根据条件计算现有字段的分数
我正在使用MongoDB 2.6.9和NodeJs 0.10.37，我有一个集合vols，这意味着航班。
> db.vols.findOne()
{
"_id" : ObjectId("5717a5d4578f3f2556f300f2"),
"Orig" : "AGP",
"Dest" : "OTP",
"Flight" : 126,
"Routing" : "AGP-OTP",
"Stops" : 0,
"Seats" : 169,
"Ops_Week" : 3,
"Eff_Date" : "2016-04-14",
"Mkt_Al" : "0B",
"Dep_Time" : 1110,
"Thru_Point" : "",
"Arr_Time" : 1600,
"Block_Mins" : 230
}
每份文件都是指由航空公司完成的一次航班，并提供详细信息，例如，之前的文件是指直接完成的航班（停止：0）。但是接下来的一次，飞行就停止了。
db.vols.findOne({Stops:1})
{
"_id" : ObjectId("5717a5d4578f3f2556f301c5"),
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "IKT",
"Flight" : 7756,
"Routing" : "KZN-CEK-OVB-IKT",
"Stops" : 1,
"Seats" : 70,
"Ops_Week" : 2,
"Eff_Date" : "2016-04-11",
"Mkt_Al" : "2G",
"Dep_Time" : 1655,
"Thru_Point" : "OVB",
"Arr_Time" : 140,
"Block_Mins" : 345
}
重要：
每个Airline每个路线都有一个score（Origin - Destination）
如何计算得分？
所以，我需要做这些计算并插入一个新的字段＆＃34; QSI＆＃34;进入我的收藏vols。
重要提示：
c4中的平均已用时间表示：
例如，我们有一个停止的航班，请说：从 A 到 C 的航班 B ，整个例如飞行60分钟，但从 A 到 B 制作20分钟，从 B 到 C 制作20分钟min，这个平均值应该返回40分钟。
我尝试了这个解决方案，但对于c4来说，事情看起来不像是工作：
var mongoose = require('mongoose'),
express = require('express'),
Schema = mongoose.Schema;
mongoose.connect('mongodb://localhost/ramtest');
var volsSchema = new Schema({}, { strict : false, collection : 'vols' });
var MyModel = mongoose.model("MyModel", volsSchema);
mongoose.set('debug', true);
mongoose.connection.on("open", function(err) {
if (err) throw err;
var bulkUpdateOps = MyModel.collection.initializeUnorderedBulkOp(),
counter = 0;
MyModel.find({}).lean().exec(function(err, docs) {
if (err) throw err;
docs.forEach(function(doc) {
// computations
var c1, c2, c3, c4, qsi, first_leg, second_leg, total_flight;
c1 = 0.3728 + (0.00454 * doc.Seats);
c2 = (doc.Stops == 1) ? 0.03 : 1;
c3 = doc.Ops_Week;
if (doc.Stops == 1) {
var Mkt_Air = doc.Mkt_Al,
Origin = doc.Orig,
Destination = doc.Dest,
Thru_Point = doc.Thru_Point,
Effective_Date = doc.Eff_Date,
Block_Mins = doc.Block_Mins;
MyModel.find({ Mkt_Al : Mkt_Air }, { Orig : Origin }, { Dest : Thru_Point }, { Eff_Date : Effective_Date }).lean().exec(function(err, docs) {
docs.forEach(function(doc) {
var first_leg = doc.Block_Mins;
MyModel.find({ Mkt_Al : Mkt_Air }, { Orig : Thru_Point }, { Dest : Destination }, { Eff_Date : Effective_Date }).lean().exec(function(err, docs) {
docs.forEach(function(doc) {
var second_leg = doc.Block_Mins, total_flight = second_leg + first_leg;
c4 = Math.pow((Block_Mins / total_flight), -0.675);
qsi = c1 * c2 * c3 * c4;
}); // the end of docs.forEach(function (doc){
}); // the end of MyModel.find..
}); // the end of docs.forEach(function (doc){
}); // the end of MyModel.find..
} // end if
else {
c4 = 1;
}
qsi = c1 * c2 * c3 * c4;
counter++;
bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({
"$set" : { "Qsi" : qsi }
});
if (counter % 500 == 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
bulkUpdateOps = MyModel.collection.initializeUnorderedBulkOp();
console.log(result);
console.log(doc);
});
}
});
if (counter % 500 != 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
console.log(result);
});
}
});
var app = express();
app.listen(3000, function() {
console.log('Ready to calculate and insert the QSI');
});
});
问题：
我认为问题出在MyModel.find上，如果我在这条指令中丢失了数据......，我的score会在Stops = 0时干净地计算出来，但如果是Stops = 1 ，我的分数取值Nan，我在一些迭代后遇到错误callback(null, docs)请谁帮忙？
我如何实现上述目标？
2 个答案:
答案 0 :(得分：1)
问题是，在Stops == 1的情况下，您正在进行异步调用，在您使用它来计算c4之前，不会设置qsi的值。相关的块在这里：
if (doc.Stops == 1) {
// do some stuff
MyModel.find({/* some query */}).lean().exec(function(err, docs) {
// SITE A: this function will not be called for a few milliseconds
// do some more stuff
c4 = Math.pow((Block_Mins / total_flight), -0.675);
qsi = c1 * c2 * c3 * c4;
}); // the end of MyModel.find..
} // end if
else {
c4 = 1;
}
qsi = c1 * c2 * c3 * c4; // SITE B: this will be called before SITE A, and qsi will be NaN since c4 is not initialized
bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({
"$set" : { "Qsi" : qsi } // qsi here will be from SITE B, and SITE A still hasn't been reached yet
});
粗略的解决方法是做类似
的事情 function setQsi(qsi) {
bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({
"$set" : { "Qsi" : qsi }
});
}
if (doc.Stops == 1) {
// do some stuff
MyModel.find({/* some query */}).lean().exec(function(err, docs) {
// do some more stuff
c4 = Math.pow((Block_Mins / total_flight), -0.675);
setQsi(c1 * c2 * c3 * c4);
}); // the end of MyModel.find..
