Подробное объяснение нескольких методов запроса для агрегации Java MongoDB

1. BasicDbobject

Весь запрос агрегации состоит в том, чтобы подсчитать количество пользователей в различных состояниях пользователей как сценарии:

1. Критерии фильтра:

дата - дата запроса:

 Basicdbobject Query = new BasicDBobject (); Query.put ("Time", New BasicDbobject ("$ GTE", Date + "00:00:00"). Append ("$ lte", Date + "23:59:59"));

Если есть несколько условий: добавить Query.put ("status", 0);

Если есть или фильтр:

 BasicDblist Values = new BasicDblist (); values.add (new basicdbobject ("status", new basicdbobject ("$ fastist", false))); values.add (new basicdbobject ("status", 0)); query.put ("$ или", values);

где New BasicDbobject («$ существует», false)) означает, что «статус» не существует (документ MongoDB не может быть равен полю объекта)

2. Спилосинг матч

 Dbobject match = new basicdbobject ("$ match", Query);

Поместите предыдущий запрос в фильтр Macth

3. Условия сращивания и группировки

Этот шаг эквивалентен группе SQL

 BasicDBobject GroupBy = new BasicDBobject (); // Группирование условий GroupBy.put ("userId", "$ userId"); // Группа в соответствии с идентификатором пользователя

Как и шаг фильтрации на первом шаге, если есть несколько групп, вы можете напрямую добавить их к следующему: Groupby.put («Статус», «Статус $»);

4. Постгрупп запрос

Сначала сплайсируйте группировки:

 Dbobject select = new BasicDbobject ("_ ID", GroupBy);

Если мы хотим работать на сгруппированных данных: (вот статистика пользователей)

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

5. Splice $ Group

 Dbobject Group = new BasicDbobject ("$ Group", SELECT);

До сих пор. Давайте разыграем заявление MongoDB

Давайте начнем операцию запроса:

 Import com.mongodb.aggregationOutput; import org.springframework.data.mongodb.core.mongotemplate; aggregationOutput output = mongotemplate.getCollection («Вот имя таблицы данных MongoDB») .aggregate (Match, Group);

Прочитайте результат запроса:

 Iteerable <dbobject> map = output.results (); // transip mapfor (dbobject dbobject: map) {// Читая карта здесь {"_id": {"userId": 1, "Состояние" 0}} ... Map <String, Object> ResultMap = (map <string, object>) dbobject.get ("_ ID"); //Transfer.0 integer userid = integer.parseint (commutil.tostring (ausgmap.get ("userid")). Replication (". 0", "")); // Здесь мы можем работать на наших данных; Integer count = integer.parseint (commutil.tostring (dbobject.get ("count"))); }

2. dbobject

Без лишних слов, если вы считаете, что первый метод является особенно долгосрочным, то я представлю вам более краткий запрос агрегации с более кратким кодом:

Просто загрузите код.

1. Обратите внимание на импортный пакет:

 Импорт com.mongodb.dbobject; импорт com.mongodb.util.json;

2. $ macth:

(Дата начала Query-Query; дата окончания в конце дня-дата окончания)

 Dbobject match = (dbobject) json.parse ("{$ match: {'status': '1', 'time': {$ gte: '"+beginday+"', $ lte: '"+condday+"'}}}}");

3. $ Group:

(Сгруппировано по пользователю, подсчитывайте количество пользователей, накапливает значение поля AMOUT и возьмите максимальное значение поля AMOUT)

 Dbobject group = (dbobject) json.parse ("{$ group: {_ id: '$ userid', count: {$ sum: 1}, общая: {$ sum: '$ summ'}, maxsigle: {$ max: '$ summ'}}}}");

После того, как условия запланированы, начинайте запросить:

 List <dbobject> list = new ArrayList <dbobject> (); list.add (match); List.Add (группа); AggregationOutput output = mongotemplate.getCollection ("имя таблицы"). Aggregate (List);

Нет необходимости говорить о результате обхода. Вышеупомянутое подробно описано

Второй метод намного проще другого? Но это проверяет свое знакомство с заявлениями MongoDB.

【Расширенный】

Тогда приведенный выше метод расширяется

 // статус равен 0 или 1; тип не 11; время dbobject match = (dbobject) json.parse ("{$ match: {'status': {$ in: ['0', '1']}, тип: {$ ne: 11}, 'time': {$ gte: '+beginday+"', $ lte: '+wime at}}} "); В последний раз dbobject Group = (dbobject) json.parse ("{$ Group: {_ ID: '$ userId', count: {$ sum: 1}, в прошлый раз: {$ max: '$ time'}}}"); // в результатах, подсчитанных в предыдущем шаге, данные с фильтрованием больше, чем в 100 раз dbobject groupmatch = d Json.parse ("{$ match: {count: {$ gte: 100}}}"); // $ project ---- Какие поля должны отображаться в результате запроса, и дисплей установлен в 1. Поле _id (поле) не должно отображаться следующим образом, поэтому вам необходимо указать следующее: // db. Имя коллекции.aggregate ([{$ project: {_id: 0, count: 1, lastsucctime: 1}}]) dbobject project = (dbobject) json.parse ("{$ project: {_ id: 1, count: 1, lastsucctime: 1}}"); Json.parse ("{$ sort: {'count':-1}}"); // Сортировка сортировки <dbobject> list = new Arraylist <dbobject> (); list.add (match); list.add (группа); list.add (GroupMatch); list.add (project); sort. sort.tailtectuentauttureturetecturetecturetecturetecturetautemation aleltecturetautematuretecturetaT Имя ") .agegrate (List); // Результаты запроса

3. BasicDbobject+оператор скрипта

 BasicDbobject GroupIndex = new BasicDboBject (); BasicDboBject disfulQuery = new BasicDBobject (); DissultQuery.put («userId», new BasicDBobject ("$ in", userId из базы данных. PREV представляет результат запроса // prev.count. Здесь является счет предыдущего шага initIndex) string cread = "function (doc, prev) {if (doc.status == 0) {prev.count+= 1;};}"; list <map, объект >> basicdblist = (sirect <map <string, object >> mongotteTatrate. getCollection ("collection"). Group (GroupIndex, DisfulQuery, initIndex, уменьшение, нулевой);

Наконец, вы можете получить результат, пройдя через список. [PS: Существует ограничение на этот метод агрегации группы ---> будет ошибка, если она превысит 20 000 данных]

Приведенное выше я использую обработку агрегации MongoDB в обычной бизнес -обработке. Если есть лучший метод или что -то, что требует улучшения, оставьте мне сообщение ~