MongoDB에서 여러 컬렉션의 데이터를 하나의 컬렉션으로 결합하는 방법은 무엇입니까?
map-reduce를 사용할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 사용합니까?
나는 초보자이기 때문에 몇 가지 예를 크게 감사하겠습니다.
답변:
이 실시간을 수행 할 수는 없지만 MongoDB 1.8+ map / reduce의 "reduce"out 옵션을 사용하여 map-reduce를 여러 번 실행하여 데이터를 병합 할 수 있습니다 ( http://www.mongodb.org/ display / DOCS / MapReduce # MapReduce-Outputoptions ). 두 컬렉션 모두에 _id로 사용할 수있는 키가 있어야합니다.
예를 들어, 당신이 있다고 가정 해 봅시다 users수집하고, comments수집하고 각 의견에 대한 몇 가지 사용자 인구 통계 학적 정보를 가지고 새 컬렉션을 갖고 싶어.
users컬렉션에 다음 필드가 있다고 가정 해 봅시다 .
그리고 다음 comments모음에는 다음과 같은 필드가 있습니다 :
이지도 / 축소를 할 것입니다 :
var mapUsers, mapComments, reduce;
db.users_comments.remove();
// setup sample data - wouldn't actually use this in production
db.users.remove();
db.comments.remove();
db.users.save({firstName:"Rich",lastName:"S",gender:"M",country:"CA",age:"18"});
db.users.save({firstName:"Rob",lastName:"M",gender:"M",country:"US",age:"25"});
db.users.save({firstName:"Sarah",lastName:"T",gender:"F",country:"US",age:"13"});
var users = db.users.find();
db.comments.save({userId: users[0]._id, "comment": "Hey, what's up?", created: new ISODate()});
db.comments.save({userId: users[1]._id, "comment": "Not much", created: new ISODate()});
db.comments.save({userId: users[0]._id, "comment": "Cool", created: new ISODate()});
// end sample data setup
mapUsers = function() {
var values = {
country: this.country,
gender: this.gender,
age: this.age
};
emit(this._id, values);
};
mapComments = function() {
var values = {
commentId: this._id,
comment: this.comment,
created: this.created
};
emit(this.userId, values);
};
reduce = function(k, values) {
var result = {}, commentFields = {
"commentId": '',
"comment": '',
"created": ''
};
values.forEach(function(value) {
var field;
if ("comment" in value) {
if (!("comments" in result)) {
result.comments = [];
}
result.comments.push(value);
} else if ("comments" in value) {
if (!("comments" in result)) {
result.comments = [];
}
result.comments.push.apply(result.comments, value.comments);
}
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field) && !(field in commentFields)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.users.mapReduce(mapUsers, reduce, {"out": {"reduce": "users_comments"}});
db.comments.mapReduce(mapComments, reduce, {"out": {"reduce": "users_comments"}});
db.users_comments.find().pretty(); // see the resulting collectionusers_comments이제 병합 된 데이터가 포함 된 새 모음이 생성되었으며 이제이를 사용할 수 있습니다. 이 축소 모음에는 모두 _id맵 함수에서 방출 한 키가 있으며 모든 값은 value키 내부의 하위 오브젝트입니다 . 값은 축소 된 문서의 최상위 레벨이 아닙니다.
이것은 다소 간단한 예입니다. 축소 된 컬렉션을 계속 유지하려는만큼 더 많은 컬렉션으로이 작업을 반복 할 수 있습니다. 프로세스에서 데이터 요약 및 집계를 수행 할 수도 있습니다. 기존 필드를 집계하고 보존하기위한 논리가 복잡 해짐에 따라 둘 이상의 감소 함수를 정의 할 수 있습니다.
또한 각 사용자에 대해 하나의 문서가 배열에있는 모든 사용자의 설명과 함께 있음을 알게됩니다. 일대 다가 아닌 일대일 관계가있는 데이터를 병합하는 경우 단순하고 단순하게 다음과 같이 축소 기능을 사용할 수 있습니다.
reduce = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};users_comments컬렉션 을 병합하여 주석 당 하나의 문서가되도록하려면 다음을 추가로 실행하십시오.
