我有一些文件
{name: 'apple', type: 'fruit', color: 'red'}
{name: 'banana', type: 'fruit', color: 'yellow'}
{name: 'orange', type: 'fruit', color: 'orange'}
{name: 'eggplant', type: 'vege', color: 'purple'}
{name: 'brocoli', type: 'vege', color: 'green'}
{name: 'rose', type: 'flower', color: 'red'}
{name: 'cauli', type: 'vege', color: 'white'}
{name: 'potato', type: 'vege', color: 'brown'}
{name: 'onion', type: 'vege', color: 'white'}
{name: 'strawberry', type: 'fruit', color: 'red'}
{name: 'cashew', type: 'nut', color: ''}
{name: 'almond', type: 'nut', color: ''}
{name: 'lemon', type: 'vege', color: 'yellow'}
{name: 'tomato', type: 'vege', color: 'red'}
{name: 'tomato', type: 'fruit', color: 'red'}
{name: 'fig', type: 'fruit', color: 'pink'}
{name: 'nectarin', type: 'fruit', color: 'pink'}
我想将它们分组为下面的字母
{
_id:'a',
name:['apple','almond'],
type:[],
color:[]
}
{
_id:'b',
name:['banana','brocoli'],
type:[],
color:['brown']
}
...
{
_id:'f',
name:['fig'],
type:['fruit','flower'],
color:['']
}
...
{
_id:'n',
name:['nectarin'],
type:['nut'],
color:['']
}
...
{
_id:'p',
name:['potato'],
type:[''],
color:['pink','purple']
}
...
结果可以保存到另一个集合中。所以我可以在新创建的集合中发出一个查询：find({_id:'a'})返回名称，类型和颜色以字母“a”开头。
我考虑过使用$group
$group: {
_id: $substr: ['$name', 0, 1],
name: {$addToSet: '$name'},
}
然后另一个命令
$group: {
_id: $substr: ['$type', 0, 1],
name: {$addToSet: '$type'},
}
并且
$group: {
_id: $substr: ['$color', 0, 1],
name: {$addToSet: '$color'},
}
但我仍然坚持如何将所有三个统一起来保存到一个新系列中。或者聚合框架不适合这种数据汇总吗？
在现实世界的例子中，例如在电子商务网站上，首页显示的内容如下：“目前我们拥有来自135636品牌的231类别下的111个产品”。当然，这些数字应该缓存在某个地方（在内存或另一个集合中），因为每次运行$group都是资源密集型的？这些情况的最佳架构/设计是什么？
对不起，我的问题有点令人困惑。
答案 0 :(得分：2)
由于这里有多个阵列，关键是＆＃34;合并＆＃34;它们全部合二为一，用于最简单的处理。
聚合框架的$map运算符在此处运行良好，并且转换元素以便您获得第一个字母＆＃34;来自数据中的每个单词：
db.alpha.aggregate([
{ "$project": {
"list": {
"$map": {
"input": [ "A", "B", "C" ],
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el", "A" ] },
{
"type": { "$literal": "name" },
"value": "$name",
"alpha": { "$substr": [ "$name",0,1 ] }
},
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$$el", "B" ] },
{
"type": { "$literal": "type" },
"value": "$type",
"alpha": { "$substr": [ "$type",0,1 ] }
},
{
"type": { "$literal": "color" },
"value": "$color",
"alpha": { "$substr": [ "$color",0,1 ] }
}
]}
]
}
}
}
}},
{ "$unwind": "$list" },
{ "$match": { "list.alpha": { "$ne": "" } } },
{ "$group": {
"_id": "$list.alpha",
"list": {
"$addToSet": "$list"
}
}},
{ "$project": {
"name": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$list",
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el.type", "name" ] },
"$$el.value",
false
]
}
}},
[false]
]
},
"type": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$list",
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el.type", "type" ] },
"$$el.value",
false
]
}
}},
[false]
]
},
"color": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$list",
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el.type", "color" ] },
"$$el.value",
false
]
}
}},
[false]
]
}
}},
{ "$sort": { "_id": 1 } }
])
如果您查看＆＃34;阶段＆＃34;中的数据。它很有道理在转型中发生了什么。
第一阶段＆＃34;地图＆＃34;每个文档的所有字段都放在一个数组中，所以现在所有文档都是这样的：
{
"_id" : ObjectId("55df0652c9064ef625d7f36e"),
"list" : [
{
"type" : "name",
"value" : "nectarin",
"alpha" : "n"
},
{
"type" : "type",
"value" : "fruit",
"alpha" : "f"
},
{
"type" : "color",
"value" : "pink",
"alpha" : "p"
}
]
}
$unwind并不重要，因为它符合标准并从每个成员创建新文档。正是$group完成了大部分工作，每个＆＃34; alpha＆＃34;在分组中：
