合并mongodb子文档

来源：https://groups.google.com/forum/#!topic/MongoDB-user/BpgEaRqrKsA

创新互联是一家以重庆网站建设公司、网页设计、品牌设计、软件运维、营销推广、小程序App开发等移动开发为一体互联网公司。已累计为玻璃隔断等众行业中小客户提供优质的互联网建站和软件开发服务。

【摘要】

Mongodb 的 BSON 存储格式灵活多样，有助于 MongoDB 的入门学习。有集算器 SPL 语言支持后，Mongodb 能实现像数据 SQL 那样的方便查询。

复制摘要

MongoDB文档的存储格式是BSON，一种类JSON的二进制形式的存储格式。如果熟悉JSON格式，将非常有助于MongoDB的入门学习，不过和JSON一样， BSON结构灵活，组织形式多样，在提供了强大的数据表达能力的同时，要实现类似数据SQL那样的方便查询却变成了一件非常不容易的事。

针对这个问题，集算器SPL语言内置了丰富的接口，能够极大地方便用户使用Mongodb。下面就用合并内嵌子文档结构的例子来举例说明。

Collection C1的部分数据如下：

{
       "_id" : ObjectId("55014006e4b0333c9531043e"),，
       "acls" : {
              "append" : {
                     "users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393") ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "edit" : {
                     "groups" : [ ],
                     "users" : [
                            ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")
                     ]
              },
              "fullControl" : {
                     "users" : [ ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "read" : {
                     "users" : [ ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398")],
                     "groups" : [ ]
              }
       },
     name: "ABC"
}

{
       "_id" : ObjectId("55014006e4b0333c9531043f"),
       "acls" : {
              "append" : {
                     "users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365") ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "edit" : {
                     "groups" : [ ],
                     "users" : [
                            ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")
                     ]
              },
              "fullControl" : {
                     "users" : [ ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "read" : {
                     "users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")],
                     "groups" : [ ]
              }
       },
       name: "ABC"
}

要求按name分组，每组数据是相同的name对应的子文档中的users字段，且数据不能重复。最后的计算结果类似下面这样：

{
result : [
       {
              _id: "ABC",
              readUsers : [
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")
              ]
              }
]
}

使用集算器SPL的代码如下：

	A		B
1	=mongo_open("mongodb://localhost:27017/local?user=test&password=test")
2	=mongo_shell(A1,"c1.find(,{_id:0};{name:1})")
3	for A2;name	=A3.(acls.read.users\|acls.append.users\|acls.edit.users\|acls.fullControl.users)
4		=B3.new(A3.name:_id,B3.union().id():readUsers)
5		=@\|B4.group@1(~._id,~.readUsers)
6	=mongo_close(A1)

A1:连接MongoDB，连接字格式为mongo://ip:port/db?arg=value&…

A2: 使用find函数从MongoDB中取数并排序，形成游标：collectoin是c1，过滤条件是空，取出_id之外的所有字段，并按name排序。

A3: 循环从游标读数，每次取name字段相同的一组文档。A3循环的作用范围是缩进的B3到B5，在这个作用范围内可以用A3来引用循环变量。

B3:取出本组文档的所有users字段，如下：

合并 mongodb 子文档

B4:合并本组各文档的users。

B5:将B4去除重复记录后不断地追加到B5中，其中group@1实现去重处理。B5如下：

合并 mongodb 子文档

B5就是本案例的计算目标。如果计算结果太多导致内存放不下，可以在B5中用函数export@j将B4转为json串，不断地追加到文本文件中。

A6:关闭mongodb。

MongoDB丰富灵活的存储结构轻量化、高效性，让人印象深刻，而集算器能与它天然融合，提高使用效率，扩展了应用空间。

网站标题：合并mongodb子文档
转载源于：http://scjbc.cn/article/gijgcg.html

合并mongodb子文档

其他资讯