我在PHP / MYsql中创建了一个平台，现在我正在迁移到mongo
我对mysql的旧查询：
select sum(game_won) as game_won,count(id) as total,position
from games_player_stats
where position < 6 and position > 0 and user_id = :pa_id
group by position
order by total desc
新的json格式如下所示：
{
"region" : "EUW",
"players" : [
{
"position" : 2,
"summoner_id" : 123456,
"game_won": 1
},
{
"position" : 1,
"summoner_id" : 123459,
"game_won": 0
},
{
"position" : 3,
"summoner_id" : 123458,
"game_won": 1
},
{
"position" : 4,
"summoner_id" : 123457,
"game_won": 0
}
]
}
有了这样的多个文件，我需要找到多少次summoner_id 123456有位置2或任何其他位置1-6以及他在那个位置赢了多少次
索引需要在region和summoner_id上查询
结果看起来像
{
"positions" :
[
{ "position" : 1,
"total" : 123,
"won" : 65
},
{ "position" : 2,
"total" : 37,
"won" : 10
}
]
}
我需要使用Map / Reduce吗？
答案 0 :(得分：2)
最好的结果是通过MongoDB的聚合框架获得的。它与mapReduce的不同之处在于，所有操作都是使用＆＃34;本机编码的运算符＆＃34;而不是mapReduce使用的JavaScript评估。
这意味着＆＃34;更快＆＃34;，并且显着如此。更不用说还有某些部分你正在寻找的结果实际上有利于＆＃34;多个组＆＃34;管道本身可用的概念＆＃34;操作，否则使用mapReduce会相当丑陋。
根据MongoDB＆＃34;服务器＆＃34;最佳方法会有所不同。你有的版本。
理想情况下，使用 MongoDB 3.2 ，您可以使用$filter来预先过滤＆＃34;使用$unwind处理前的数组内容：
var pipeline = [
// Match documents with array members matching conditions
{ "$match": {
"players": {
"$elemMatch": {
"summoner_id": 123456,
"position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}
}
}},
// Filter the array content for matched conditions
{ "$project": {
"players": {
"$filter": {
"input": "$players",
"as": "player"
"cond": {
"$and": [
{ "$eq": [ "$$player.summoner_id", 123456 ] },
{ "$gte": [ "$$player.position", 1 ] },
{ "$lte": [ "$$player.position", 6 ] }
]
}
}
}
}},
// Unwind the array contents to de-normalize
{ "$unwind": "$players" },
// Group on the inner "position"
{ "$group": {
"_id": "$players.position",
"total": { "$sum": 1 },
"won": { "$sum": "$players.won" }
}},
// Optionally Sort by position since $group is not ordered
{ "$sort": { "total": -1 } },
// Optionally $group to a single document response with an array
{ "$group": {
"_id": null,
"positions": {
"$push": {
"position": "$_id",
"total": "$total",
"won": "$won"
}
}
}}
];
db.collection.aggregate(pipeline);
对于 MongoDB 2.6.x 版本，仍然是＆＃34;预过滤＆＃34;但使用$map和$setDifference：
var pipeline = [
// Match documents with array members matching conditions
{ "$match": {
"players": {
"$elemMatch": {
"summoner_id": 123456,
"position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}
}
}},
// Filter the array content for matched conditions
{ "$project": {
"players": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$players",
"as": "player",
"in": {
"$cond": {
"if": {
"$and": [
{ "$eq": [ "$$player.summoner_id", 123456 ] },
{ "$gte": [ "$$player.position", 1 ] },
{ "$lte": [ "$$player.position", 6 ] }
]
},
"then": "$$player",
"else": false
}
}
