Procento podmínek NEBO shodných v mongodb

Vaše řešení by skutečně mělo být specifické pro MongoDB, jinak skončíte s výpočty a případným párováním na straně klienta, a to nebude dobré pro výkon.

Takže samozřejmě to, co opravdu chcete, je způsob, jak zajistit zpracování na straně serveru:

db.products.aggregate([

    // Match the documents that meet your conditions
    { "$match": {
        "$or": [
            { 
                "features": { 
                    "$elemMatch": {
                       "key": "Screen Format",
                       "value": "16:9"
                    }
                }
            },
            { 
                "features": { 
                    "$elemMatch": {
                       "key" : "Weight in kg",
                       "value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
                    }
                }
            },
        ]
    }},

    // Keep the document and a copy of the features array
    { "$project": {
        "_id": {
            "_id": "$_id",
            "product_id": "$product_id",
            "ean": "$ean",
            "brand": "$brand",
            "model": "$model",
            "features": "$features"
        },
        "features": 1
    }},

    // Unwind the array
    { "$unwind": "$features" },

    // Find the actual elements that match the conditions
    { "$match": {
        "$or": [
            { 
               "features.key": "Screen Format",
               "features.value": "16:9"
            },
            { 
               "features.key" : "Weight in kg",
               "features.value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
            },
        ]
    }},

    // Count those matched elements
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "count": { "$sum": 1 }
    }},

    // Restore the document and divide the mated elements by the
    // number of elements in the "or" condition
    { "$project": {
        "_id": "$_id._id",
        "product_id": "$_id.product_id",
        "ean": "$_id.ean",
        "brand": "$_id.brand",
        "model": "$_id.model",
        "features": "$_id.features",
        "matched": { "$divide": [ "$count", 2 ] }
    }},

    // Sort by the matched percentage
    { "$sort": { "matched": -1 } }

])

Takže jak znáte "délku" $or podmínku, pak musíte jednoduše zjistit, kolik prvků v poli "features" odpovídá těmto podmínkám. Takže to je to, o čem je druhý $match v potrubí.

Jakmile získáte tento počet, jednoduše vydělíte počtem podmínek, které byly předány jako vaše $or . Krása je v tom, že nyní můžete udělat něco užitečného s tímto způsobem, jako je řazení podle relevance a poté dokonce "stránkování" na straně serveru s výsledky.

Samozřejmě, pokud chcete nějakou další "kategorizaci" tohoto, vše, co byste museli udělat, je přidat další $project etapa do konce potrubí:

    { "$project": {
        "product_id": 1
        "ean": 1
        "brand": 1
        "model": 1,
        "features": 1,
        "matched": 1,
        "category": { "$cond": [
            { "$eq": [ "$matched", 1 ] },
            "100",
            { "$cond": [ 
                { "$gte": [ "$matched", .7 ] },
                "70-99",
                { "$cond": [
                   "$gte": [ "$matched", .4 ] },
                   "40-69",
                   "under 40"
                ]} 
            ]}
        ]}
    }}

Nebo jako něco podobného. Ale $cond Zde vám může pomoci operátor.

Architektura by měla být v pořádku, jak ji máte, protože můžete mít složený index na "klíč" a "hodnota" pro položky v poli funkcí a to by se mělo dobře škálovat pro dotazy.

Samozřejmě, pokud skutečně potřebujete něco víc než to, jako je fasetové vyhledávání a výsledky, můžete se podívat na řešení jako Solr nebo elastické vyhledávání. Ale jeho úplná implementace by zde byla trochu zdlouhavá.