var map, reduce;
map = function() {
var debug = function(value) {
var field;
for (field in value) {
print(field + ": " + value[field]);
}
};
debug(this);
var that = this;
if ("comments" in this.value) {
this.value.comments.forEach(function(value) {
emit(value.commentId, {
userId: that._id,
country: that.value.country,
age: that.value.age,
comment: value.comment,
created: value.created,
});
});
}
};
reduce = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.users_comments.mapReduce(map, reduce, {"out": "comments_with_demographics"});이 기술은 즉시 수행해서는 안됩니다. 크론 작업이나 병합 된 데이터를 주기적으로 업데이트하는 작업에 적합합니다. ensureIndex새 컬렉션 에서 실행 하여 쿼리에 대해 수행하는 쿼리가 빠르게 실행되도록 할 수 있습니다 (데이터가 여전히 value키 내부 comments_with_demographics에 있으므로 주석 created시간 에 색인을 작성 해야한다면db.comments_with_demographics.ensureIndex({"value.created": 1});
users_comments코드의 첫 번째 블록 이후에 수집 gist.github.com/nolanamy/83d7fb6a9bf92482a1c4311ad9c78835
MongoDB 3.2는 이제 $ lookup 집계 단계를 통해 여러 컬렉션의 데이터를 하나로 통합 할 수 있습니다 . 실용적인 예로, 책에 대한 데이터가 두 개의 서로 다른 모음으로 나뉘어져 있다고 가정하겠습니다.
books다음 데이터가있는 첫 번째 컬렉션 ()
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe"
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe"
}그리고라는 두 번째 컬렉션 books_selling_data에는 다음 데이터가 있습니다.
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d29"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}두 컬렉션을 병합하려면 다음과 같은 방식으로 $ lookup을 사용하면됩니다.
db.books.aggregate([{
$lookup: {
from: "books_selling_data",
localField: "isbn",
foreignField: "isbn",
as: "copies_sold"
}
}])이 집계 후 books컬렉션은 다음과 같습니다.
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
]
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
},
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}
]
}몇 가지 사항에 유의해야합니다.
books_selling_data은 분할 할 수 없습니다.결론적으로 두 컬렉션을 통합하려면이 경우 판매 된 총 사본이있는 플랫 사본 판매 필드를 사용하여 조금 더 작업해야합니다. 중간 컬렉션을 사용하면 수 밖으로 $ 최종 컬렉션.
$lookuplocalField) 및 "foreignField"가 모두 "isbn"이 아니어야합니까? "_id"와 "isbn"이 아닙니까?
mongodb에 대량 삽입이없는 경우의 모든 객체를 반복 small_collection하여 big_collection다음 에 하나씩 삽입합니다 .
db.small_collection.find().forEach(function(obj){
db.big_collection.insert(obj)
});$ lookup을 사용한 매우 기본적인 예입니다.
db.getCollection('users').aggregate([
{
$lookup: {
from: "userinfo",
localField: "userId",
foreignField: "userId",
as: "userInfoData"
}
},
{
$lookup: {
from: "userrole",
localField: "userId",
foreignField: "userId",
as: "userRoleData"
}
},
{ $unwind: { path: "$userInfoData", preserveNullAndEmptyArrays: true }},
{ $unwind: { path: "$userRoleData", preserveNullAndEmptyArrays: true }}
])여기에 사용됩니다
{ $unwind: { path: "$userInfoData", preserveNullAndEmptyArrays: true }},
{ $unwind: { path: "$userRoleData", preserveNullAndEmptyArrays: true }}대신에
{ $unwind:"$userRoleData"}
{ $unwind:"$userRoleData"}때문에 {$ 언 와인드 : "$ userRoleData"} 일치하는 기록이 조회 $로 찾을 수없는 경우이 비어 있거나 0 결과를 반환합니다.
'SQL UNION'방식으로 MongoDB에서 통합을 수행하는 것은 단일 쿼리에서 조회와 함께 집계를 사용하여 가능합니다. 다음은 MongoDB 4.0에서 작동하는 테스트 한 예입니다.
// Create employees data for testing the union.
db.getCollection('employees').insert({ name: "John", type: "employee", department: "sales" });
db.getCollection('employees').insert({ name: "Martha", type: "employee", department: "accounting" });
db.getCollection('employees').insert({ name: "Amy", type: "employee", department: "warehouse" });
db.getCollection('employees').insert({ name: "Mike", type: "employee", department: "warehouse" });
// Create freelancers data for testing the union.
db.getCollection('freelancers').insert({ name: "Stephany", type: "freelancer", department: "accounting" });
db.getCollection('freelancers').insert({ name: "Martin", type: "freelancer", department: "sales" });
db.getCollection('freelancers').insert({ name: "Doug", type: "freelancer", department: "warehouse" });
db.getCollection('freelancers').insert({ name: "Brenda", type: "freelancer", department: "sales" });
// Here we do a union of the employees and freelancers using a single aggregation query.
db.getCollection('freelancers').aggregate( // 1. Use any collection containing at least one document.
