重新思考DB:按部分值分组

Question

我正在评估电话通话记录，我已经导入到rethinkDB中;文档如下所示：

{
    'date': '2015-01-02',
    'duration': 46,
    'cost': 0.25
    'type': 'outgoing'
}

我正在尝试检索一个月内所有通话期间的金额。


我可以通过此查询"手动"实现它：

r.table('CallLog').filter(r.row('date').match('2015-01-*')).sum('duration')

鉴于我只需要6个月，绝对有可能在合理的时间内完成。但是，我宁愿找出一种在一个查询中做到这一点的方法。
我知道我可以对文档进行分组;例如，按呼叫类型汇总所有呼叫的成本，我可以做

r.table('CallLog').group('type').sum('cost')

我不知道的是，我如何按部分字段分组，在本例中为date字段的前 7 个字符。

有什么想法吗？感谢您的帮助。

Answer 1

可以通过将匿名函数传递给 group 方法来按部分字段进行分组。每当您希望从group函数中获得一些特殊行为时，请考虑匿名函数（lambda 函数）中的一些特殊行为。

在这种情况下，您可以使用 match 方法传递一个正则表达式，该正则表达式将匹配具有 4 位数字、破折号和 2 位数字 （\d{4}-\d{2} ） 的字符串。

查询的外观如下所示：

r.table('29969411')
  .group(function (row) {
    return row('date').match("\d{4}-\d{2}")
  }).sum('cost')

在表中给出以下条目：

{
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-02-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "1ff56fdd-9152-4729-baa4-c9736adbe54f" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-03-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "74a453ec-531c-4fb0-a463-661b122d47df" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-01-02" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "bfa9aa42-51c0-43ef-af3d-24de15ed6571" ,
    "type":  "outgoing"
}, {
    "cost": 0.25 ,
    "date":  "2015-01-99" ,
    "duration": 46 ,
    "id":  "c93ac248-f214-4649-a355-bfc814169456" ,
    "type":  "outgoing"
}

结果如下：

[
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-01"
  } ,
   "reduction": 0.5
  } ,
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-02"
  } ,
   "reduction": 0.25
  } ,
  {
    "group": {
    "end": 7 ,
    "groups": [ ],
    "start": 0 ,
    "str":  "2015-03"
  } ,
    "reduction": 0.25
  }
]

Answer 2

谢谢你的回答，豪尔赫; 与此同时，我也发现了另一个（在一些帮助下）：

r.table('CallLog').group(r.row('date').match('.{7}')('str')).sum('cost')

给出以下结果：

[
    {
        "group":"2014-09",
        "reduction":214.8195
    },
    {
        "group":"2014-10",
        "reduction":20087.655200000074
    }
]