使用AggregationOptions作磁盘缓存，mongo版本为3.6.4，outputmode过时，请问这个如何解决？
发布网友
发布时间：2022-05-06 18:05
共3个回答
懂视网
时间：2022-05-06 22:26
mongo官网：http://www.mongodb.org/ 工作中使用到Mongo，但是没有系统的学习研究过Mongo，仅对工作过程中，在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录，并随时补充，达到总结备忘的目的。 本篇主要终结记录聚合和查询。 聚合（aggregation） Count db.view
mongo官网：http://www.mongodb.org/
工作中使用到Mongo，但是没有系统的学习研究过Mongo，仅对工作过程中，在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录，并随时补充，达到总结备忘的目的。
本篇主要终结记录聚合和查询。
聚合（aggregation）
Count
db.view_view.count()
db.view_view.count({_id:"521842"})
db.view_view.find().count()
db.view_view.find({_id:"521842"}).count()
Distinct
db.view_view.distinct("_id")
db.view_view.distinct("view") view是个数组，会把每个数组的元素都distinct一下
Group
db.invoke_stat.group({
key:{ip:true},
cond:{
date:{$gte:ISODate("2014-07-09 16:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-10 16:00:00")}
},
reduce:function(curr,result){
result.count += curr.times;
},
initial:{count:0},
finalize:function(result) {result.count = '$' + result.count}
});
db.view_view.group({
keyf:function(doc){return {view_num:doc.view.length}},
reduce:function(curr,result){
result.count += 1;
result.id = curr._id;
},
initial:{count:0}
});
关于以上两个group的解释：
key/keyf：要按照进行分组的列，key是直接选取表中的列，kef是一个函数，对列进行一些处理，函数结果要返回一个对象，比如{view_num:doc.view.length}，doc.view.length，是表中的数组列view的长度。
cond：是要过滤的查询条件
reduce：处理函数
initial：返回列的初始值
finalize：对reduce的结果进行进一步处理，比如格式化
MapReduce
db.invoke_stat.mapReduce(
function(){
var key = this.ip;
emit(key,{r_times:this.times})
},
function(key,emits){
total=0;
for(var k in emits) {
total+=emits[k].r_times;
}
return {r_times:total}
},
{out:'mr'}
)
以上：r_times是我们定义的要返回的列的名称，ip和times是表中的列，mr是我们要把MapReduce的计算结果存入名称为mr的集合中。
mapReduce的原型为：function (map, reduce, optionsOrOutString)，下面具体介绍一下函数的三个参数：
map函数，它会遍历集合中的每一个文档，this表示文档，它使用emit方法将文档按键分组，并返回需要统计的数据；
reduce函数，它将收集数据并统计，两个参数分别为map函数返回的key值和数据数组；
optionsOrOutString参数为一个对象，定义了一些额外工作，比如上面的列子中使用out参数将统计结果放入到mr集合中，集合不存在则创建，存在了则覆盖。
参数optionsOrOutString对象除了out键以外还有其它一些键：
finalize函数，同group的finalize完成器一样，可以对reduce的结果做一些处理；
query文档，在map函数前对文档过滤；
sort文档，在map函数前对文档排序，必须先对排序的字段建立索引；
limit整数，在map函数前设定文档数量；
scope文档，js函数中用到的变量，客户端可以通过scope传递一些值；
jsMode布尔，指定了map和reduce函数间传递的对象使用BSON格式还是javascript对象，默认值false，表示采用BSON格式，优点是中间的BSON数据会被存在硬盘上，所以传递的数据量可以很大，但会影响性能；采用javascript对象，性能较高，但只能传递50万个不同的key值；
verbos布尔，默认true，显示详细的时间统计信息。
以上可以看出MapReduce的强大，可以很轻松的实现不同的统计功能。
查询（Query）
mongo查询语法：
db.access_logs_140701.find({jxTime:{$gt:1407011300,$lt:1407011400},"curl.sku":"99978033"}).sort({jxTime:-1}).skip(1).limit(100)
db.invoke_stat.find({date:{$gte:ISODate("2014-07-09 10:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-09 11:00:00")}})
db.view_view.find({view:{$size:10}}) 查询数组长度未10的，当前Mongo不直接支持数据长度范围查询，比如查询数据长度<10的，只能MapReduce编程实现
热心网友
时间：2022-05-06 19:34
1.基于mongotemplate提供的聚合接口：aggregate（arg1,arg2....）等不同参数的方法，读者可以按需调用；特点是该API封装了mongo底层的聚合操作符，比如$match，$project等，暴露出来的对应为project()、match()等接口；所以这种方法更适合初学者使用；使用该接口不会出现我们标题说的那个错误；
2.基于比较底层提供的DBCollection提供的aggregate接口（arg1,arg2....）；该方法要求对mongo的nosql比较熟悉，因为该接口入参是DBObject，所以需要我们自己写mongo的聚合操作符：$match等操作符，所以要求比较高；和我们这里相关脸的问题是，该接口内部调用mongo底层的数据默认的输出格式是INLINE，所以会出现我们标题的那个错误；后面会分析；
热心网友
时间：2022-05-06 20:52
使用最原始的方法（dsl、@Query或者springdata等等），然后再做比较时间/判断标记类型等等操作，这种逻辑在服务器做似乎有点消耗性能
使用mongo包里Aggregation原生的写法
使用springdata 提供的Aggregation.newAggregation() 写法