[
{ $limit: 1 }, // 2. Keep only one document of the collection.
{ $project: { _id: '$$REMOVE' } }, // 3. Remove everything from the document.
// 4. Lookup collections to union together.
{ $lookup: { from: 'employees', pipeline: [{ $match: { department: 'sales' } }], as: 'employees' } },
{ $lookup: { from: 'freelancers', pipeline: [{ $match: { department: 'sales' } }], as: 'freelancers' } },
// 5. Union the collections together with a projection.
{ $project: { union: { $concatArrays: ["$employees", "$freelancers"] } } },
// 6. Unwind and replace root so you end up with a result set.
{ $unwind: '$union' },
{ $replaceRoot: { newRoot: '$union' } }
]);작동 방식에 대한 설명은 다음과 같습니다.
인스턴스화 aggregate중 어느 것이 적어도 하나의 문서를 가지고 데이터베이스의 수집. 데이터베이스 컬렉션이 비어 있지 않다고 보장 할 수없는 경우 데이터베이스에서 통합 쿼리를 수행하기 위해 하나의 빈 문서가 포함 된 일종의 '더미'컬렉션을 만들어이 문제를 해결할 수 있습니다.
파이프 라인의 첫 단계를로 만드십시오 { $limit: 1 }. 그러면 첫 번째 문서를 제외한 컬렉션의 모든 문서가 제거됩니다.
$project스테이지 를 사용하여 나머지 문서의 모든 필드를 제거하십시오 .
{ $project: { _id: '$$REMOVE' } }이제 집계에 하나의 빈 문서가 포함됩니다. 이제 통합하려는 각 컬렉션에 대한 조회를 추가해야합니다. 이 pipeline필드를 사용하여 특정 필터링을 수행하거나 전체 컬렉션과 일치하도록 localField및 foreignFieldnull을 그대로 둘 수 있습니다.
{ $lookup: { from: 'collectionToUnion1', pipeline: [...], as: 'Collection1' } },
{ $lookup: { from: 'collectionToUnion2', pipeline: [...], as: 'Collection2' } },
{ $lookup: { from: 'collectionToUnion3', pipeline: [...], as: 'Collection3' } }이제 다음과 같이 3 개의 배열을 포함하는 단일 문서를 포함하는 집계가 있습니다.
{
Collection1: [...],
Collection2: [...],
Collection3: [...]
}그런 다음 집계 연산자 $project와 함께 스테이지를 사용하여 단일 배열로 병합 할 수 있습니다 $concatArrays.
{
"$project" :
{
"Union" : { $concatArrays: ["$Collection1", "$Collection2", "$Collection3"] }
}
}이제 단일 문서를 포함하는 집합이 있으며 여기에는 컬렉션 집합이 포함 된 배열이 있습니다. 해야 할 일은 배열을 별도의 문서로 나누기 위해 $unwind및 $replaceRoot단계를 추가하는 것입니다 .
{ $unwind: "$Union" },
{ $replaceRoot: { newRoot: "$Union" } }Voilà. 이제 결합하려는 콜렉션이 포함 된 결과 세트가 있습니다. 그런 다음 더 많은 단계를 추가하여 필터링하고 정렬하고 skip () 및 limit ()을 적용 할 수 있습니다. 당신이 원하는 거의 모든 것.
집계에서 여러 콜렉션에 대해 여러 $ lookup 사용
질문:
db.getCollection('servicelocations').aggregate([
{
$match: {
serviceLocationId: {
$in: ["36728"]
}
}
},
{
$lookup: {
from: "orders",
localField: "serviceLocationId",
foreignField: "serviceLocationId",
as: "orders"
}
},
{
$lookup: {
from: "timewindowtypes",
localField: "timeWindow.timeWindowTypeId",
foreignField: "timeWindowTypeId",
as: "timeWindow"
}
},
{
$lookup: {
from: "servicetimetypes",
localField: "serviceTimeTypeId",
foreignField: "serviceTimeTypeId",
as: "serviceTime"
}
},
{
$unwind: "$orders"
},
{
$unwind: "$serviceTime"
},
{
$limit: 14
}
])결과:
{
"_id" : ObjectId("59c3ac4bb7799c90ebb3279b"),
"serviceLocationId" : "36728",
"regionId" : 1.0,
"zoneId" : "DXBZONE1",
"description" : "AL HALLAB REST EMIRATES MALL",
"locationPriority" : 1.0,
"accountTypeId" : 1.0,
"locationType" : "SERVICELOCATION",
"location" : {
"makani" : "",
"lat" : 25.119035,
"lng" : 55.198694
},
"deliveryDays" : "MTWRFSU",
"timeWindow" : [
{
"_id" : ObjectId("59c3b0a3b7799c90ebb32cde"),
"timeWindowTypeId" : "1",
"Description" : "MORNING",
"timeWindow" : {
"openTime" : "06:00",
"closeTime" : "08:00"
},
"accountId" : 1.0
},
{
"_id" : ObjectId("59c3b0a3b7799c90ebb32cdf"),
"timeWindowTypeId" : "1",
"Description" : "MORNING",
"timeWindow" : {
"openTime" : "09:00",
"closeTime" : "10:00"
},
"accountId" : 1.0
},
{
"_id" : ObjectId("59c3b0a3b7799c90ebb32ce0"),
"timeWindowTypeId" : "1",
"Description" : "MORNING",
"timeWindow" : {
"openTime" : "10:30",
"closeTime" : "11:30"
},
"accountId" : 1.0
}
],
"address1" : "",
"address2" : "",
"phone" : "",
"city" : "",
"county" : "",
"state" : "",
"country" : "",
"zipcode" : "",
"imageUrl" : "",
"contact" : {
"name" : "",
"email" : ""
},
"status" : "ACTIVE",
"createdBy" : "",
"updatedBy" : "",
"updateDate" : "",
"accountId" : 1.0,
"serviceTimeTypeId" : "1",
"orders" : [
{
"_id" : ObjectId("59c3b291f251c77f15790f92"),
"orderId" : "AQ18O1704264",
"serviceLocationId" : "36728",
"orderNo" : "AQ18O1704264",
"orderDate" : "18-Sep-17",
"description" : "AQ18O1704264",
"serviceType" : "Delivery",
"orderSource" : "Import",
"takenBy" : "KARIM",
"plannedDeliveryDate" : ISODate("2017-08-26T00:00:00.000Z"),
"plannedDeliveryTime" : "",
"actualDeliveryDate" : "",
"actualDeliveryTime" : "",
"deliveredBy" : "",
"size1" : 296.0,
"size2" : 3573.355,
"size3" : 240.811,
"jobPriority" : 1.0,
"cancelReason" : "",
"cancelDate" : "",
"cancelBy" : "",
"reasonCode" : "",
"reasonText" : "",
"status" : "",
"lineItems" : [
{
"ItemId" : "BNWB020",
"size1" : 15.0,
"size2" : 78.6,
"size3" : 6.0
},
{
"ItemId" : "BNWB021",
"size1" : 20.0,
"size2" : 252.0,
"size3" : 11.538
},
{
"ItemId" : "BNWB023",
"size1" : 15.0,
"size2" : 285.0,
"size3" : 16.071
},
{
"ItemId" : "CPMW112",
"size1" : 3.0,
"size2" : 25.38,
"size3" : 1.731
},
{
"ItemId" : "MMGW001",
"size1" : 25.0,
"size2" : 464.375,
"size3" : 46.875
},
{
"ItemId" : "MMNB218",
"size1" : 50.0,
"size2" : 920.0,
"size3" : 60.0
},
{
"ItemId" : "MMNB219",
"size1" : 50.0,
"size2" : 630.0,
"size3" : 40.0
},
{
"ItemId" : "MMNB220",
"size1" : 50.0,
"size2" : 416.0,
"size3" : 28.846
},
{
"ItemId" : "MMNB270",
"size1" : 50.0,
"size2" : 262.0,
"size3" : 20.0
},
{
"ItemId" : "MMNB302",