}},
[false]
]
}
}},
// Unwind the array contents to de-normalize
{ "$unwind": "$players" },
// Group on the inner "position"
{ "$group": {
"_id": "$players.position",
"total": { "$sum": 1 },
"won": { "$sum": "$players.won" }
}},
// Optionally Sort by position since $group is not ordered
{ "$sort": { "total": -1 } },
// Optionally $group to a single document response with an array
{ "$group": {
"_id": null,
"positions": {
"$push": {
"position": "$_id",
"total": "$total",
"won": "$won"
}
}
}}
];
对于具有MongoDB 2.2聚合框架的早期版本，＆＃34; post filter＆＃34;与$match＆＃34;＆＃34; $unwind：
var pipeline = [
// Match documents with array members matching conditions
{ "$match": {
"players": {
"$elemMatch": {
"summoner_id": 123456,
"position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}
}
}},
{ "$unwind": "$players" },
// Post filter the denormalized content
{ "$match": {
"players.summoner_id": 123456,
"players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}},
// Group on the inner "position"
{ "$group": {
"_id": "$players.position",
"total": { "$sum": 1 },
"won": { "$sum": "$players.won" }
}},
// Optionally Sort by position since $group is not ordered
{ "$sort": { "total": -1 } },
// Optionally $group to a single document response with an array
{ "$group": {
"_id": null,
"positions": {
"$push": {
"position": "$_id",
"total": "$total",
"won": "$won"
}
}
}}
];
匹配文档：这主要是使用$elemMatch完成的，因为您正在寻找＆＃34;多个＆＃34;数组元素中的条件。使用＆＃34;单身＆＃34;条件在数组元素上使用"dot notation"：
"players.summoner_id": 12345
但对于任何超过＆＃34;一个＆＃34;条件你需要使用$elemMatch，否则所有的陈述都是＆＃34;这是否匹配数组中的某些东西？＆＃34; ，并且不包括＆＃34;所有＆＃34;在元素内。因此，即使仅$gte和$lte组合实际上也是＆＃34;两个＆＃34;条件，因此需要$elemMatch：
"players": {
"$elemMatch": {
"position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}
}
此处还注意到＆＃34; 1到6包含＆＃34; 表示＆＃34;大于或等于＆＃34; ，反之亦然＆＃34;小于＆＃34; 条件。
-
＆＃34;预过滤＆＃34; ：请注意，最终的目标是＆＃34; group＆＃34;由数组中的元素组成，"position"。这意味着最终您需要$unwind内容来执行此操作。
然而，$unwind管道操作的成本非常高，考虑到它会分开＆＃34;数组并创建一个新文档来处理每个数组成员。因为你只想要＆＃34;一些＆＃34;实际上符合条件的成员，他们希望＆＃34;删除＆＃34;来自阵列的任何未匹配的内容＆＃34;之前＆＃34;你取消了这个内容的标准化。
使用$filter运算符，MongoDB 3.2有一个很好的方法。它完全按照＆＃34;过滤＆＃34;的命名执行。数组的内容仅限于与特定条件集匹配的元素。
在汇总管道阶段，我们使用它的逻辑变体＆＃34; $gte和$lte等运算符。这些值将根据条件匹配的位置返回true/false值。同样在数组中，实际上可以使用＆＃34;点符号＆＃34;使用成员字段来引用它们。到"as"中指向当前已处理成员的别名参数。
$and这里也是另一个＆＃34;逻辑运算符＆＃34;它做了相同的true/false响应。所以这意味着＆＃34;所有＆＃34;必须满足其中的参数才能返回true。对于$filter本身，true/false中评估的"cond"确定是否返回数组元素。
对于没有$filter运算符的MongoDB 2.6，同样用$map和$setDifference的组合表示。只需将$map看一下每个元素即可在"in"中应用表达式。在这种情况下，我们使用$cond作为＆＃34;三元＆＃34;运营商评估＆＃39; if / then / else`表格。
所以这里"if"返回true，"then"中的表达式将作为当前数组成员返回。在false的位置，else中的表达式返回，在这种情况下，我们返回false的值（PHP False）。
由于所有成员实际上都是由$map的结果返回的，因此我们通过应用$filter运算符来模拟$setDifference。这与数组成员进行了比较，并有效地＆＃34;删除＆＃34;从结果中返回元素false的所有成员。因此，对于您所拥有的不同阵列成员，所得到的＆＃34; set＆＃34; （作为＆＃34;＆＃34;＆＃34;唯一＆＃34;元素）只包含那些条件为true且返回非假值的元素。
