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如何在mongoDB中利用java处理聚合函数

发表于:2024-11-17 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月17日,本篇文章给大家分享的是有关如何在mongoDB中利用java处理聚合函数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。需要对docume
千家信息网最后更新 2024年11月17日如何在mongoDB中利用java处理聚合函数

本篇文章给大家分享的是有关如何在mongoDB中利用java处理聚合函数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

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 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,

以上就是如何在mongoDB中利用java处理聚合函数,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。

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