{
"_id" : "o",
"list" : [
{
"type" : "name",
"value" : "orange",
"alpha" : "o"
},
{
"type" : "color",
"value" : "orange",
"alpha" : "o"
},
{
"type" : "name",
"value" : "onion",
"alpha" : "o"
}
]
}
这有一个很好的分组，可以说是一个不错的输出格式。但是为了得到最终结果，$map运算符再次与$setDifference一起使用，可用于删除false值，其中每个字段＆＃34;键入＆＃34;转换与所需的输出字段不匹配。
完整的结果是：
{ "_id" : "a", "name" : [ "almond", "apple" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "b", "name" : [ "brocoli", "banana" ], "type" : [ ], "color" : [ "brown" ] }
{ "_id" : "c", "name" : [ "cashew", "cauli" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "e", "name" : [ "eggplant" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "f", "name" : [ "fig" ], "type" : [ "flower", "fruit" ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "g", "name" : [ ], "type" : [ ], "color" : [ "green" ] }
{ "_id" : "l", "name" : [ "lemon" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "n", "name" : [ "nectarin" ], "type" : [ "nut" ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "o", "name" : [ "onion", "orange" ], "type" : [ ], "color" : [ "orange" ] }
{ "_id" : "p", "name" : [ "potato" ], "type" : [ ], "color" : [ "pink", "purple" ] }
{ "_id" : "r", "name" : [ "rose" ], "type" : [ ], "color" : [ "red" ] }
{ "_id" : "s", "name" : [ "strawberry" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "t", "name" : [ "tomato" ], "type" : [ ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "v", "name" : [ ], "type" : [ "vege" ], "color" : [ ] }
{ "_id" : "w", "name" : [ ], "type" : [ ], "color" : [ "white" ] }
{ "_id" : "y", "name" : [ ], "type" : [ ], "color" : [ "yellow" ] }
所有内容都按字母顺序分组，每个字段都有自己的数组。
即将发布的MongoDB版本将$filter使$map和$setDifference组合更加出色。但是，只要在$addToSet处使用它就不会对这个过程产生重大影响。
考虑到这一点，我想＆＃34;建议＆＃34;考虑到你想在这里处理的数据量，得到的＆＃34;数组＆＃34;因为每个字母可能可能超过BSON限制，具体取决于多少个不同的单词＆＃34;实际上有。
在这种情况下，＆＃34;建议＆＃34;这里将遵循$match之前的流程，但之后只会$group这样：
{ "$group": {
"_id": {
"alpha": "$list.alpha",
"type": "$list.type",
"value": "$list.value",
}
}},
{ "$sort": { "_id": 1 } }
当然它的输出时间较长，但在任何阶段都不会超过文件的BSON限制。
答案 1 :(得分：0)
使用聚合，您应该使用一些复杂的聚合查询。首先使用name找出所有substr首字母，然后使用name,type and color使用 $map 创建所有group数组，以检查是否给出名称以
$setDifference 开头，用于删除重复的空参数，最后是用于在新集合中编写文档的 $out 。
检查此聚合查询：
db.collection.aggregate({
"$project": {
"firstName": {
"$substr": ["$name", 0, 1]
},
"name": 1,
"type": 1,
"color": 1
}
}, {
"$group": {
"_id": null,
"allName": {
"$push": "$name"
},
"allType": {
"$push": "$type"
},
"allColor": {
"$push": "$color"
},
"allfirstName": {
"$push": "$firstName"
}
}
}, {
"$unwind": "$allfirstName"
}, {
"$group": {
"_id": "$allfirstName",
"allType": {
"$first": "$allType"
},
"allName": {
"$first": "$allName"
},
"allColor": {
"$first": "$allColor"
}
}
}, {
"$project": {
"type": {
"$setDifference": [{
"$map": {
"input": "$allType",
"as": "type",
"in": {
"$cond": {
"if": {
"$eq": [{
"$substr": ["$$type", 0, 1]
}, "$_id"]
},
"then": "$$type",
"else": ""
}
}
}
},
[""]
]
},
"color": {
"$setDifference": [{
"$map": {
"input": "$allColor",
"as": "color",
"in": {
"$cond": {
"if": {
"$eq": [{
"$substr": ["$$color", 0, 1]
}, "$_id"]
},
"then": "$$color",
"else": ""
}
}
}
},
[""]
]
},
"name": {
"$setDifference": [{
"$map": {
"input": "$allName",
"as": "name",
"in": {
"$cond": {
"if": {
"$eq": [{
"$substr": ["$$name", 0, 1]
}, "$_id"]
},
"then": "$$name",
"else": ""
}
}
}
},
[""]
]
}
}
}, {
"$sort": {
"_id": 1
}
}, {
"$out": "newCollection"
})