澄清

Question

我有一系列决策文件，其形式类似于：

    { 
    _id: ObjectId("23de23802fe925b6ef7162a4"),
    userId: 6de4, 
    decision: true, 
    datetime:ISODate("2016-07-27T08:22:47.169Z")
    },
    { 
    _id: ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
    userId: 23f4, 
    decision: true, 
    datetime:ISODate("2016-02-03T11:48:50.456Z")
    },
.
.
.

我正在努力想出一种将这些文档分组为连续日期时间组的方法。即如果文档小于（比如组中至少一个其他文档的5分钟），则该文档应属于特定组。

目的是实现在“会话”中做出的决策群。然后可以使用聚合（例如每个决策的平均时间等）对这些“会话”组进行进一步的见解。

如果不能使用MongoDb的聚合框架，可以使用map-reduce或其他方法完成。我愿意接受建议。

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描述问题的另一种方法是将以下算法应用于文档集合。

通过将文档置于日期时间顺序来启动。
把最早出现的文件（按时间顺序排列）放在自己的文件中群组并转到下一个文档。
如果下一个文档的日期时间少于紧接在之后的指定时间（比如5分钟），则将其放在相同的组中和以前一样如果没有，创建一个新组并将此文档放入其中。

重复步骤3.直到遍历完所有文件。

这将使集合具有所需的“会话”分组。当然，这只是描绘问题的一种方式。我不知道有什么方法可以遍历有序集合，同时使用MongoDb以这种方式进行分组。

可以这样做吗？有没有其他方法可以使用MongoDb获得相同的结果？

Answer 1

根据您描述的算法，每个文档的分组逻辑总是依赖于另一个文档。我没有看到使用map reduce，聚合或单个MongoDB查询的方法。我看到的唯一解决方案是严格遵循您的算法，即读取每个文档并做出决定，如果它属于当前组或是否应该是新的。

不建议将所有文档加载到内存中，因为它可能是一个非常大的集合。所以我用一个流来按文档加载文档。

创建一个游标，查找所有文档并按日期排序，然后使用cursor.on('data', function(document){ ... });分别阅读每个文档。

var groups = {} // init group object
var currentGroupKey;
var groupInterval = 5 * 60 * 1000; // Five minutes in milliseconds

var cursor = db.collection("documents").find({}).sort({date: 1});

cursor.on('data', function(doc) {
  var timestamp = doc.date.getTime();

  if (currentGroupKey != null && currentGroupKey + groupInterval >= timestamp) {
    // add it to current group
    groups[currentGroupKey].push(doc);
  } else {
    // create a new group
    groups[timestamp] = [doc];
    currentGroupKey = timestamp;
  }
});
cursor.once('end', function() {
  // This is called after last document is read
  console.log(groups); // print your grouped documents
  db.close();
});

对于这个文件

[ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b0,
    index: 3,
    date: Wed Oct 05 2016 21:02:29 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7ae,
    index: 1,
    date: Wed Oct 05 2016 21:04:02 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b3,
    index: 6,
    date: Wed Oct 05 2016 21:07:43 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b4,
    index: 7,
    date: Wed Oct 05 2016 21:10:26 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b2,
    index: 5,
    date: Wed Oct 05 2016 21:14:23 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b5,
    index: 8,
    date: Wed Oct 05 2016 21:17:39 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b6,
    index: 9,
    date: Wed Oct 05 2016 21:21:07 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7ad,
    index: 0,
    date: Wed Oct 05 2016 21:24:19 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7af,
    index: 2,
    date: Wed Oct 05 2016 21:25:50 GMT-0300 (BRT) },
  { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b1,
    index: 4,
    date: Wed Oct 05 2016 21:28:13 GMT-0300 (BRT) } ]

最后一组对象是

{ '1475712149573':
   [ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b0,
       index: 3,
       date: Wed Oct 05 2016 21:02:29 GMT-0300 (BRT) },
     { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7ae,
       index: 1,
       date: Wed Oct 05 2016 21:04:02 GMT-0300 (BRT) } ],
  '1475712463238':
   [ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b3,
       index: 6,
       date: Wed Oct 05 2016 21:07:43 GMT-0300 (BRT) },
     { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b4,
       index: 7,
       date: Wed Oct 05 2016 21:10:26 GMT-0300 (BRT) } ],
  '1475712863890':
   [ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b2,
       index: 5,
       date: Wed Oct 05 2016 21:14:23 GMT-0300 (BRT) },
     { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b5,
       index: 8,
       date: Wed Oct 05 2016 21:17:39 GMT-0300 (BRT) } ],
  '1475713267412':
   [ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b6,
       index: 9,
       date: Wed Oct 05 2016 21:21:07 GMT-0300 (BRT) },
     { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7ad,
       index: 0,
       date: Wed Oct 05 2016 21:24:19 GMT-0300 (BRT) },
     { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7af,
       index: 2,
       date: Wed Oct 05 2016 21:25:50 GMT-0300 (BRT) } ],
  '1475713693672':
   [ { _id: 57f59acb8e73d9634ac8c7b1,
       index: 4,
       date: Wed Oct 05 2016 21:28:13 GMT-0300 (BRT) } ] }

修改

由于分组逻辑始终是最后读取的文档，因此我修改了算法以使其适合。现在它还使用组密钥更新每个文档，因此它不会将所有文档加载到内存中。

var lastDocumentTimestamp; var groupIndex = 0; var groupInterval = 5 * 60 * 1000; // Five minutes in milliseconds var cursor = db.collection("documents").find({}).sort({date: 1}); cursor.on('data', function(doc) { var timestamp = doc.date.getTime(); if (lastDocumentTimestamp + groupInterval < timestamp) { groupIndex++; } lastDocumentTimestamp = timestamp; db.collection("documents").update({ _id: doc._id}, { $set: {group: groupIndex}}); }); cursor.once('end', function() { // This is called after last document is read db.close(); });

之后，您可以使用聚合按组分组文档

db.collection("documents").aggregate([{ $group: { _id: "$group", count: { $sum: 1 }, docs: { $push: "$date" } } }])

这会产生如下结果：

[ { _id: 0, count: 1, docs: [ Thu Oct 06 2016 22:00:20 GMT-0300 (BRT) ] }, { _id: 1, count: 4, docs: [ Thu Oct 06 2016 22:20:31 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:22:52 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:25:34 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:27:15 GMT-0300 (BRT) ] }, { _id: 2, count: 5, docs: [ Thu Oct 06 2016 22:33:27 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:35:45 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:38:45 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:40:02 GMT-0300 (BRT), Thu Oct 06 2016 22:44:20 GMT-0300 (BRT) ] } ]

如何将Mongodb时间点数据分组到连续的时间组？

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