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python - MongoDB:限制来自 $gt 查询的结果(来自 pymongo)

coder 2023-10-31 原文

我正在从网络服务收集一些统计数据，并将其存储在一个集合中。数据看起来与此类似(但具有更多字段):

{"downloads": 30, "dt": "2010-02-17T16:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-17T17:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-17T18:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-17T19:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-17T20:56:34.163000"}
{…}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-18T17:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-18T18:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-18T19:56:34.163000"}
{"downloads": 30, "dt": "2010-02-18T20:56:34.163000"}

如果有人请求过去三十天的每日数字，那将意味着(在本例中)“下载”pr 的最大数量。天。这是当天的最后一条记录。

通过collection.find({"dt": {"$gt": datetime_obj_30_days_ago}})，我当然得到了所有的行，这不是很合适。所以我正在寻找一种方法来只返回给定时间段内一天的最后一天。

有人告诉我 group() 可能是要走的路，但我不太明白如何让它在这种情况下工作。

任何提示，指针将不胜感激!

最佳答案

您可以使用 group 执行此操作.在您的示例中，您需要提供一个 javascript 函数来计算键(以及 reduce 函数)，因为您只需要 datetime 字段的日期组件。这应该有效:

db.coll.group(
    key='function(doc) { return {"dt": doc.dt.toDateString()} }',
    condition={'dt': {'$gt': datetime_obj_30_days_ago}},
    initial={'downloads': 0},
    reduce='function(curr, prev) { prev.downloads = Math.max(curr.downloads, prev.downloads) }'
)

请记住，它仍然对过去一个月进行线性扫描，只是在服务器上而不是在客户端上。 可能简单地单独选择每一天的最大值会更快。

关于python - MongoDB:限制来自 $gt 查询的结果(来自 pymongo)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2291307/

MongoDBpymongo34downloads34.163000python

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