MongoDB - Запрос с операциями против элементов параметров массива

Question

Я новичок в MongoDB и пытаюсь понять, могу ли я выполнить этот запрос удобно и с приличной производительностью, используя MongoDB. Я хотел бы передать числовые параметры и параметры массива в запрос и использовать их для выполнения поэлементных операций над значениями массива в каждом документе в коллекции. Это возможно?

например. Коллекция содержит документы, подобные следующим:

{
    "name" : "item1",
    "m" : 5.2,
    "v" : 1.1,
    "data1" : [ 0, 0, 0.3, 0.7, 0.95, 0.9, 0.75, 0.4, 0.1, 0 ],
    "data2" : [ 0, -1, 0, 1, 1, 0 ]
}

И у меня есть еще один «поисковый» документ, который может выглядеть примерно так:

{
    "x" : 8,
    "K" : 1,
    "dataA" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 1, 0.5],
    "dataB" : [ 0, -2, 0, 1, 1, 0 ]
}

Я хочу выполнить запрос или map-reduction, используя приведенный выше поисковый документ к коллекции выше, которая возвращает коллекцию, содержащую:

{
    "name",
    "y" = fn(m, v, x, K) = Kvx^(1/m) (not the real formula but just an example)
    "dataF" = Max(i=0..9) {data1[i] * dataA[i] }
    "dataS" = Sum(j=0..5) {data2[j] * dataB[j] }
}
where y>0

Таким образом, для приведенного выше примера возвращаемый результат будет

{
    "name" : "item1",
    "y" : 1 * 1.1 * 8^5.2 = 1.641
    "dataF" : