我有一个3集合架构，如下所示：
用户收藏有关于他们的朋友和每个艺术家的收听计数（权重）的信息
{
user_id : 1,
Friends : [3,5,6],
Artists : [
{artist_id: 10 , weight : 345},
{artist_id: 17 , weight : 378}
]
}
{
artistID : 56,
name : "Ed Sheeran",
user_tag : [
{user_id : 2, tag_id : 6},
{user_id : 2, tag_id : 5},
{user_id : 3, tag_id : 7}
]
}
{tag_id : 3, tag_value : "HipHop"}
最佳答案
您需要在这里做一些事情来获得最终结果，但第一阶段相对简单。获取您提供的用户对象：
var user = {
user_id : 1,
Friends : [3,5,6],
Artists : [
{artist_id: 10 , weight : 345},
{artist_id: 17 , weight : 378}
]
};
var artists = user.Artists.map(function(artist) { return artist.artist_id });
User.aggregate(
[
// Find possible friends without all the same artists
{ "$match": {
"user_id": { "$in": user.Friends },
"Artists.artist_id": { "$nin": artists }
}},
// Pre-filter the artists already in the user list
{ "$project":
"Artists": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$Artists",
"as": "$el",
"in": {
"$cond": [
"$anyElementTrue": {
"$map": {
"input": artists,
"as": "artist",
"in": { "$eq": [ "$$artist", "$el.artist_id" ] }
}
},
false,
"$$el"
]
}
}}
[false]
]
}
}},
// Unwind the reduced array
{ "$unwind": "$Artists" },
// Group back by each artist and sum weights
{ "$group": {
"_id": "$Artists.artist_id",
"weight": { "$sum": "$Artists.weight" }
}},
// Sort the results by weight
{ "$sort": { "weight": -1 } }
],
function(err,results) {
// more to come here
}
);
$unwind数组并再次$match即可筛选出不需要的条目。即使我们想在稍后将结果合并起来，但从数组中“首先”删除结果会更有效，因此扩展的空间更小。$unwind操作符允许检查用户“艺术家”数组的每个元素，也允许与筛选的“用户”艺术家列表进行比较，以返回所需的详细信息。$map实际上用于“过滤”未作为数组内容返回但作为$setDifference返回的任何结果。false来反规范化数组中的内容，而$unwind来合并每个艺术家的总数。为了好玩，我们使用$group来显示列表是按所需的顺序返回的，但在稍后阶段不需要这样做。$sort方法，但您确实不希望在这里看到这个，因为您正在寻找“独特的用户”计数。这意味着另一个聚合实现，以便为每个艺术家获取这些不同的计数。.populate()值：// First get just an array of artist id's
var artists = results.map(function(artist) {
return artist._id;
});
Artist.aggregate(
[
// Match artists
{ "$match": {
"artistID": { "$in": artists }
}},
// Project with weight for distinct users
{ "$project": {
"_id": "$artistID",
"weight": {
"$multiply": [
{ "$size": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$user_tag",
"as": "tag",
"in": "$$tag.user_id"
}},
[]
]
}},
10
]
}
}}
],
function(err,results) {
// more later
}
);
$_id一起完成，对输入到$map的值进行类似的转换，使它们成为一个唯一的列表。然后应用$setUnion运算符来找出该列表有多大。另一种数学方法是，当对先前结果中已经记录的权重应用时，给这个数字一些含义。$size，它提供了一个“内存中”存储，它使用与mongodb集合的读写方法大致相同的类型。nedb库的一些其他帮助下，它将如下所示：function GetUserRecommendations(userId,callback) {
var async = require('async')
DataStore = require('nedb');
User.findOne({ "user_id": user_id},function(err,user) {
if (err) callback(err);
var artists = user.Artists.map(function(artist) {
return artist.artist_id;
});
async.waterfall(
[
function(callback) {
var pipeline = [
// Find possible friends without all the same artists
{ "$match": {
"user_id": { "$in": user.Friends },
"Artists.artist_id": { "$nin": artists }
}},
// Pre-filter the artists already in the user list
{ "$project":
"Artists": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$Artists",
"as": "$el",
"in": {
"$cond": [
"$anyElementTrue": {
"$map": {
"input": artists,
"as": "artist",
"in": { "$eq": [ "$$artist", "$el.artist_id" ] }
}
},
false,
"$$el"
]
}
}}
[false]
]
}
}},
// Unwind the reduced array
{ "$unwind": "$Artists" },
// Group back by each artist and sum weights
{ "$group": {
"_id": "$Artists.artist_id",
"weight": { "$sum": "$Artists.weight" }
}},
// Sort the results by weight
{ "$sort": { "weight": -1 } }
];
User.aggregate(pipeline, function(err,results) {
if (err) callback(err);
async.each(
results,
function(result,callback) {
result.artist_id = result._id;
delete result._id;
DataStore.insert(result,callback);
},
function(err)
callback(err,results);
}
);
});
},
function(results,callback) {
var artists = results.map(function(artist) {
return artist.artist_id; // note that we renamed this
});
var pipeline = [
// Match artists
{ "$match": {
"artistID": { "$in": artists }
}},
// Project with weight for distinct users
{ "$project": {
"_id": "$artistID",
"weight": {
"$multiply": [
{ "$size": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$user_tag",
"as": "tag",
"in": "$$tag.user_id"
}},
[]
]
}},
10
]
}
}}
];
Artist.aggregate(pipeline,function(err,results) {
if (err) callback(err);
async.each(
results,
function(result,callback) {
result.artist_id = result._id;
delete result._id;
DataStore.update(
{ "artist_id": result.artist_id },
{ "$inc": { "weight": result.weight } },
callback
);
},
function(err) {
callback(err);
}
);
});
}
],
function(err) {
if (err) callback(err); // callback with any errors
// else fetch the combined results and sort to callback
DataStore.find({}).sort({ "weight": -1 }).exec(callback);
}
);
});
}
async传递其结果。async.waterfall语句的DataStore中，但要注意将.insert()字段重命名为_id除了它自己生成的nedb值之外，其他都不喜欢。每个结果都从聚合结果中插入_id和artist_id属性。weight上都有相同的.update()语句的“updated”，并递增“weight”字段。DataStore和.find()返回给函数的传入回调。GetUserRecommendations(1,function(err,results) {
// results is the sorted list
});
关于mongodb - MongoDB协助推荐，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32857398/
我可以在一个Rails应用程序中同时使用MongoDB和PostgreSQL吗？具体来说，我最终会想要使用像MongoHQ这样的东西。到目前为止，我未能在实验中进行这项工作。令我担心的是，MongoDB文档特别指出我必须禁用ActiveRecord。任何建议将不胜感激。 最佳答案 您无需禁用ActiveRecord即可使用MongoDB。查看Mongoid只需将gem加上任何模型与您现有的任何ActiveRecord模型一起添加。您应该注意到MongoHQ只是MongoDB的托管服务，可以与任何对象文档映射器(ODM)一起使用。更多
我必须在mongoid模型中添加几个字段，我知道MongoDB没有迁移，但如果我继续而不删除数据库，使rails完全“重新生成”数据库，它不会显示或使用新的领域!去这里最好的方法是什么？有比删除/重新打开mongodb更软的东西吗？提前致谢卢卡 最佳答案 一般来说，应该可以在运行时用新字段更新旧文档。MongoDB中不需要迁移。您可能想编写rake任务以使用新字段和默认值更新旧文档。您可以通过检查那些默认值为nil的新字段来找到这些文档。更新简单风格:如果您使用默认值定义一个新字段，只要您设置了一个新值，就应该始终使用该值:应用程序
我如何从Ruby代码连接到mongodb？ 最佳答案 首先，您必须安装MongoDbgem:geminstallmongo然后运行代码:require'rubygems'#notnecessaryforRuby1.9require'mongo'db=Mongo::Connection.new.db("mydb")#ORdb=Mongo::Connection.new("localhost").db("mydb")#ORdb=Mongo::Connection.new("localhost",27017).db("mydb")
我正在尝试使用聚合框架(使用ruby)并像这样投影日期:db['requests'].aggregate([{"$project"=>{_id:0,method:'$method',user:'$user',year:{'$year'=>'$timestamp'}}}])文档是这样的:{_id:ObjectId("5177d7d7df26358289da7dfd"),timestamp:ISODate("2013-04-12T03:58:05+00:00"),method:"POST",status:"200",inputsize:"874",outputsize:"4981",u
我试图通过在Ruby中进行的查询从MongoDB获取字段的子集，但它似乎不起作用。它不返回任何结果这是ruby代码:coll.find("title"=>'Halo',:fields=>["title","isrc"])#thisdoesn'twork如果我删除字段散列，它会工作，返回包含所有字段的结果coll.find("title"=>'Halo')#thisworks查看mongodb控制台，第一个查询在mongodb服务器上结束，如下所示:{title:"Halo",fields:["title","isrc"]}如果我尝试从mongo客户端控制台进行查询，它会工作，我会得到结
文章目录Elasticsearch和MongoDB对比关于ElasticsearchElasticsearch应用场景关于MongoDBMongoDB优点mongodb适用场景Elasticsearch和MongoDB对比Elasticsearch和MongoDB开源许可协议参考Elasticsearch和MongoDB对比关于Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/Elasticistheleadingplatformforsearch-poweredsolutions.Weaccelerateresultsthatma
db.col.insertMany([{"_id":"tt0084726","title":"StarTrekII:TheWrathofKhan","year":1982,"type":"movie"},{"_id":"tt0796366","title":"StarTrek","year":2009,"type":"movie"},{"_id":"tt0084726","title":"StarTrekII:TheWrathofKhan","year":1982,"type":"movie"}]);OS:LinuxMint17.3RosaMongoDB:dbversionv2.6.1
我在使用mongodb在服务器端存储图像的客户端访问http请求时遇到了问题。我非常感谢帮助。我需要一个简单的示例来说明如何将图像文件作为数据添加到httppost请求(例如XMLhttprequest)中。比方说，我知道服务器方法的网址。图片来源定义在imgsrc文件名存放在name我有这个自动取款机:varhttp=newXMLHttpRequest();httpPost.onreadystatechange=function(err){if(httpPost.readyState==4&&httpPost.status==200){console.log(httpPost.res
目录MongoDB简介安装MongoDB 安装MongoDBShell添加账户密码 安装MongoDBCompassMongoDB简介MongoDB是一个流行的开源文档型NoSQL数据库管理系统，使用C++语言编写。与传统的关系型数据库不同，MongoDB使用文档模型来存储数据。文档模型是一种灵活的数据模型，它允许您在单个文档中存储和查询相关数据。文档模型还支持嵌套文档和数组结构，这使得它非常适合处理复杂的数据结构。MongoDB的特点包括：非常灵活的文档模型，可以轻松存储复杂数据类型。分布式系统设计，可以通过分片技术实现横向扩展，适合大规模数据处理。支持丰富的查询语言和聚合框架，使得开发人
minioappVersion:2022-06-25chartVersion:11.7.7一、独立模式auth:auth:rootPassword:"12345678rtt"#密码长度需>=8位rootUser:"root"mode:standalone#默认为单机模式persistence:storageClass:minio-data#存储类，必填size:8Giservice:type:NodePort#暴露端口port:9000nodePort:31311二、分布式模式auth:auth:rootPassword:"12345678rtt"#密码长度需>=8位rootUser:"roo