JAVA — mongodb объединяет несколько методов запросов

SQL


1. Базовый объект БД

Весь запрос агрегации состоит в том, чтобы подсчитать количество пользователей в различных состояниях пользователя в качестве сценария:

1. Условия фильтрации:

date - дата запроса:

BasicDBObject Query = new BasicDBObject();  
Query.put("time",new BasicDBObject("$gte", date + " 00:00:00")
    .append("$lte", date + " 23:59:59"));

Если условий несколько: напрямую добавьте Query.put("status", 0);

Если есть фильтр ИЛИ:

BasicDBList values = new BasicDBList();
values.add(new BasicDBObject("status", new BasicDBObject("$exists",false)));
values.add(new BasicDBObject("status", 0));
Query.put("$or", values);

Где new BasicDBObject("$exists",false)) означает, что "статус" не существует (документы mongodb не равны полям объекта)

2. Сплайсинг

DBObject Match = new BasicDBObject("$match", Query);

Поместите запрос из предыдущего шага в фильтр math.

3. Условия группировки сплайсинга

Этот шаг эквивалентен SQL Group By

BasicDBObject GroupBy = new BasicDBObject();// 分组条件
GroupBy.put("userId", "$userId");//根据用户ID来分组

Как и при фильтрации на первом шаге, если есть несколько групп, вы можете добавить их напрямую: GroupBy.put("status", "$status");

4. Запрос после группировки

Во-первых, объединение группы вместе:

DBObject Select = new BasicDBObject("_id", GroupBy);

Если мы хотим работать с сгруппированными данными: (вот статистическое количество пользователей)

Select.put("count", new BasicDBObject("$sum", 1));

5. Сращивание $group

DBObject Group = new BasicDBObject("$group", Select);

Слишком далеко. Мы соединяем, оператор mongodb заканчивается здесь

Начнем операцию запроса:

import com.mongodb.AggregationOutput;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("这里是mongodb的数据表名")
    .aggregate(Match, Group);

Прочитайте результат запроса:

Iterable<DBObject> map  = Output.results();
//遍历map
for (DBObject dbObject : map) {
    //这里读取到的map为{"_id":{"userId":1,"status"0}}...     
    Map<String, Object> resultMap = (Map<String, Object>) dbObject.get("_id");

    //这里截取掉.0     
    Integer userId = Integer.parseInt(CommUtil.toString(ausgMap.get("userId")).replace(".0",""));

    //在这里我们就可以对我们的数据进行操作了；    
    Integer count = Integer.parseInt(CommUtil.toString(dbObject.get("count")));
         
}

2. БДОбъект

Нечего сказать, если вы считаете, что первый метод особенно длинный, я приведу более краткий запрос агрегации кода:

Перейти непосредственно к коду.

1. Обратите внимание на импортированные пакеты:

import com.mongodb.DBObject;  import com.mongodb.util.JSON;

2.$macth: 

(beginDay-дата начала запроса; endDay-дата окончания запроса)

DBObject match = (DBObject) JSON.parse("{$match:{'status':'1','time':
    {$gte:'"+beginDay+"',$lte:'"+endDay+"'}}}");

3.$group:

(Группировать по userId, подсчитывать количество пользователей, накапливать значение поля amout и брать максимальное значение поля amout)

DBObject group = (DBObject) JSON.parse("{$group:{_id:'$userId', 
    count:{$sum:1},total:{$sum:'$amount'},maxSigle:{$max:'$amount'}}}");

После объединения условий запустите запрос:

List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>();
list.add(match);  list.add(group);
AggregationOutput Output = mongoTemplate.getCollection("表名").aggregate(list);

О результатах обхода говорить не приходится. подробно описано выше

Второй способ намного проще первого. Тем не менее, это проверка вашего знакомства с операторами mongodb.

【Расширение】

Затем вышеуказанный метод расширяется
//status 为0或者为1 ; type 不为11；time在beginDay ~ endDay时间段内
DBObject match = (DBObject) JSON.parse("{$match:{'status':{$in:['0','1']},
    type:{$ne:11},'time':{$gte:'"+beginDay+"',$lte:'"+endDay+"'}}}"); 

//以用户Id分组，统计查询次数，取最后一次time的时间
DBObject group = (DBObject) JSON.parse("{$group:{_id:'$userId', 
    count:{$sum:1},lastTime:{$max:'$time'} }}");

//在上一步统计出的结果中筛选次数大于100的数据
DBObject groupMatch = (DBObject) JSON.parse("{$match:{count:{$gte:100}}}");

//$project----查询结果中需要显示哪些字段，显示则设置为1。如下需要不显示_id 域（字段），则需如下指定：
//db.集合名.aggregate( [ { $project : { _id: 0, count: 1 , lastSuccTime: 1 } } ] )
DBObject project = (DBObject) JSON.parse("{$project:{_id:1,count:1,lastSuccTime:1}}");

DBObject sort = (DBObject) JSON.parse("{$sort:{'count':-1}}");//排序

List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>();
list.add(match);
list.add(group);
list.add(groupMatch);
list.add(project);
list.add(sort);
AggregationOutput catchOutPut = mongoTemplate.getCollection("表名")
    .aggregate(list);//查询结果

Три, BasicDBObject + оператор скрипта

BasicDBObject groupIndex = new BasicDBObject();
BasicDBObject distinctQuery = new BasicDBObject();
distinctQuery.put("userId", new BasicDBObject("$in", userIds));//UserIds数组
BasicDBObject initIndex = new BasicDBObject();
initIndex.put("count", 0);//给count赋初值

// 脚本（doc代表数据库的数据.prev代表查询结果//prev.count这里的count就是上一步initIndex的count）
String reduce = "function(doc, prev) {if(doc.status==0){prev.count+= 1;};}";
List<Map<String, Object>> basicDBList = (List<Map<String, Object>>) mongoTemplate.
    getCollection("Collection").group(groupIndex, distinctQuery, initIndex, reduce, null);

Наконец, просмотрите список, чтобы получить результат [PS: метод агрегации группы имеет ограничение ---> Если данные превышают 20000, будет сообщено об ошибке]

Вышесказанное заключается в том, что я использую обработку агрегации mongodb в обычной бизнес-обработке. Если есть лучший способ или есть возможности для улучшения, пожалуйста, оставьте мне сообщение~


Категории