sql >> Databáze >  >> NoSQL >> MongoDB

Vypočítejte skóre z existujících polí s podmínkami

Vaše implementace má několik problémů. Za prvé, používáte find() metoda nesprávně, protože zadáváte příliš mnoho argumentů pro dotaz:

MyModel.find(
    { Mkt_Al : Mkt_Air }, 
    { Orig : Origin }, 
    { Dest : Thru_Point }, 
    { Eff_Date : Effective_Date }
).lean().exec(function(err, docs) { .. }

by měl být

MyModel.find({ 
    Mkt_Al: Mkt_Air, 
    Orig: Origin, 
    Dest: Thru_Point, 
    Eff_Date: Effective_Date 
}).lean().exec(function(err, docs) { ... }

Opět byste neměli používat find() metodu v tomto případě, protože pro použití ve výpočtech potřebujete pouze jeden dokument, který odpovídá dotazu. Převzít složitý algoritmus z vaší předchozí uzavřené otázky:

Pomocí MyModel.findOne() by mělo stačit pro úkoly 3, 4 a 5 výše. Kvůli asynchronní povaze hovorů byste však museli dotazy vnořovat, ale hloubka vnořených hovorů naštěstí není větší než 3, jinak se ocitnete s jednosměrnou vstupenkou do Callback Hell. Abyste se těmto běžným nástrahám vyhnuli, je lepší použít Promises (protože nativní mongoose dotazy ve výchozím nastavení mohou vrátit slib ) nebo použijte node-async balíček, který obsahuje řadu funkcí pro řešení situací, jako je tato.

Pokud používáte async umožňuje efektivně spouštět více asynchronních úloh (jako MyModel.findOne() hovory), které na sobě závisí, a když všechny skončí, udělejte něco jiného. Ve výše uvedeném můžete použít async.series() metoda.

Následující příklad demonstruje výše uvedený koncept, kde můžete vypočítat Qsi z následujících vzorových dokumentů v testovací databázi.

Naplnit kolekci svazků testovací databáze:

db.vols.insert([
    {    
        "Mkt_Al" : "2G",
        "Stops" : 0,
        "Seats" : 169,
        "Block_Mins" : 230,                
        "Ops_Week" : 3,        
        "Orig" : "AGP",
        "Dest" : "OTP",
        "Thru_Point" : "",
    },
    {    
        "Mkt_Al" : "2G",
        "Stops" : 1,
        "Seats" : 260,              
        "Block_Mins" : 260,
        "Ops_Week" : 2,  
        "Orig" : "CEK",
        "Dest" : "IKT",
        "Thru_Point" : "OVB",
    },
    {    
        "Mkt_Al" : "2G",
        "Stops" : 0,
        "Seats" : 140,
        "Block_Mins" : 60,
        "Ops_Week" : 2,        
        "Orig" : "BEK",
        "Dest" : "OTP",
        "Thru_Point" : "",
    },
    {    
        "Mkt_Al" : "2G",
        "Stops" : 0,
        "Seats" : 160,
        "Block_Mins" : 90,
        "Ops_Week" : 3,        
        "Orig" : "CEK",
        "Dest" : "OVB",
        "Thru_Point" : "",
    },
    {    
        "Mkt_Al" : "2G",        
        "Stops" : 0,
        "Seats" : 60,
        "Block_Mins" : 50,
        "Ops_Week" : 3,        
        "Orig" : "OVB",
        "Dest" : "IKT",
        "Thru_Point" : "",
    }
])

Aplikace Node.js:

var mongoose = require('mongoose'),
    express = require('express'),
    async = require('async'),
    Schema = mongoose.Schema;

mongoose.connect('mongodb://localhost/test');
var volSchema = new Schema({},{ strict: false, collection: 'vols' }),    
    Vol = mongoose.model("Vol", volSchema);

mongoose.set('debug', false);

mongoose.connection.on("open", function (err) {
    if (err) throw err;  
    var bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp(), 
        counter = 0;