"size1" : 15.0,
"size2" : 195.0,
"size3" : 6.0
},
{
"ItemId" : "MMNB373",
"size1" : 3.0,
"size2" : 45.0,
"size3" : 3.75
}
],
"accountId" : 1.0
},
{
"_id" : ObjectId("59c3b291f251c77f15790f9d"),
"orderId" : "AQ137O1701240",
"serviceLocationId" : "36728",
"orderNo" : "AQ137O1701240",
"orderDate" : "18-Sep-17",
"description" : "AQ137O1701240",
"serviceType" : "Delivery",
"orderSource" : "Import",
"takenBy" : "KARIM",
"plannedDeliveryDate" : ISODate("2017-08-26T00:00:00.000Z"),
"plannedDeliveryTime" : "",
"actualDeliveryDate" : "",
"actualDeliveryTime" : "",
"deliveredBy" : "",
"size1" : 28.0,
"size2" : 520.11,
"size3" : 52.5,
"jobPriority" : 1.0,
"cancelReason" : "",
"cancelDate" : "",
"cancelBy" : "",
"reasonCode" : "",
"reasonText" : "",
"status" : "",
"lineItems" : [
{
"ItemId" : "MMGW001",
"size1" : 25.0,
"size2" : 464.38,
"size3" : 46.875
},
{
"ItemId" : "MMGW001-F1",
"size1" : 3.0,
"size2" : 55.73,
"size3" : 5.625
}
],
"accountId" : 1.0
},
{
"_id" : ObjectId("59c3b291f251c77f15790fd8"),
"orderId" : "AQ110O1705036",
"serviceLocationId" : "36728",
"orderNo" : "AQ110O1705036",
"orderDate" : "18-Sep-17",
"description" : "AQ110O1705036",
"serviceType" : "Delivery",
"orderSource" : "Import",
"takenBy" : "KARIM",
"plannedDeliveryDate" : ISODate("2017-08-26T00:00:00.000Z"),
"plannedDeliveryTime" : "",
"actualDeliveryDate" : "",
"actualDeliveryTime" : "",
"deliveredBy" : "",
"size1" : 60.0,
"size2" : 1046.0,
"size3" : 68.0,
"jobPriority" : 1.0,
"cancelReason" : "",
"cancelDate" : "",
"cancelBy" : "",
"reasonCode" : "",
"reasonText" : "",
"status" : "",
"lineItems" : [
{
"ItemId" : "MMNB218",
"size1" : 50.0,
"size2" : 920.0,
"size3" : 60.0
},
{
"ItemId" : "MMNB219",
"size1" : 10.0,
"size2" : 126.0,
"size3" : 8.0
}
],
"accountId" : 1.0
}
],
"serviceTime" : {
"_id" : ObjectId("59c3b07cb7799c90ebb32cdc"),
"serviceTimeTypeId" : "1",
"serviceTimeType" : "nohelper",
"description" : "",
"fixedTime" : 30.0,
"variableTime" : 0.0,
"accountId" : 1.0
}
}시작 Mongo 4.4하여 새로운 $unionWith집계 단계와 $group새로운 $accumulator연산자 를 결합하여 집계 파이프 라인 내에서이 결합을 달성 할 수 있습니다 .
// > db.users.find()
// [{ user: 1, name: "x" }, { user: 2, name: "y" }]
// > db.books.find()
// [{ user: 1, book: "a" }, { user: 1, book: "b" }, { user: 2, book: "c" }]
// > db.movies.find()
// [{ user: 1, movie: "g" }, { user: 2, movie: "h" }, { user: 2, movie: "i" }]
db.users.aggregate([
{ $unionWith: "books" },
{ $unionWith: "movies" },
{ $group: {
_id: "$user",
user: {
$accumulator: {
accumulateArgs: ["$name", "$book", "$movie"],
init: function() { return { books: [], movies: [] } },
accumulate: function(user, name, book, movie) {
if (name) user.name = name;
if (book) user.books.push(book);
if (movie) user.movies.push(movie);
return user;
},
merge: function(userV1, userV2) {
if (userV2.name) userV1.name = userV2.name;
userV1.books.concat(userV2.books);
userV1.movies.concat(userV2.movies);
return userV1;
},
lang: "js"
}
}
}}
])
// { _id: 1, user: { books: ["a", "b"], movies: ["g"], name: "x" } }
// { _id: 2, user: { books: ["c"], movies: ["h", "i"], name: "y" } }$unionWith지정된 수집의 레코드를 이미 집계 파이프 라인에있는 문서 내에 결합합니다. 2 개의 노조 단계 이후, 우리는 파이프 라인 내에 모든 사용자, 서적 및 영화 기록을 가지고 있습니다.
