如何从包含嵌套数据的mongodb集合中查找多个实例

我有以下格式的数据：

{'user': 'A', 'books' :['One', 'Two','Three','Seven']}
{'user': 'B', 'books' :['Two', 'Four','Five']}
{'user': 'C', 'books' :['Five', 'One','Two','Nine','Ten','Twelve']}
{'user': 'D', 'books' :['One', 'Two','Six']}

用户共同拥有的书籍意味着某种形式的协作 在他们之间。我的目标是找出有多少书正在合作 关于（或者用户如何以某种形式进行协作）与 （未以任何形式合作的）

在这一点上，我确定我不能设计一个查询来显示这些信息，所以我想知道，这是mongdb的mapreduce可以做到的吗？如果是这样，怎么办

我以前没有做过任何mapreduce，但是看一下mongodb文档上的示例，似乎有可能用mongodb实现这一点。

可以使用

这个查询统计藏书中多次出现的图书数量，如果我理解正确，这就是您要查找的图书

第一个操作是展开或展开书本数组

第二步统计每本书的总出现次数

第三，过滤掉只出现一次的书籍

第四，统计出现不止一次的书籍总数

可以使用

这个查询统计藏书中多次出现的图书数量，如果我理解正确，这就是您要查找的图书

第一个操作是展开或展开书本数组

第二步统计每本书的总出现次数

第三，过滤掉只出现一次的书籍

第四，统计出现不止一次的书籍总数

---

这看起来像是分组问题

虽然它可以通过mapreduce解决，但也可以通过使用聚合框架轻松解决：

我建议如下（如果你愿意，我可以“翻译”成pymongo）：

---

它通过$unwind创建用户书籍对，计算每本书的使用数量，然后按降序对它们进行排序。

这看起来像是一个分组问题

虽然它可以通过mapreduce解决，但也可以通过使用聚合框架轻松解决：

我建议如下（如果你愿意，我可以“翻译”成pymongo）：

它通过$unwind创建用户书籍对，计算每本书的使用数量，然后按降序对它们进行排序。

始终首选地图还原。速度快得多。 你的两个问题有点不同，首先是合作的书籍：

db.books.aggregate([
    {$unwind : "$books"},
    {$group: { _id:"$books", count: {$sum: 1}}},
    {$match: {count: {$gt: 1}}},
    {$sort: {count: -1}}
])

“展开”为每个用户和“书本中的书本”创建一个文档

对书籍进行分组，我们计算协作用户总数

过滤掉计数不超过1的任何内容。没有合作者

按相反顺序排序只是为了好玩

将输出为：

{
    "result" : [
            {
                    "_id" : "Two",
                    "count" : 4
            },
            {
                    "_id" : "One",
                    "count" : 3
            },
            {
                    "_id" : "Five",
                    "count" : 2
            }
    ],
    "ok" : 1
}

展示不止一次使用过的书籍

用户与其他人在书籍方面的合作更具参与性：

db.books.aggregate([
    {$unwind : "$books"},
    {$group: { _id:"$books", users: {$push: "$user"},count: {$sum: 1 }}},
    {$match:{count: {$gt: 1}}},
    {$unwind: "$users"},
    {$group: {_id: "$users", count: {$sum: 1}}},
    {$sort: {count: -1}}
])

像以前一样展开书本阵列

再次对书籍进行分组，但这次我们将处理这些书籍的用户推到一个数组中

过滤掉计数不超过1的任何内容。没有合作者

展开用户数组，这样我们就可以为一个用户提供多个图书文档

对用户进行分组并总结书籍

按相反顺序排序只是为了好玩

其结果是：

{
    "result" : [
            {
                    "_id" : "C",
                    "count" : 3
            },
            {
                    "_id" : "A",
                    "count" : 2
            },
            {
                    "_id" : "D",
                    "count" : 2
            },
            {
                    "_id" : "B",
                    "count" : 2
            }
    ],
    "ok" : 1
}

因此，这给了我们每个用户协作的图书数量。 您可以更多地使用这些，交替排序和使用$project在键上获得更好的名称，但我认为这提供了一些如何使用聚合框架解决此类问题的概念。

始终更喜欢over map reduce。速度快得多。 你的两个问题有点不同，首先是合作的书籍：

db.books.aggregate([
    {$unwind : "$books"},
    {$group: { _id:"$books", count: {$sum: 1}}},
    {$match: {count: {$gt: 1}}},
    {$sort: {count: -1}}
])

“展开”为每个用户和“书本中的书本”创建一个文档

对书籍进行分组，我们计算协作用户总数

过滤掉计数不超过1的任何内容。没有合作者

按相反顺序排序只是为了好玩

将输出为：

{
    "result" : [
            {
                    "_id" : "Two",
                    "count" : 4
            },
            {
                    "_id" : "One",
                    "count" : 3
            },
            {
                    "_id" : "Five",
                    "count" : 2
            }
    ],
    "ok" : 1
}

展示不止一次使用过的书籍

用户与其他人在书籍方面的合作更具参与性：

db.books.aggregate([
    {$unwind : "$books"},
    {$group: { _id:"$books", users: {$push: "$user"},count: {$sum: 1 }}},
    {$match:{count: {$gt: 1}}},
    {$unwind: "$users"},
    {$group: {_id: "$users", count: {$sum: 1}}},
    {$sort: {count: -1}}
])

像以前一样展开书本阵列

再次对书籍进行分组，但这次我们将处理这些书籍的用户推到一个数组中

过滤掉计数不超过1的任何内容。没有合作者

展开用户数组，这样我们就可以为一个用户提供多个图书文档

对用户进行分组并总结书籍

按相反顺序排序只是为了好玩

其结果是：

{
    "result" : [
            {
                    "_id" : "C",
                    "count" : 3
            },
            {
                    "_id" : "A",
                    "count" : 2
            },
            {
                    "_id" : "D",
                    "count" : 2
            },
            {
                    "_id" : "B",
                    "count" : 2
            }
    ],
    "ok" : 1
}

因此，这给了我们每个用户协作的图书数量。 您可以更多地使用这些，交替排序和使用$project在键上获得更好的名称，但我认为这提供了一些如何使用聚合框架解决此类问题的概念