我有一个包含以下文档的集合:
[
{
"user_id": 1,
"prefs": [
"item1",
"item2",
"item3",
"item4"
]
},
{
"user_id": 2,
"prefs": [
"item2",
"item5",
"item3"
]
},
{
"user_id": 3,
"prefs": [
"item4",
"item3",
"item7"
]
}
]
我想写一个聚合,它将获得一个user_id
,并生成一个列表,其中包含映射到列表中相同prefs
数量的所有用户。例如,如果我运行user_id = 1
的聚合,我必须得到:
[
{
"user_id": 2,
"same": 1
},
{
"user_id": 3,
"same": 2
}
]
您不能在这里用"user_id": 1
这样简单的输入编写任何查询,但您可以为该用户检索文档,然后将该数据与您正在检索的其他文档进行比较:
var doc = db.collection.findOne({ "user_id": 1 });
db.collection.aggregate([
{ "$match": { "user_id": { "$ne": 1 } } },
{ "$project": {
"_id": 0,
"user_id": 1
"same": { "$size": { "$setIntersection": [ "$prefs", doc.prefs ] } }
}}
])
这是一种方法,但与比较客户端中的每个文档也没有太大区别:
function intersect(a,b) {
var t;
if (b.length > a.length) t = b, b = a, a = t;
return a.filter(function(e) {
if (b.indexOf(e) != -1) return true;
});
}
var doc = db.collection.findOne({ "user_id": 1 });
db.collection.find({ "user_id": { "$ne": 1 } }).forEach(function(mydoc) {
printjson({
"user_id": mydoc.user_id,
"same": intersect(mydoc.prefs, doc.prefs).length
});
});
这是一样的事情。您在这里并没有真正"聚合"任何内容,只是将一个文档的内容与另一个文档内容进行比较。当然,你可以要求聚合框架做一些事情,比如"过滤"掉任何不匹配的东西:
var doc = db.collection.findOne({ "user_id": 1 });
db.collection.aggregate([
{ "$match": { "user_id": { "$ne": 1 } } },
{ "$project": {
"_id": 0,
"user_id": 1
"same": { "$size": { "$setIntersection": [ "$prefs", doc.prefs ] } }
}},
{ "$match": { "same": { "$gt": 0 } }}
])
尽管实际上,在进行投影之前删除任何计数为零的文档会更有效:
var doc = db.collection.findOne({ "user_id": 1 });
db.collection.aggregate([
{ "$match": { "user_id": { "$ne": 1 } } },
{ "$redact": {
"$cond": {
"if": { "$gt": [
{ "$size": { "$setIntersection": [ "$prefs", doc.prefs ] } },
0
]},
"then": "$$KEEP",
"else": "$$PRUNE"
}
}},
{ "$project": {
"_id": 0,
"user_id": 1
"same": { "$size": { "$setIntersection": [ "$prefs", doc.prefs ] } }
}}
])
至少这样做对服务器处理是有意义的。
但除此之外,一切都差不多,客户端在计算"交集"时可能会增加"一点"开销。