MongoDB พอลิเมอ

MongoDB polymerized (รวม) เป็นหลักสำหรับการประมวลผลข้อมูล (เช่นค่าเฉลี่ยสถิติจำนวนเงิน, ฯลฯ ) และผลตอบแทนของข้อมูลจากการคำนวณที่ ที่คล้ายกันค่อนข้างนับคำสั่ง SQL (*)

รวม () วิธีการ

MongoDB วิธีการใช้พอลิเมอรวม ()

ไวยากรณ์

ไวยากรณ์รวมพื้นฐาน () วิธีการดังต่อไปนี้:

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

ตัวอย่าง

การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นดังนี้:

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'w3cschool.cc',
   url: 'http://www.w3cschool.cc',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'w3cschool.cc',
   url: 'http://www.w3cschool.cc',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

ตอนนี้เราตั้งค่าดังกล่าวข้างต้นจะถูกคำนวณสำหรับแต่ละจำนวนบทความที่เขียนโดยผู้เขียนใช้รวม () คำนวณดังนี้

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "w3cschool.cc",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

ตัวอย่างที่คล้ายกันข้างต้นคำสั่ง SQL: เลือก by_user นับ (*) จากกลุ่ม mycol โดย by_user

ในตัวอย่างข้างต้นเรา by_user สนามโดยสนามให้กับกลุ่มข้อมูลและคำนวณผลรวมของค่าเดียวกัน by_user สนาม

ตารางต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงการแสดงออกรวมบางส่วน:

การแสดงออก	ลักษณะ	ตัวอย่าง
$ ซำ	คำนวณผลรวม	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" num_tutorial: {$ รวม: "$ ชอบ"}}}])
$ เฉลี่ย	การคำนวณค่าเฉลี่ย	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" num_tutorial: {$ เฉลี่ย: "$ ชอบ"}}}])
$ นาที	ได้รับการเก็บรวบรวมเอกสารทั้งหมดที่สอดคล้องต่ำสุดคุ้มค่า	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" num_tutorial: {$ นาที: "$ ชอบ"}}}])
$ แม็กซ์	ได้รับคอลเลกชันของเอกสารทั้งหมดที่สอดคล้องกับมูลค่าสูงสุด	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" num_tutorial: {$ Max: "$ ชอบ"}}}])
$ กด	ในเอกสารที่เกิดการแทรกค่าลงในอาร์เรย์	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" URL: {$ ผลักดัน: "$ URL"}}}])
$ AddToSet	ในเอกสารที่เกิดการแทรกค่าลงในอาร์เรย์ แต่ไม่ได้สร้างสำเนา	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" URL: {$ addToSet: "$ URL"}}}])
$ แรก	เป็นข้อมูลเอกสารแรกตามเอกสารทรัพยากรการจัดเรียง	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" first_url: {$ ครั้งแรก: "$ URL"}}}])
$ ล่าสุด	ได้รับข้อมูลเอกสารที่ผ่านมาตามเอกสารทรัพยากรการจัดเรียง	db.mycol.aggregate ([{$ กลุ่ม: {_id: "$ by_user" last_url: {$ ล่าสุด: "$ URL"}}}])

แนวคิดของท่อ

ท่อใน Unix และ Linux โดยทั่วไปจะใช้ในการส่งออกคำสั่งปัจจุบันเป็นพารามิเตอร์คำสั่งต่อไป

MongoDB MongoDB ท่อพอลิเมอเอกสารในท่อหลังจากผลมาประมวลผลเพื่อการประมวลผลท่อต่อไป การดำเนินการทางท่อสามารถทำซ้ำได้

นิพจน์: การป้อนข้อมูลการประมวลผลและการส่งออกเอกสาร การแสดงออกเป็นไร้สัญชาติเท่านั้นที่สามารถใช้ในการคำนวณท่อปัจจุบันของเอกสารรวมคุณไม่สามารถจัดการกับเอกสารอื่น ๆ

ที่นี่เราแนะนำกรอบการรวมตัวที่ใช้กันทั่วไปในการดำเนินงานหลายประการ:

$ โครงการ: การปรับเปลี่ยนโครงสร้างของเอกสารการป้อนข้อมูล สามารถใช้ในการเปลี่ยนชื่อเพิ่มหรือเอาเขตข้อมูลก็ยังสามารถนำมาใช้ในการสร้างการคำนวณและเอกสารที่ซ้อนกัน
$ Match: ใช้ในการกรองข้อมูลเฉพาะการส่งออกของเอกสารที่มีคุณภาพ $ Match ใช้ MongoDB ประกอบแบบสอบถามมาตรฐาน
$ จำกัด การ จำกัด จำนวนของเอกสาร MongoDB พอลิเมอท่อกลับ
$ ข้ามข้ามจำนวนที่ระบุในเอกสารในท่อพอลิเมอและผลตอบแทนส่วนที่เหลือของเอกสาร
$ ผ่อนคลาย: เอกสารถูกแบ่งออกเป็นอาร์เรย์ของข้อมูลพิมพ์ลงในหลายแต่ละอาร์เรย์ที่มีค่า
$ กลุ่ม: คอลเลกชันของเอกสารการจัดกลุ่มสามารถนำมาใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางสถิติ
$ ค้นหา: ออกเอกสารการป้อนข้อมูลหลังจากการสั่งซื้อ
$ GeoNear: จัดลำดับออกเอกสารใกล้เคียงกับที่ตั้งทางภูมิศาสตร์

ตัวอย่างของผู้ประกอบการท่อ

1, $ ตัวอย่างโครงการ

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

ในกรณีนี้ผลจะมี _id, tilte และผู้เขียนสามช่องฟิลด์ _id เริ่มต้นคือการจะรวมถ้าสั่งไม่ได้มี _id ถ้ามันสามารถ:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

2. ตัวอย่างการแข่งขัน $

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$ Match ถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้คะแนนมากกว่า 70 น้อยกว่าหรือเท่ากับ 90 บันทึกแล้วบันทึกที่ตรงกันกับขั้นตอนต่อไปของผู้ประกอบการกลุ่มท่อ $ สำหรับการประมวลผล

3. $ ข้ามเช่น

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

หลังจากที่ผู้ประกอบการประมวลผลท่อ $ เฮี๊ยบเอกสารครั้งแรกห้าเป็น "กรอง" ออก

ก่อนหน้านี้: ดัชนี MongoDB

สำเนา MongoDB (ชุดแบบจำลอง) ถัดไป: