mongoDB中聚合函数java处理示例详解

1.问题

最近在做项目的时候碰到一个对mongodb的数据处理，从mongodb中拿到内嵌文档的时间排序的list。

一开始考虑到直接对mongodb中的属性排序，后面发现属性存在内嵌文档中，所以处理中需要用到聚合函数。

思考

（key）解决这个问题的过程让我学到很多，发现自己在解决一个问题不仅查找问题的姿势不对，浪费太多时间。而且在碰到问题之后，应该多看看解决办法，甚至解决了之后要去思考问题，回顾问题。而不是像以前一样，解决问题了就万事大吉，抛之脑后。

2.解决

需要对document中的一个tweet_list 集合中的一个属性 timestamp_ms进行排序。 组内排序

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")

);
aggregationresults<jsonobject> results = 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，

应用：

1.找到集合中所有键

2.网页分类

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，谢谢大家对的支持。