MongoDB PHP聚合数据&x2B；计数+；哪里_Php_Mongodb_Mongodb Query_Aggregation Framework

MongoDB PHP聚合数据&x2B；计数+；哪里

php mongodb

MongoDB PHP聚合数据&x2B；计数+；哪里,php,mongodb,mongodb-query,aggregation-framework,Php,Mongodb,Mongodb Query,Aggregation Framework,我用PHP/MYsql创建了一个平台，现在正在迁移到mongo 我对mysql的旧查询： select sum(game_won) as game_won,count(id) as total,position from games_player_stats where position < 6 and position > 0 and user_id = :pa_id group by position order by total desc 有多个这样的文件，我需要找到召

我用PHP/MYsql创建了一个平台，现在正在迁移到mongo

我对mysql的旧查询：

select sum(game_won) as game_won,count(id) as total,position
from games_player_stats 
where position < 6 and position > 0 and user_id = :pa_id 
group by position 
order by total desc

有多个这样的文件，我需要找到召唤师编号123456有多少次处于2号位置或任何其他1-6号位置，他在该位置赢了多少次

索引需要在区域和召唤者id上可查询

结果会是这样的

 {
   "positions" : 
         [
           { "position" : 1,
             "total" : 123,
             "won" : 65
           },
           { "position" : 2,
             "total" : 37,
             "won" : 10
           }
         ]
   }

我需要使用Map/Reduce吗？

这方面的最佳结果是通过MongoDB聚合框架获得的。它与mapReduce的不同之处在于，所有操作都是使用“本机编码运算符”执行的，而不是mapReduce使用的JavaScript计算

这意味着“更快”，而且意义重大。更不用说，您所寻找的结果中也有某些部分实际上支持“多组”概念，该概念本质上可用于“管道”操作，否则使用mapReduce将是一个相当丑陋的累加器

聚合管道格式最佳方法将根据您可用的MongoDB“服务器”版本而有所不同

理想情况下，使用MongoDB 3.2可以在处理之前“预过滤”数组内容：

对于MongoDB 2.6.x版本，仍然使用“预过滤”，但使用和：

对于使用MongoDB 2.2聚合框架的早期版本，在“the

$unwind

”之后加上“

$match

”的“post filter”：

var pipeline = [
    // Match documents with array members matching conditions
    { "$match": {
        "players": {
            "$elemMatch": {
                "summoner_id": 123456,
                "position": { "$gte": 1, "$lte": 6  }
            }
        }
    }},

    { "$unwind": "$players" },

    // Post filter the denormalized content
    { "$match": {
        "players.summoner_id": 123456,
        "players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
    }},

    // Group on the inner "position"
    { "$group": {
        "_id": "$players.position",
        "total": { "$sum": 1 },
        "won": { "$sum": "$players.won" }
    }},

    // Optionally Sort by position since $group is not ordered
    { "$sort": { "total": -1 } },

    // Optionally $group to a single document response with an array
    { "$group": {
        "_id": null,
        "positions": {
            "$push": {
                "position": "$_id",
                "total": "$total",
                "won": "$won"
            }
        }
    }}
];

演练

匹配文档：这主要是使用
```
$elemMatch
```
完成的，因为您要在数组元素中查找“多个”条件。对于数组元素上的“单个”条件，可以使用：
但是对于需要使用的“一个”条件以外的任何条件，否则该语句真正要问的是“这个是否匹配数组中的某个东西？”，而这并不包含元素中的“all”。因此，即使and组合本身实际上也是“两个”条件，因此需要
```
$elemMatch
```
：
```
"players": {
    "$elemMatch": {
        "position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
    }
}
```
这里还注意到，从“1到6包括在内”表示“大于或等于”，反之亦然，表示“小于”条件

“预筛选”：这里需要注意的是，最终目标是通过数组中的一个元素进行“分组”，即

“定位”

。这意味着最终你需要修改内容才能做到这一点

但是，

$unwind

管道操作的成本将相当高，因为它会“分解”阵列并为每个阵列成员创建一个新文档进行处理。由于您只需要“某些”实际匹配条件的成员，因此最好在“反规范化此内容”之前“从数组中删除”任何不匹配的内容

MongoDB3.2提供了一个很好的方法来解决这个问题。通过“过滤”数组的内容，使其只匹配特定条件集的元素，它的执行与命名完全相同

在聚合管道阶段，我们使用它的运算符的“逻辑变体”，如和。根据条件匹配的位置，它们返回一个

true/false

值。在数组中，也可以使用成员字段将它们引用为“”中的别名参数的“点符号”，该参数指向当前处理的成员

这里还有另一个“逻辑运算符”，它执行相同的

true/false

响应。因此，这意味着必须满足其参数数组中的“所有”参数，才能返回

true

。对于本身，在

“cond”

中计算的

真/假确定是否返回数组元素
对于不具有$filter
运算符的MongoDB 2.6，相同的运算符用组合表示，简单地说，$map
查看每个元素，并在“
中的”中应用表达式。在这种情况下，我们使用which作为“三元”运算符来计算“if/then/else”形式
因此这里的“if”
返回true
中的表达式，那么“
将作为当前数组成员返回。如果它是false
，else
中的表达式返回，在本例中，我们返回false
（PHPfalse
）的值
由于所有成员实际上都是由$map
的结果返回的，因此我们通过应用$setDifference
操作符模拟$filter
。这将与数组的成员进行比较，并从结果中有效地“删除”元素返回为false
的所有成员。因此，对于像您这样的不同数组成员，结果“集”（是“唯一”元素的“集”）只包含那些条件为true
且返回非false值的元素


“Post”过滤：MongoDB 2.6以下的服务器版本必须采用的另一种方法是“Post”过滤阵列内容。由于这些版本中没有允许在$unwind
之前对数组内容执行此类操作的运算符，因此在处理$unwind
之后，将另一个$match
应用于内容的简单过程如下：
{ "$match": {
    "players.summoner_id": 123456,
    "players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}}

这里使用“点表示法”，因为每个数组元素现在实际上是它自己的文档，除了查看指定路径上的条件之外，没有其他可以比较的
这并不理想，因为当您处理$unwind
时，所有与条件不匹配的元素仍然存在。这最终意味着“需要处理更多的文档”，并带来双重成本：
必须为每个成员创建一个新文档，尽管它不符合条件

var pipeline = [
    // Match documents with array members matching conditions
    { "$match": {
        "players": {
            "$elemMatch": {
                "summoner_id": 123456,
                "position": { "$gte": 1, "$lte": 6  }
            }
        }
    }},

    { "$unwind": "$players" },

    // Post filter the denormalized content
    { "$match": {
        "players.summoner_id": 123456,
        "players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
    }},

    // Group on the inner "position"
    { "$group": {
        "_id": "$players.position",
        "total": { "$sum": 1 },
        "won": { "$sum": "$players.won" }
    }},

    // Optionally Sort by position since $group is not ordered
    { "$sort": { "total": -1 } },

    // Optionally $group to a single document response with an array
    { "$group": {
        "_id": null,
        "positions": {
            "$push": {
                "position": "$_id",
                "total": "$total",
                "won": "$won"
            }
        }
    }}
];

"players.summoner_id": 12345

"players": {
    "$elemMatch": {
        "position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
    }
}

{ "$match": {
    "players.summoner_id": 123456,
    "players.position": { "$gte": 1, "$lte": 6 }
}}

    "total": { "$sum": 1 },
    "won": { "$sum": "$players.won" }

pipeline = array(
    array(
        '$match' => array(
            'players' => array(
                '$elemMatch' => array(
                    'summoner_id' => 123456,
                    'position' => array( '$gte' => 0, '$lte' => 6 )
                )
            )
        )
    ),
    array(
        '$project' => array(
            '$filter' => array(
                'input' => '$players',
                'as' => 'player',
                'cond' => (
                    '$and' => array(
                        array( '$eq' => array( '$$player.summoner_id' => 123456 ) ),
                        array( '$gte' => array( '$$player.position' => 1 ) ),
                        array( '$lte' => array( '$$player.position' => 6 ) )
                    )
                )
            )
        )
    ),
    array( '$unwind' => '$players' ),
    array(
        '$group' => array(
            '_id' => '$players.position',
            'total' => array( '$sum' => 1 ),
            'won' => array( '$sum' => '$players.won' )
        )
    ),
    array( '$sort' => array( 'total' => -1 ) ),
    array(
        '$group' => array(
            '_id' => NULL,
            'positions' => array(
                '$push' => array(
                    'position' => '$_id',
                    'total' => '$total',
                    'won' => '$won'
                )
            )
        )
    )
)

$result = $collection->aggregate($pipeline);

echo json_encode($pipeline, JSON_PRETTY_PRINT)