如何在mongoDB中利用java处理聚合函数-创新互联
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使用聚合框架,通过match,unwind,sort等不同的组件创建一个管道。
类似mysql中的多层嵌套子查询。
mongoDB中js代码
db.text.aggregate( // Initial document match (uses index, if a suitable one is available) [ { $match: { _id : ObjectId("5ca95b4bfb60ec43b5dd0db5") }}, // Expand the scores array into a stream of documents { $unwind: '$tweet_list' }, { $match: { 'tweet_list.timestamp_ms': '1451841845660' }}, // Sort in descending order { $sort: { 'tweet_list.timestamp_ms': 1 }} ] )
java实现此聚合函数
java中的Aggregation类,查询条件的顺序决定结果。
Aggregation agg = Aggregation.newAggregation( Aggregation.match(Criteria.where("_id").is(id)), Aggregation.unwind("tweet_list"), Aggregation.sort(Sort.Direction.ASC,"tweet_list.timestamp_ms"), Aggregation.project("tweet_list.timestamp_ms","tweet_list.text","tweet_list.created_at") ); AggregationResultsresults = mongoTemplate.aggregate(agg, "text", JSONObject.class); //System.out.println("results"+results.getRawResults()); //获取到的结果是document //String res = results.getRawResults(); String json = com.mongodb.util.JSON.serialize(results.getRawResults()); System.out.println("JSON serialized Document: " + json); JSONObject jso= JSON.parseObject(json); JSONArray resultss=jso.getJSONArray("results"); System.out.println(resultss);
3.扩展
管道pipeline
以下的管道操作符可以按照任意顺序组合在一起使用。每个操作符都会接受一连串文档,对这些文档做了类型转换后,将转换后的文档作为结果传递给下一个操作符。直到最后一个管道操作符,将结果返回给客户端。
筛选match
尽可能将帅选放在管道的前部。两个原因:
1.先过滤掉不需要的文档,减少管道的工作量。
2.如果在project和group之前执行match,查询可以用索引。
3.不能在match中使用地理空间操作符
投射project
类似select操作。可以用管道表达式,数学表达式,日期表达式,字符表达式,逻辑表达式等。
分组group
跟mysql中的分组比较像
排序sort
1 升序 -1 降序
限制limit
限制结果条数
跳过skip
丢弃结果中的前n个文档
拆分unwind
把数组中的每个值拆分为单独的文档,例如此问题中需要对一个document中的tweetlist进行排序,可以使用unwind把tweetlist中的不同map拆分成不同的文档。
结果返回
文档
MapReduce
如果聚合框架中查询语言不能不表达,需要用到MapReduce。
使用:把问题拆分为多个小问题,把各个小问题发送到不同的机器上,每台机器只负责完成一部分的工作,完成之后,再把零碎的解决方案合并。
步骤:
1.映射map:把操作映射到集合中每个文档
2.洗牌shuffle:按照键值分组,并将产生的键值组成列表放到对应的键中。
3.化简reduce:把列表中的值化简成一个单值,值被返回,继续shuffle,然后最终每个键的列表只有一个值,即最终结果,
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