类过滤器子文档上的Mongodb聚合

Question

首先，为我糟糕的英语感到抱歉。

如果我们在MongoDB中有以下文档，

测试数据

{id:1, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-1', f3:['v3-1', 'v3-3']}}
{id:2, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-2', 'v3-3']}}
{id:3, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-1', 'v3-3']}}

准备集合

db.test.drop()
db.test.insert({id:1, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-1', f3:['v3-1', 'v3-3']}})
db.test.insert({id:2, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-2', 'v3-3']}})
db.test.insert({id:3, filter:{f1:'v1-1', f2:'v2-2', f3:['v3-1', 'v3-3']}})

您可以将filter字段视为在许多购物站点上使用的过滤器功能，例如，它们将告诉您站点上有多少LED电视和多少LCD电视。

我想使用MongoDB计算每个过滤器选项(包括数组字段中的每个项)的文档数，预期结果如下所示。

预期结果

[
    {
       _id : { key: 'f1', value: 'v1-1' }, count: 3
    },
    {
       _id : { key: 'f2', value: 'v2-1' }, count: 1
    },
    {
       _id : { key: 'f2', value: 'v2-2' }, count: 2
    },
    {
       _id : { key: 'f3', value: 'v3-1' }, count: 2
    },
    {
       _id : { key: 'f3', value: 'v3-2' }, count: 1
    },
    {
       _id : { key: 'f3', value: 'v3-3' }, count: 3
    }
]

使用map/reduce很容易得到结果，

映射/约简解决方案

map = function () { 
    for (k in this.filter) { 
        if (this.filter[k] instanceof Array) {
            for (j in this.filter[k]) {
                emit( { key: k, value: this.filter[k][j]}, 1 ); 
            }
        } else {
            emit( { key: k, value: this.filter[k]}, 1 ); 
        }
    } 
}

reduce = function (k, values) { 
    result = 0;  
    values.forEach( function(v) { result += v; } ); 
    return result; 
}

db.test.mapReduce(map, reduce, {out:{inline:1}})

但由于map/reduce的性能问题，不能用于实时查询。如果添加一些查询条件，则结果集可能会更改，因此无法将map/还原结果保存到另一个集合中进行实时查询。

我可以使用聚合框架来计算一个过滤器的计数，

只针对一个过滤器的聚合解决方案

db.test.aggregate(
{$project: {"filter.f2":1, "_id":0}},
{$group:   {"_id": {"key": {$ifNull: [null, "f2"]}, "value":"$filter.f2"}, "count" : {$sum: 1}}}
)

[
    {
        "_id" : { "key" : "f2", "value" : "v2-2" }, "count" : 2
    },
    {
        "_id" : { "key" : "f2", "value" : "v2-1" }, "count" : 1
    }
]

但我不知道怎么做所有的过滤器选项。有什么想法吗？

Answer 1

如果您将数据结构更改为类似的内容，请注意，所有值都是数组，甚至是具有单个值的数组：

{
  _id: 1,
  filters: [{
    key: 'f1',
    values: ['v1-1']
  },{
    key: 'f2',
    values: ['v2-1']
  },{
    key: 'f3',
    values: ['v3-1', 'v3-3']
  }]
}
{
  _id: 2,
  filters: [{
    key: 'f1',
    values: ['v1-1']
  },{
    key: 'f2',
    values: ['v2-2']
  },{
    key: 'f3',
    values: ['v3-2', 'v3-3']
  }]
}
{
  _id: 3,
  filters: [{
    key: 'f1',
    values: ['v1-1']
  },{
    key: 'f2',
    values: ['v2-2']
  },{
    key: 'f3',
    values: ['v3-1', 'v3-3']
  }]
}

您可以执行这样的聚合函数：

db.test.aggregate({
  $unwind: "$filters"
},{
  $project: {
    _id: 1,
    key: "$filters.key",
    values: "$filters.values"
  }
},{
  $unwind: "$values"
},{
  $group: {
    _id: {
      $concat: ["$key","|","$values"]
    },
    count: { $sum: 1 }
  }
})

如果你愿意的话，你可以跳过这个项目的步骤，我只是把它放在里面作为一个精确的步骤。无论如何，你都需要两次放松。