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    3d和值基本走势图:MongoDB聚合分组取第一条记录的案例与实现方法

    文章TAG:mongodb 聚合分组
    时间:2019-02-18来源/作者:东山絮柳仔 编辑:源码库 文章热度:

    双色球基本走势图表图 www.jpkp.net 前言

    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:

    记录1
    
    {
     "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
     "_class" : "C1",
     "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
     "refererDomain" : "1234",
     "resourceType" : "static_resource",
     "ip" : "17.17.13.13",
     "createTime" : ISODate("2018-12-22T19:45:46.015+08:00"),
     "disabled" : 0
    }
    
    记录2
    
    {
     "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
     "_class" : "C1",
     "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
     "refererDomain" : "1234",
     "resourceType" : "Dome_resource",
     "ip" : "17.17.13.14",
     "createTime" : ISODate("2018-12-21T19:45:46.015+08:00"),
     "disabled" : 0
    }
    
    记录3
    
    {
     "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
     "_class" : "C2",
     "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
     "refererDomain" : "1235",
     "resourceType" : "static_resource",
     "ip" : "17.17.13.13",
     "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"),
     "disabled" : 0
    }
    记录4
    
    {
     "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"),
     "_class" : "C2",
     "resourceUrl" : "/static/js/p.js",
     "refererDomain" : "1235",
     "resourceType" : "Dome_resource",
     "ip" : "17.17.13.13",
     "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"),
     "disabled" : 0
    }

    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:

    db.log_resources_access_collect.aggregate(
          [
          
          { $group: { _id: "$refererDomain" } },
          { $out : "mt_resources_access_log20190122" }
          ]
     
         )

    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。

    db.mt_resources_access_log20190122.find({}).forEach(
     function(x) {
      db.mt_resources_access_log.find({ "refererDomain": x._id }).sort({ _id: -1 }).limit(1).forEach(
       function(y) {
        db.mt_resources_access_log_new.insert(y)
       }
      )
     }
    )

    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。

    MongoDB,聚合分组

    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。

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对ASPKU源码库的支持。


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