你的回答，豪尔赫;与此同时，我也找到了（有一些帮助）另一个：

r.table('CallLog').group(r.row('date').match('.{7}')('str')).sum('cost')

得出以下结果：

[
    {
        "group":"2014-09",
        "reduction":214.8195
    },
    {
        "group":"2014-10",
        "reduction":20087.655200000074
    }
]

rethinkDB：按部分值分组

2 个答案:

rethinkDB：​​按部分值分组

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