} // end if
else {
c4 = 1;
setQsi(c1 * c2 * c3 * c4);
}
对于更复杂的异步模式，您应该考虑使用Promises。
答案 1 :(得分：1)
您的实施存在一些问题。首先，您正在使用 find() 方法，因为您为查询指定了太多参数：
MyModel.find(
{ Mkt_Al : Mkt_Air },
{ Orig : Origin },
{ Dest : Thru_Point },
{ Eff_Date : Effective_Date }
).lean().exec(function(err, docs) { .. }
应该是
MyModel.find({
Mkt_Al: Mkt_Air,
Orig: Origin,
Dest: Thru_Point,
Eff_Date: Effective_Date
}).lean().exec(function(err, docs) { ... }
同样，您不应该在此实例中使用 find() 方法，因为您只需要一个与您的计算中使用的查询匹配的文档。采用前一个封闭问题的复杂算法：
现在我想计算得分
c4并将其插入我的收藏中：为此，我应该像这样计算一个值
c4：1）首先我验证每个文件是否
( Field2 == 1 )如果它是真的我 继续它很简单c4取值1.2）然后我应该为“for”创建一个循环并查看哪些文档验证这些 条件：
doc.Field1 == this.Field1 && doc.Field6 == this.Field6 && doc.Field7 == this.Field83）然后我将
doc.Field4添加到另一个文档中 的Field44）我继续，我再做一个循环，寻找另一个文件 验证这些条件：
它应该与之前的文档及其相同，具有相同的
Field1Field6等于上一个文档Field7及其Field8相同 作为第一个文件中的Field85）然后我将
doc.Field4添加到之前的doc.Field4
使用MyModel.findOne()应该足以满足上面的任务3,4和5。但是，由于调用的异步性质，您需要嵌套查询，但幸运的是嵌套调用的深度不大于3，否则您会发现自己有一个单向的回调地狱票。为了避免这些常见的陷阱，最好使用 Promises （因为默认情况下本机猫鼬查询可以返回 Promise ）或使用 node-async 包，其中包含许多处理此类情况的函数。
如果使用 async 库，它会有效地允许您运行多个异步任务（如MyModel.findOne()调用），这些任务相互依赖，何时完成做点别的。在上文中，您可以使用 async.series() 方法。
以下示例演示了上述概念，您可以从测试数据库中的以下示例文档中计算 Qsi 。
填充测试db的vol集合：
db.vols.insert([
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 169,
"Block_Mins" : 230,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "AGP",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 1,
"Seats" : 260,
"Block_Mins" : 260,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "OVB",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 140,
"Block_Mins" : 60,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "BEK",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 160,
"Block_Mins" : 90,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "OVB",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 60,
"Block_Mins" : 50,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "OVB",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "",
}
])
Node.js app：
var mongoose = require('mongoose'),
express = require('express'),
async = require('async'),
Schema = mongoose.Schema;
mongoose.connect('mongodb://localhost/test');
var volSchema = new Schema({},{ strict: false, collection: 'vols' }),
Vol = mongoose.model("Vol", volSchema);
mongoose.set('debug', false);
mongoose.connection.on("open", function (err) {
if (err) throw err;
var bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp(),
counter = 0;
Vol.find({}).lean().exec(function (err, docs) {
if (err) throw err;
var locals = {};
docs.forEach(function(doc) {
locals.c1 = 0.3728 + (0.00454 * doc.Seats);
locals.c3 = doc.Ops_Week;
if (doc.Stops == 1) {
async.series([
// Load doc with first leg first
function(callback) {
Vol.findOne({
Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
Orig: doc.Orig,
Dest: doc.Dest
}).lean().exec(function (err, flight) {
if (err) return callback(err);
locals.first_leg = flight.Block_Mins;
callback();
});
},
// Load second leg doc
// (won't be called before task 1's "task callback"
// has been called)
function(callback) {
Vol.findOne({
Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
Orig: doc.Thru_Point,
Dest: doc.Dest
}).lean().exec(function (err, flight) {
if (err) return callback(err);
locals.second_leg = flight.Block_Mins;
callback();
});
}
], function(err) { // This function gets called after the
// two tasks have called their "task callbacks"
if (err) throw err;
// Here locals will be populated with `first_leg`
// and `second_leg`
// Just like in the previous example
var total_flight = locals.second_leg + locals.first_leg;
locals.c2 = 0.03;
locals.c4 = Math.pow((doc.Block_Mins / total_flight), -0.675);
});
} else {
locals.c2 = 1;
locals.c4 = 1;
}
counter++;
console.log(locals);
bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({
"$set": {
"Qsi": (locals.c1 * locals.c2 * locals.c3 * locals.c4)
}
});
if (counter % 500 == 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp();
});
}
});
if (counter % 500 != 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
console.log(result.nModified);
});
}
});
});
示例输出：
db.vols.find()
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702221"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 169,
"Block_Mins" : 230,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "AGP",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 3.42018
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702222"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 1,
"Seats" : 260,
"Block_Mins" : 260,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "OVB",
"Qsi" : 3.1064
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702223"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 140,
"Block_Mins" : 60,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "BEK",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 2.0168
}
/* 4 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702224"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 160,
"Block_Mins" : 90,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "OVB",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 3.2976
}
/* 5 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702225"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 60,
"Block_Mins" : 50,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "OVB",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 1.9356
}
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