Выполнить агрегацию / установить пересечение на MongoDB
У меня есть запрос, рассмотрим следующий пример в качестве промежуточных данных после выполнения некоторой агрегации на примере набора данных;
Поле fileid содержит идентификатор файла и пользовательский массив, содержащий массив пользователей, которые внесли некоторые изменения в соответствующий файл
{
“_id” : { “fileid” : 12 },
“_user” : [ “a”,”b”,”c”,”d” ]
}
{
“_id” : { “fileid” : 13 },
“_user” : [ “f”,”e”,”a”,”b” ]
}
{
“_id” : { “fileid” : 14 },
“_user” : [ “g”,”h”,”m”,”n” ]
}
{
“_id” : { “fileid” : 15 },
“_user” : [ “o”,”r”,”s”,”v” ]
}
{
“_id” : { “fileid” : 16 },
“_user” : [ “x”,”y”,”z”,”a” ]
}
{
“_id” : { “fileid” : 17 },
“_user” : [ “g”,”r”,”s”,”n” ]
}
Мне нужно найти решение для этого -> любых двух пользователей, которые сделали некоторые изменения, по крайней мере, два из одного и того же файла. Таким образом, результат-результат должен быть
{
“_id” : { “fileid” : [12,13] },
“_user” : [ “a”,”b”]
}
{
“_id” : { "fileid” : [14,17] },
“_user” : [ “g”,”n” ]
}
{
“_id” : { "fileid” : [15,17] },
“_user” : [ “r”,”s” ]
}
Ваш вклад высоко ценится.
1 ответ
Это несколько сложное решение. Идея состоит в том, чтобы сначала использовать базу данных, чтобы получить совокупность возможных пар, а затем развернуться и попросить базу данных найти пары в _user
поле. Остерегайтесь того, что тысячи пользователей создадут чертовски большой список сопряжения. Мы используем $addFields
на всякий случай есть больше входных записей, чем мы видим в примере, но если нет, то для эффективности замените на $project
сократить количество материала, протекающего по трубе.
//
// Stage 1: Get unique set of username pairs.
//
c=db.foo.aggregate([
{$unwind: "$_user"}
// Create single deduped list of users:
,{$group: {_id:null, u: {$addToSet: "$_user"} }}
// Nice little double map here creates the pairs, effectively doing this:
// for index in range(0, len(list)):
// first = list[index]
// for p2 in range(index+1, len(list)):
// pairs.append([first,list[p2]])
//
,{$addFields: {u:
{$map: {
input: {$range:[0,{$size:"$u"}]},
as: "z",
in: {
$map: {
input: {$range:[{$add:[1,"$$z"]},{$size:"$u"}]},
as: "z2",
in: [
{$arrayElemAt:["$u","$$z"]},
{$arrayElemAt:["$u","$$z2"]}
]
}
}
}}
}}
// Turn the array of array of pairs in to a nice single array of pairs:
,{$addFields: {u: {$reduce:{
input: "$u",
initialValue:[],
in:{$concatArrays: [ "$$value", "$$this"]}
}}
}}
]);
// Stage 2: Find pairs and tally up the fileids
doc = c.next(); // Get single output from Stage 1 above.
u = doc['u'];
c2=db.foo.aggregate([
{$addFields: {_x: {$map: {
input: u,
as: "z",
in: {
n: "$$z",
q: {$setIsSubset: [ "$$z", "$_user" ]}
}
}
}
}}
,{$unwind: "$_x"}
,{$match: {"_x.q": true}}
// Nice use of grouping by an ARRAY here:
,{$group: {_id: "$_x.n", v: {$push: "$_id.fileid"}, n: {$sum:1} }}
,{$match: {"n": {"$gt":1}}}
]);
show(c2);