그런 다음 연산자를 사용하여 항목 을 $group기록 $user하고 누적하여 $accumulator문서를 그룹화 할 때 사용자 지정 문서를 누적 할 수 있습니다.
accumulateArgs .init 요소를 그룹화 할 때 누적 될 상태를 정의합니다.accumulate기능을 사용하면 누적 된 상태를 구축하기 위해 그룹화되는 레코드로 사용자 정의 조치를 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 그룹화되는 항목에 book필드가 정의 되어 있으면 books상태 의 일부를 업데이트합니다 .merge두 개의 내부 상태를 병합하는 데 사용됩니다. 샤드 클러스터에서 실행되거나 작업이 메모리 제한을 초과하는 경우에만 사용됩니다.예, 가능합니다 : 오늘 작성한이 유틸리티 기능을 사용하십시오.
function shangMergeCol() {
tcol= db.getCollection(arguments[0]);
for (var i=1; i<arguments.length; i++){
scol= db.getCollection(arguments[i]);
scol.find().forEach(
function (d) {
tcol.insert(d);
}
)
}
}이 함수에는 여러 컬렉션을 전달할 수 있으며 첫 번째 컬렉션은 대상 컬렉션이됩니다. 나머지 모든 콜렉션은 소스로 전송 될 소스입니다.
코드 스 니펫. 이것을 포함하여 스택 오버플로에 대한 다수의 게시물.
db.cust.drop();
db.zip.drop();
db.cust.insert({cust_id:1, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:2, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:3, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:4, zip_id: 102});
db.cust.insert({cust_id:5, zip_id: 102});
db.zip.insert({zip_id:101, zip_cd:'AAA'});
db.zip.insert({zip_id:102, zip_cd:'BBB'});
db.zip.insert({zip_id:103, zip_cd:'CCC'});
mapCust = function() {
var values = {
cust_id: this.cust_id
};
emit(this.zip_id, values);
};
mapZip = function() {
var values = {
zip_cd: this.zip_cd
};
emit(this.zip_id, values);
};
reduceCustZip = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
if ("cust_id" in value) {
if (!("cust_ids" in result)) {
result.cust_ids = [];
}
result.cust_ids.push(value);
} else {
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field) ) {
result[field] = value[field];
}
};
}
});
return result;
};
db.cust_zip.drop();
db.cust.mapReduce(mapCust, reduceCustZip, {"out": {"reduce": "cust_zip"}});
db.zip.mapReduce(mapZip, reduceCustZip, {"out": {"reduce": "cust_zip"}});
db.cust_zip.find();
mapCZ = function() {
var that = this;
if ("cust_ids" in this.value) {
this.value.cust_ids.forEach(function(value) {
emit(value.cust_id, {
zip_id: that._id,
zip_cd: that.value.zip_cd
});
});
}
};
reduceCZ = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.cust_zip_joined.drop();
db.cust_zip.mapReduce(mapCZ, reduceCZ, {"out": "cust_zip_joined"});
db.cust_zip_joined.find().pretty();
var flattenMRCollection=function(dbName,collectionName) {
var collection=db.getSiblingDB(dbName)[collectionName];
var i=0;
var bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
collection.find({ value: { $exists: true } }).addOption(16).forEach(function(result) {
print((++i));
//collection.update({_id: result._id},result.value);
bulk.find({_id: result._id}).replaceOne(result.value);
if(i%1000==0)
{
print("Executing bulk...");
bulk.execute();
bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
}
});
bulk.execute();
};
flattenMRCollection("mydb","cust_zip_joined");
db.cust_zip_joined.find().pretty();애플리케이션 계층에서 그렇게해야합니다. ORM을 사용하는 경우 다른 컬렉션에 존재하는 참조를 가져 오기 위해 주석 (또는 유사한 것)을 사용할 수 있습니다. 나는 단지 일한 모르핀 및 @Reference조회 할 때 내가 코드에서 그것을 자신을 일을 피할 수 있어요, 그래서 주석, 참조 된 개체를 가져옵니다.
db.collection1.find().forEach(function(doc){db.collection2.save(doc)});면 충분합니다. mongo 셸을 사용하지 않는 경우 사용한 드라이버 (java, php, ...)를 지정하십시오.