Nhận tài liệu với thẻ trong danh sách, sắp xếp theo tổng số các trận đấu

Question

Với bộ sưu tập sau MongoDB của tài liệu:

{ 
title : 'shirt one' 
tags : [ 
    'shirt', 
    'cotton', 
    't-shirt', 
    'black' 
] 
}, 
{ 
title : 'shirt two' 
tags : [ 
    'shirt', 
    'white', 
    'button down collar' 
] 
}, 
{ 
title : 'shirt three' 
tags : [ 
    'shirt', 
    'cotton', 
    'red' 
] 
}, 
... 

Làm thế nào để bạn lấy một danh sách các mục phù hợp với danh sách các thẻ, ra lệnh cho tổng số thẻ phù hợp? Ví dụ, đưa ra danh sách các thẻ như là đầu vào:

['shirt', 'cotton', 'black'] 

Tôi muốn để lấy các mặt hàng xếp theo thứ tự giảm dần theo tổng số phù hợp với thẻ:

item   total matches 
--------  -------------- 
Shirt One  3 (matched shirt + cotton + black) 
Shirt Three 2 (matched shirt + cotton) 
Shirt Two  1 (matched shirt) 

Trong một lược đồ quan hệ, thẻ sẽ là một bảng riêng biệt và bạn có thể tham gia vào bảng đó, đếm các trận đấu và sắp xếp theo số lượng.

Nhưng, ở Mongo ...?

Có vẻ phương pháp này có thể làm việc,

• phá vỡ các thẻ đầu vào thành nhiều "IN" báo cáo
• truy vấn cho các mục bằng cách "OR" 'ing cùng các đầu vào thẻ
  • tức là nơi (' áo sơ mi 'IN items.tags) HOẶC (' cotton 'IN items.tags)
  • điều này sẽ trở lại, ví dụ: ba trường hợp "Áo một", 2 trường hợp "Áo ba", v.v.
• bản đồ/giảm sản lượng
  • bản đồ: emit (this._id, {...});
  • giảm: đếm tổng số lần xuất hiện của _id
  • Finalize: Sắp xếp theo tính tổng

Nhưng tôi không rõ ràng về cách thực hiện điều này như một truy vấn Mongo, hoặc nếu điều này là ngay cả những cách tiếp cận hiệu quả nhất.

Answer 1

Hiện tại, bạn không thể làm gì trừ khi bạn sử dụng MapReduce. Vấn đề duy nhất với MapReduce là vấn đề chậm (so với truy vấn thông thường).

Khung tổng hợp được dự kiến ​​cho 2.2 (vì vậy sẽ có sẵn trong bản phát hành 2.1 dev) và sẽ giúp việc này trở nên dễ dàng hơn nhiều nếu không có MapReduce.

Cá nhân, tôi không nghĩ rằng việc sử dụng M/R là một cách hiệu quả để làm điều đó. Tôi thích truy vấn tất cả các tài liệu và thực hiện các tính toán đó ở phía ứng dụng. Việc quy mô các máy chủ ứng dụng của bạn dễ dàng hơn và rẻ hơn so với quy mô của máy chủ cơ sở dữ liệu của bạn để cho các máy chủ ứng dụng thực hiện việc crunching số. Trong số đó, cách tiếp cận này có thể không hoạt động cho bạn do các mẫu và yêu cầu truy cập dữ liệu của bạn.

Một cách tiếp cận thậm chí đơn giản có thể chỉ bao gồm một tài sản count trong mỗi đối tượng thẻ của bạn và bất cứ khi nào bạn $push một thẻ mới để mảng, bạn cũng $inc các count tài sản. Đây là một mô hình phổ biến trong thế giới MongoDB, ít nhất là cho đến khi khuôn khổ tổng hợp.

Answer 2

Tôi sẽ là người thứ hai @Bryan khi nói rằng MapReduce là cách duy nhất có thể vào lúc này (và nó hoàn toàn xa vời).Nhưng, trong trường hợp bạn rất cần nó, here you go :-)

var m = function() { 
     var searchTerms = ['shirt', 'cotton', 'black']; 
     var me = this; 
     this.tags.forEach(function(t) { 
      searchTerms.forEach(function(st) { 
       if(t == st) { 
        emit(me._id, {matches : 1}); 
       } 
      }) 
     }) 
    }; 

    var r = function(k, vals) { 
     var result = {matches : 0}; 
     vals.forEach(function(v) { 
      result.matches += v.matches; 
     }) 
     return result; 
    }; 

    db.shirts.mapReduce(m, r, {out: 'found01'}); 

    db.found01.find(); 

Answer 3

Như tôi đã trả lời trong In MongoDB search in an array and sort by number of matches

Có thể sử dụng tập hợp khung.

Giả

• tags thuộc tính là một tập hợp (không có yếu tố lặp đi lặp lại)

Query lực lượng

Cách tiếp cận này bạn để tháo gỡ những kết quả và đánh giá lại vị phù hợp với kết quả được giải phóng, vì vậy nó thực sự không hiệu quả.

db.test_col.aggregate(
    {$match: {tags: {$in: ["shirt","cotton","black"]}}}, 
    {$unwind: "$tags"}, 
    {$match: {tags: {$in: ["shirt","cotton","black"]}}}, 
    {$group: { 
     _id:{"_id":1}, 
     matches:{$sum:1} 
    }}, 
    {$sort:{matches:-1}} 
); 

Kết quả mong đợi

{ 
    "result" : [ 
     { 
      "_id" : { 
       "_id" : ObjectId("5051f1786a64bd2c54918b26") 
      }, 
      "matches" : 3 
     }, 
     { 
      "_id" : { 
       "_id" : ObjectId("5051f1726a64bd2c54918b24") 
      }, 
      "matches" : 2 
     }, 
     { 
      "_id" : { 
       "_id" : ObjectId("5051f1756a64bd2c54918b25") 
      }, 
      "matches" : 1 
     } 
    ], 
    "ok" : 1 
}