招呼！我有以下问题。我有一个包含大量行的表，我需要搜索这些行，然后按许多参数对搜索结果进行分组。假设桌子是id,big_text,price,country,field1,field2,...,fieldX我们运行这样的请求SELECT....WHERE[useFULLTEXTindextoMATCH()big_text]AND[usesomerandomclausesthatanywayrenderindexesuseless,like:countryIN(1,2,65,69)andprice这将显示为搜索结果，然后我们需要获取这些搜索结果并按多个字段对其进行分组以生成搜索筛选器(r
Mongodbmapreduce函数不提供任何方法来像find函数一样从数据库中跳过记录。它具有查询、排序和限制选项的功能。但是我想跳过数据库中的一些记录，但我没有任何办法。请提供解决方案。提前致谢。 最佳答案 理想情况下，结构良好的map-reduce查询将允许您跳过集合中的特定文档。或者，正如Sergio指出的那样，您可以简单地不在map()中发出特定文档。使用scope定义全局计数器变量是将emit限制在指定范围的文档的一种方法。例如，要跳过按ObjectID排序的前20个文档(因此按插入时间排序):db.collection
我想计算一个集合中我的文档(包括嵌入式文档)的所有键。首先我写了一个Java客户端来解决这个问题。显示结果用了不到4秒。然后我写了一个map/reduce函数。结果很好，但运行函数花了30多秒!我认为map/reduce函数会更快，因为它是在服务器端执行的。Java客户端需要从服务器获取每个文档，但速度要快得多。为什么会这样？//这是我的map函数:map=function(){for(varkeyinthis){emit(key,{count:1});if(isNestedObject(this[key])){m_sub(key,this[key]);}}}//这是我的reduce函
寻找与Postgres的DistinctOn类似的功能。有一组文档{user_id,current_status,date}，其中状态只是文本，日期是日期。仍处于围绕mongo思考并了解最佳做事方式的早期阶段。mapreduce会是这里最好的解决方案吗，map发出所有信息，而reduce记录最新的一个，或者是否有一个内置的解决方案而不拉出mr？ 最佳答案 有一个distinctcommand，但是我不确定这就是您所需要的。Distinct是一种“查询”命令，对于大量用户，您可能希望非实时汇总数据。Map-Reduce可能是实现这一目
我对要增量聚合的数据有疑问。我有设备(很多，存储在设备集合中)发出测量值(不定期)，这些测量值存储在记录集合的数据库中。每条记录都有一个timestamp_utc，它不是存储数据的时间戳，而是测量位置。(完全不同，因为设备发送了一堆措施)我想要的是为每个不同的设备增量地进行不同规模的批处理数据聚合(MapReduce)。例如，我想要一个平均每5分钟测量一次的集合，每30分钟一次，......每天等等......我不想每次都处理整个数据，而只想处理新条目。例如:记录集合包含:{_id:{device1,time:ISODate(2011-10-12T13:50:01Z)},value:{
我正在尝试了解map/reduce的行为。这是map功能:function(){varklass=this.error_class;emit('klass',{model:klass,count:1});}和reduce函数:function(key,values){varresults={count:0,klass:{foo:'bar'}};values.forEach(function(value){results.count+=value.count;results.klass[value.model]=0;printjson(results);});returnresults;
我似乎无法让我的MapReducereduce函数正常工作。这是我的map功能:functionMap(){day=Date.UTC(this.TimeStamp.getFullYear(),this.TimeStamp.getMonth(),this.TimeStamp.getDate());emit({search_dt:newDate(day),user_id:this.UserId},{timestamp:this.TimeStamp});}这是我的reduce函数:functionReduce(key,values){varresult=[timestamp:0];value
我是mongodb和map-reduce的新手，想通过使用k-means空间聚类来评估空间数据。我找到了这个article这似乎很好地描述了算法，但我不知道如何将其转换为mongoshell脚本。假设我的数据如下所示:{_id:ObjectID(),loc:{x:,y:},user:}我可以使用{k=sqrt(n/2)}，其中n是样本数。我可以使用聚合来获取数据的边界范围和计数等。我有点迷失了对聚类点文件的引用，我认为这只是另一个集合，我不知道如何进行迭代或者是否可以在客户端或数据库中完成？好的，我在这方面取得了一些进展，因为我已经生成了初始随机点数组，我需要在map-reduce阶段
我是MongoDB和mongoose的新手，我想按天获取从开始日期到当前日期的订阅者总数。换句话说，我需要按天对我的所有订阅者进行分组，并且我需要对每一天的所有以前的订阅者求和。这是我的一些文档:{"_id":ObjectId("574cef8ee62502d08f34c075"),"userId":"a7zd609h54wm5kt","subscribedAt":ISODate("2016-05-30T18:22:05Z"),"isSubscribed":true,"createdAt":ISODate("2016-05-31T01:57:34.098Z"),"__v":0}{"_i
我现在正在考虑使用MongoDB。为了使目标明确，这里需要发生的事情:在我的应用程序Finch(finchformac.com的详细信息)中，我每天为每个用户提供他们打开的窗口、打开窗口的时间、关闭窗口的时间以及他们选择的标签的数以千计的条目为了它。我需要在线备份这些数据，以便它可以同步到他们的其他Mac计算机等。我还需要能够根据他们的数据在线绘制图表，这意味着一些复杂的查询会触及数十万条记录。现在我已经尝试在应用程序端使用Ruby/Rails/Mongoid和JSON解析器一次发送10,000条记录的增量数据，数据通过后台mapreduce作业处理到其他集合。但是，这一切似乎都被阻止