    Vol.find({}).lean().exec(function (err, docs) {
        if (err) throw err; 
        var locals = {};

        docs.forEach(function(doc) {            
            locals.c1 = 0.3728 + (0.00454 * doc.Seats);         
            locals.c3 = doc.Ops_Week;

            if (doc.Stops == 1) {               
                async.series([
                    // Load doc with first leg first
                    function(callback) {
                        Vol.findOne({ 
                            Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
                            Orig: doc.Orig,
                            Dest: doc.Dest                          
                        }).lean().exec(function (err, flight) {
                            if (err) return callback(err);
                            locals.first_leg = flight.Block_Mins;
                            callback();
                        });
                    },
                    // Load second leg doc 
                    // (won't be called before task 1's "task callback" 
                    // has been called)
                    function(callback) {                    
                        Vol.findOne({ 
                            Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
                            Orig: doc.Thru_Point,
                            Dest: doc.Dest                          
                        }).lean().exec(function (err, flight) {
                            if (err) return callback(err);
                            locals.second_leg = flight.Block_Mins;
                            callback();
                        });
                    }
                ], function(err) { // This function gets called after the
                    // two tasks have called their "task callbacks"
                    if (err) throw err;
                    // Here locals will be populated with `first_leg` 
                    // and `second_leg`
                    // Just like in the previous example
                    var total_flight = locals.second_leg + locals.first_leg;                    
                    locals.c2 = 0.03;
                    locals.c4 = Math.pow((doc.Block_Mins / total_flight), -0.675);                    

                }); 
            } else {
                locals.c2 = 1;
                locals.c4 = 1;
            }

            counter++;
            console.log(locals);
            bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({ 
                "$set": { 
                    "Qsi": (locals.c1 * locals.c2 * locals.c3 * locals.c4) 
                } 
            });

            if (counter % 500 == 0) {
               bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {          
                    if (err) throw err; 
                    bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp();                        
                });
            } 
        });

        if (counter % 500 != 0) {
            bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
                if (err) throw err; 
                console.log(result.nModified);                
            });
        }   
    });
});

Ukázkový výstup:

db.vols.find()

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702221"),
    "Mkt_Al" : "2G",
    "Stops" : 0,
    "Seats" : 169,
    "Block_Mins" : 230,
    "Ops_Week" : 3,
    "Orig" : "AGP",
    "Dest" : "OTP",
    "Thru_Point" : "",
    "Qsi" : 3.42018
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702222"),
    "Mkt_Al" : "2G",
    "Stops" : 1,
    "Seats" : 260,
    "Block_Mins" : 260,
    "Ops_Week" : 2,
    "Orig" : "CEK",
    "Dest" : "IKT",
    "Thru_Point" : "OVB",
    "Qsi" : 3.1064
}

/* 3 */
{
    "_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702223"),
    "Mkt_Al" : "2G",
    "Stops" : 0,
    "Seats" : 140,
    "Block_Mins" : 60,
    "Ops_Week" : 2,
    "Orig" : "BEK",
    "Dest" : "OTP",
    "Thru_Point" : "",
    "Qsi" : 2.0168
}

/* 4 */
{
    "_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702224"),
    "Mkt_Al" : "2G",
    "Stops" : 0,
    "Seats" : 160,
    "Block_Mins" : 90,
    "Ops_Week" : 3,
    "Orig" : "CEK",
    "Dest" : "OVB",
    "Thru_Point" : "",
    "Qsi" : 3.2976
}

/* 5 */
{
    "_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702225"),
    "Mkt_Al" : "2G",
    "Stops" : 0,
    "Seats" : 60,
    "Block_Mins" : 50,
    "Ops_Week" : 3,
    "Orig" : "OVB",
    "Dest" : "IKT",
    "Thru_Point" : "",
    "Qsi" : 1.9356
}


  1. MongoError:Toto nasazení MongoDB nepodporuje opakovatelné zápisy. Přidejte do připojovacího řetězce retryWrites=false

  2. MongoDB slice dotaz do golang

  3. MongoDb Post formátování agregace $lookup s omezenými daty

  4. Čtení dat z MongoDB (gridfs) přes Matlab a ovladač Java