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MongoDB 聚合分组取第一条记录的案例及实现
来源:cnblogs  作者:东山絮柳仔  时间:2019/1/23 9:17:02  对本文有异议

关键字:MongoDB; aggregate;forEach

今天开发同学向我们提了一个紧急的需求,从集合mt_resources_access_log中,根据字段refererDomain分组,取分组中最近一笔插入的数据,然后将这些符合条件的数据导入到集合mt_resources_access_log_new中。

接到这个需求,还是有些心虚的,原因有二,一是,业务需要,时间紧;二是,实现这个功能MongoDB聚合感觉有些复杂,聚合要走好多步。

数据记录格式如下:

  1. 记录1
  2. {
  3. "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
  4. "_class" : "C1",
  5. "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
  6. "refererDomain" : "1234",
  7. "resourceType" : "static_resource",
  8. "ip" : "17.17.13.13",
  9. "createTime" : ISODate("2018-12-22T19:45:46.015+08:00"),
  10. "disabled" : 0
  11. }
  12. 记录2
  13. {
  14. "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
  15. "_class" : "C1",
  16. "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
  17. "refererDomain" : "1234",
  18. "resourceType" : "Dome_resource",
  19. "ip" : "17.17.13.14",
  20. "createTime" : ISODate("2018-12-21T19:45:46.015+08:00"),
  21. "disabled" : 0
  22. }
  23. 记录3
  24. {
  25. "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
  26. "_class" : "C2",
  27. "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
  28. "refererDomain" : "1235",
  29. "resourceType" : "static_resource",
  30. "ip" : "17.17.13.13",
  31. "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"),
  32. "disabled" : 0
  33. }

  1. 记录4
  2. {
  3. "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
  4. "_class" : "C2",
  5. "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
  6. "refererDomain" : "1235",
  7. "resourceType" : "Dome_resource",
  8. "ip" : "17.17.13.13",
  9. "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"),
  10. "disabled" : 0
  11. }
  1.  

以上是我们的4条记录,类似的记录文档有1500W。

因为情况特殊,业务发版需要这些数据。催的比较急,而 通过 聚合 框架aggregate,短时间有没有思路, 所以,当时就想着尝试采用其他方案。

最后,问题处理方案如下。

Step 1  通过聚合框架 根据条件要求先分组,并将新生成的数据输出到集合mt_resources_access_log20190122 中(共产生95笔数据);

实现代码如下:

  1. db.log_resources_access_collect.aggregate(
  2. [
  3. { $group: { _id: "$refererDomain" } },
  4. { $out : "mt_resources_access_log20190122" }
  5. ]
  6. )

Step 2  通过2次 forEach操作,循环处理 mt_resources_access_log20190122和mt_resources_access_log的数据。

代码解释,处理的逻辑为,循环逐笔取出mt_resources_access_log20190122的数据(共95笔),每笔逐行加工处理,处理的逻辑主要是  根据自己的_id字段数据(此字段来自mt_resources_access_log聚合前的refererDomain字段), 去和 mt_resources_access_log的字段 refererDomain比对,查询出符合此条件的数据,并且是按_id 倒序,仅取一笔,最后将Join刷选后的数据Insert到集合mt_resources_access_log_new。

新集合也是95笔数据。

大家不用担心性能,查询语句在1S内实现了结果查询。

  1. db.mt_resources_access_log20190122.find({}).forEach(
  2. function(x) {
  3. db.mt_resources_access_log.find({ "refererDomain": x._id }).sort({ _id: -1 }).limit(1).forEach(
  4. function(y) {
  5. db.mt_resources_access_log_new.insert(y)
  6. }
  7. )
  8. }
  9. )

 

Step 3 查询验证新产生的集合mt_resources_access_log_new,结果符合业务要求。 

刷选前集合mt_resources_access_log的数据量为1500多W。

刷选后产生新的集合mt_resources_access_log_new 数据量为95笔。

 

注意:根据时间排序的要求,因为部分文档没有createTime字段类型,且 createTime字段上没有创建索引,所以未了符合按时间排序我们采用了sort({_id:1})的变通方法,因为_id 还有时间的意义。下面的内容为MongoDB对应_id 的相关知识。

最重要的是前4个字节包含着标准的Unix时间戳。后面3个字节是机器ID,紧接着是2个字节的进程ID。最后3个字节存储的是进程本地计数器。计数器可以保证同一个进程和同一时刻内不会重复。

 

本文版权归作者所有,未经作者同意不得转载,谢谢配合!!!

原文链接:http://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/10306578.html

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