Nilai Bidang Bersarang Kueri Mongo dengan kunci induk dua tingkat yang tidak diketahui

Pengurangan peta memungkinkan Anda memproses kunci bernama, tetapi agregasi adalah cara yang tepat untuk kueri yang efisien.

Anda harus memodelkan data sebagai larik dokumen yang disematkan untuk kerangka kerja agregasi.

Saya telah memberi Anda dua opsi. Anda dapat mengujinya untuk kumpulan data Anda dan melihat mana yang bekerja lebih baik untuk Anda.

Sesuatu seperti

"v":[
  {
    "minute":1,
    "seconds":[
      {
        "second":54,
        "data":{
         "field1":7.373158,
         "entry_id":4635,
         "field3":0.19,
         "field2":88
       }
      }
    ]
  },
  {
    "minute":2,
    "seconds":...
  }
]

Sekarang Anda dapat dengan mudah meminta item yang memiliki pembacaan sensor:"field1">2.

db.col.aggregate(
  [{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
   {"$unwind":"$v"}, 
   {"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
   {"$unwind":"$v.seconds"}, 
   {"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
   {"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)

Atau, Anda dapat membagi dokumen berdasarkan menit. Sesuatu seperti

"v":[
  {
    "second":1,
    "data":{
       "field1":7.373158,
       "entry_id":4635,
       "field3":0.19,
       "field2":88
     }
  },
  {
     "second":2,
     "data":...
  }
]

Anda sekarang dapat melakukan kueri seperti ( dengan indeks pada v.data.field1 )

db.col.aggregate(
  [{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
   {"$unwind":"$v"}, 
   {"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
   {"$project":{"data":"$v.data"}}]
)

Anda dapat menanyakan item yang memiliki pembacaan sensor:"field1">2 dan "field3">5

Menggunakan struktur pertama

db.col.aggregate(
  [{"$match":{"v":{"$elemMatch":{"seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}}}},
  {"$unwind":"$v"}, 
    {"$match":{"v.seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
  {"$unwind":"$v.seconds"}, 
  {"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)

Menggunakan struktur kedua

db.col.aggregate(
  [{"$match":{"v.data":{$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
  {"$unwind":"$v"}, 
  {"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2},"v.data.field3":{"$gt":5} }},
  {"$project":{"data":"$v.data"}}]
)

Pembaruan Mongo 3.6

$match dengan $expr yang menerima ekspresi agregasi.

$gt > 0 - ekspresi agregasi untuk memeriksa di mana jumlah semua kriteria detik yang cocok dalam satu menit lebih besar dari 0

$objectToArray untuk mengubah kunci bernama menjadi pasangan nilai kunci diikuti dengan $filter detik pada kriteria input dan jumlah output dari catatan detik yang cocok.

db.testcol.aggregate(
{"$match":{
  "$expr":{
    "$gt":[
      {"$sum":{
        "$map":{
          "input":{"$objectToArray":"$v"},
          "as":"secondsofminute",
          "in":{
            "$size":{
              "$filter":{
                "input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
                "as":"seconds",
                "cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
              }
            }
          }
        }
      }},
    0]
  }
}})

Pembaruan Mongo 3.4 - Ganti $expr dengan $redact

db.col.aggregate(
 {"$redact":{
  "$cond":{
    "if":{
      "$gt":[
        {"$sum":{
          "$map":{
            "input":{"$objectToArray":"$v"},
            "as":"secondsofminute",
            "in":{
              "$size":{
                "$filter":{
                  "input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
                  "as":"seconds",
                  "cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
                }
              }
            }
          }
        }},
        0]
    },
   "then":"$$KEEP",
   "else":"$$PRUNE"
  }
}})