我已经知道MongoDB不支持连接操作，但我必须使用mapReduce范例模拟一个$lookup(来自聚合框架)。我的两个收藏是://Employeessample{"_id":"1234","first_name":"John","last_name":"Bush","departments":[{"dep_id":"d001","hire_date":"date001"},{"dep_id":"d004","hire_date":"date004"}]}{"_id":"5678","first_name":"Johny","last_name":"Cash","department
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
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
我正在构建一个基于任务队列的应用程序:它为多个异步连接的客户端提供一系列任务。不同之处在于，任务必须以随机顺序提供。我的问题是我现在使用的算法在计算上非常昂贵，因为它依赖于许多大型查询和从数据库传输。我有一种强烈的预感，有一种更便宜的方法可以达到相同的结果，但我不太清楚解决方案。你能想出一个聪明的办法来解决这个问题吗？这是我现在使用的(计算量大的)算法:当客户端查询新任务时...在数据库中查询“未完成”的任务将所有任务放在一个列表中打乱列表(使用random.shuffle)将第一个任务标记为“进行中”将任务参数发送给客户端完成当客户端完成任务时...6a。记录结果并将任务标记为“已完
假设我有一组这样的用户:-{"_id":"1234","Name":"John","OS":"5.1","Groups":[{"_id":"A","Name":"GroupA"},{"_id":"C","Name":"GroupC"}]}我收集了这样的事件:-{"_id":"15342","Event":"VIEW","UserId":"1234"}我可以使用mapreduce来计算每个用户的事件数，因为我可以发出“UserId”并计算它，但是我现在想做的是按组计算事件数。如果我的事件文档中有一个“Groups”数组，那么这会很容易，但我没有，这只是一个例子，实际应用要复杂得多，我不想
我有这个Mongoose模式varSessionSchema=mongoose.Schema({id:Number,cure:{type:mongoose.Schema.Types.ObjectId,ref:'Cure'},performances:Array,startDate:Date,endDate:Date,validatee:Boolean,deleted:Boolean});我需要知道有多少文档有不同的ID，但我只需要那些startDate大于给定日期(例如今天)的文档。运行以下代码工作正常，但我想在map中添加一些字段以在查询中使用它们。varo={};o.map=fun
我正在尝试使用MEAN堆栈和Typescript进行一个小项目，我似乎遇到了一个问题，即Typescript没有接受emit()和Array.sum()方法。下面是我的代码...letoptions:mongoose.ModelMapReduceOption={map:()=>{emit(this.customer,this.total);},reduce:(key,values)=>{returnArray.sum(values);},out:{replace:"map_reduce_customers"},verbose:true};我在NPM上使用typings包，并在我的项目中