<强>＆＃34;邮政＆＃34;过滤：MongoDB 2.6下面的服务器版本必须采用的替代方法是＆＃34; post＆＃34;过滤数组内容。由于这些版本中没有运算符允许在$unwind之前对数组内容执行此类操作，因此此处的简单过程是将另一个$match应用于内容＆＃34;＆＃34;之后已处理$unwind：
{ "$match": {
"players.summoner_id": 123456,
"players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}}
在这里你使用＆＃34;点符号＆＃34;因为现在每个数组元素实际上都是它自己的文档，除了查看指定路径上的条件之外，没有别的东西可以比较。
这是不理想，因为当您处理$unwind时，实际上不符合条件的所有元素仍然存在。这最终意味着需要处理的更多文件＆＃34;并且具有以下双重成本：
必须为每个成员创建一个新文档，尽管它与条件不匹配
现在你必须在每个＆＃34;文件中应用条件＆＃34;由于$unwind
这对性能有潜在的巨大影响，因此现代MongoDB版本引入了对数组进行操作的方法，而无需借助$unwind来处理。你仍然需要它用于剩余的处理，因为你是＆＃34;分组＆＃34;在数组中包含的属性上。但是，当然希望首先摆脱不匹配的元素＆＃34;
正在进行分组：现在，元素已经过滤和反规范化，只剩下实际的$group条件，这将导致"position"在每个元素内。这是向"_id"提供分组键并使用适当的数据累积的简单问题。
在这种情况下，您有两个结构，即：
"total": { "$sum": 1 },
"won": { "$sum": "$players.won" }
基本的{ "$sum": 1 }只是＆＃34;计算＆＃34;每个组匹配的元素和{ "$sum": "$players.won" }实际上使用"won"值来累计总数。这是$sum累加器的标准用法。
当然你的输出显示了一个＆＃34;数组＆＃34;中的内容，所以以下几个阶段实际上是＆＃34;可选＆＃34;因为真正的工作实际上是＆＃34;分组＆＃34;已经完成了。因此，您实际上只能使用第一个$group之前提供的表单中的结果，剩下的只是将所有内容放入单个文档响应中，而不是“＃34;每个位置的文档”。价值＆＃34;，这将是此时的回报。
第一个音符是从$group输出的不是。因此，如果您想要特定的结果顺序（即按位置升序），则必须在$sort阶段之后$group。这将对管道的结果文档进行排序，直到应用它为止。
在你的情况下，你实际上是要求"total"进行排序，所以你当然会将其应用于-1含义＆＃34;降序＆＃34;在这种情况下。但无论如何，你仍然不应该假设$group的输出是以任何方式排序的。
＆＃34;第二＆＃34; $group这里基本上是装饰性的，因为这就是制作一个单一文件的原因。响应。在分组键中使用null（PHP NULL）基本上表示＆＃34;对所有内容进行分组＆＃34;并将生成一份文件作为回应。这里的$push累加器实际上是＆＃34;数组＆＃34;来自此前的管道中的文件。
这就是积累数据的一般过程：
匹配条件所需的文档，因为如果它们甚至不包含与您最终想要的条件匹配的数组元素，那么稍后将条件应用于每个文档将是一种浪费。< / p>
过滤数组内容并取消规范化。理想情况下，作为＆＃34;预过滤器＆＃34;在可能的情况。这将文档转换为一个表格，用于分组，从原始数组形式。
使用适当的运算符累计内容，$sum或$avg或$push或根据需要提供的任何其他运算符。根据结构和条件，您可以随时使用＆＃34;不止一个＆＃34; $group管道阶段。
PHP表示法中的初始示例：
pipeline = array(
array(
'$match' => array(
'players' => array(
'$elemMatch' => array(
'summoner_id' => 123456,
'position' => array( '$gte' => 0, '$lte' => 6 )
)
)
)
),
array(
'$project' => array(
'$filter' => array(
'input' => '$players',
'as' => 'player',
'cond' => (
'$and' => array(
array( '$eq' => array( '$$player.summoner_id' => 123456 ) ),
array( '$gte' => array( '$$player.position' => 1 ) ),
array( '$lte' => array( '$$player.position' => 6 ) )
)
)
)
)
),
array( '$unwind' => '$players' ),
array(
'$group' => array(
'_id' => '$players.position',
'total' => array( '$sum' => 1 ),
'won' => array( '$sum' => '$players.won' )
)
),
array( '$sort' => array( 'total' => -1 ) ),
array(
'$group' => array(
'_id' => NULL,
'positions' => array(
'$push' => array(
'position' => '$_id',
'total' => '$total',
'won' => '$won'
)
)
)
)
)
$result = $collection->aggregate($pipeline);
在PHP中使用与JSON进行比较的数据结构时，通过以下方式检查结构通常很有用：
echo json_encode($pipeline, JSON_PRETTY_PRINT)
然后您可以看到您在PHP表示法中所做的与您所遵循的JSON示例相同。这是一个有用的提示，这样你就不会出错。如果它看起来不同那么你就不会做同样的事情。的事情。