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mongodb - $project MongoDB 聚合中的不同项目

coder 2023-11-02 原文

我在 mongodb 中有一个非常大的项目集合，其架构无法更改。简化版本如下所示:

{event: { address: {ip: "1.1.1.1", port: 80}}}
{event: { address: {ip: "1.1.1.2", port: 80}}}
{event: { address: [{ip: "1.1.1.1", port: 80}, {ip: "1.1.1.1", port: 443}]}}
{event: { address: [{ip: "1.1.1.1", port: 8080}, {ip: "1.1.1.2", port: 443}]}}

每个事件可能有一个或多个地址。每个地址都有“ip”和“port”。因此，在具有多个地址的事件中可能会重复“ip”。

我想做的就是计算每个 ip 地址的事件数并找到排名靠前的 ip 地址。对于上面的例子，首选的结果是:

[ { "ip" : "1.1.1.1", "count" : 3 },
  { "ip" : "1.1.1.2", "count" : 2 } ]

想到的查询是这样的:

db.collection.aggregate({$project: {ip: "$event.address.ip"}}, {$group: {_id: "$ip", count: {$sum: 1}}}, {$sort: {count: -1}}, {$limit: 5})

但结果是:

{
 "result" : [
  { "_id" : ["1.1.1.1", "1.1.1.2"], "count" : 1 },
  { "_id" : ["1.1.1.1", "1.1.1.1"], "count" : 1 },
  { "_id" : "1.1.1.2", "count" : 1 },
  { "_id" : "1.1.1.1", "count" : 1 } ],
 "ok" : 1
}

我不能使用 $unwind，因为对于每个事件，每个 IP 地址应该只计算一次，但有些事件重复了相同的 IP。此外，$unwind 一般不会工作，因为“地址”并不总是一个数组。有些事件只有一个不是数组的地址，$unwind 会为它们抛出异常。

我尝试了不同的聚合运算符，例如 $group 中的 $addToSet，但都无济于事。

集合非常大，我无法先提取应用程序中的所有 IP 地址，然后计算每个 IP 地址的事件数。

可以用map/reduce来完成吗？你有什么建议？

最佳答案

虽然这可以通过 MapReduce 完成，但聚合框架会更快。您需要在计划中添加两个步骤 - 1) 您需要“规范化”格式，以便地址始终是一个数组，2) 然后您需要 $unwind 该数组，按 _id,ip 分组以消除重复项，并且然后按 ip 分组以获得所需的计数。

规范化数组和非数组很棘手，但可以通过 $unwind 前后的两个投影来完成。

var p1 = { "$project" : {
        "array" : {
            "$cond" : [
                {
                    "$eq" : [
                        "$address.0",
                        [ ]
                    ]
                },
                "$address",
                [
                    null
                ]
            ]
        },
        "notarray" : {
            "$cond" : [
                {
                    "$ne" : [
                        "$address.0",
                        [ ]
                    ]
                },
                "$address",
                [
                    null
                ]
            ]
        },
        "isArray" : {
            "$eq" : [
                "$address.0.ip",
                [ ]
            ]
        }
    }
};
var u = { "$unwind" : "$array" };
var p2 = { "$project" : {
        "address" : {
            "$cond" : [
                "$isArray",
                "$array",
                "$notarray"
            ]
        }
    }
};

相比之下，两个$group阶段就简单了:

var g1 = { "$group" : { "_id" : { "_id" : "$_id", "ip" : "$address.ip" } } };
var g2 = { "$group" : { "_id" : "$_id.ip", "count" : { "$sum" : 1 } } };

这是我的示例数据:

> db.coll.find()
{ "_id" : ObjectId("52cd0badba17f3b7ed212575"), "address" : { "ip" : "1.1.1.1" } }
{ "_id" : ObjectId("52cd0bc4ba17f3b7ed212576"), "address" : [  {  "ip" : "1.1.1.1" },  {  "ip" : "1.1.1.1" } ] }
{ "_id" : ObjectId("52cd0bc9ba17f3b7ed212577"), "address" : [  {  "ip" : "1.1.1.1" },  {  "ip" : "1.1.1.2" } ] }

这是聚合及其输出:

> db.coll.aggregate(p1, u, p2, g1, g2)
{ "_id" : "1.1.1.1", "count" : 3 }
{ "_id" : "1.1.1.2", "count" : 1 }

关于mongodb - $project MongoDB 聚合中的不同项目，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20989952/

mongodb34addresscodeaggregation-framework

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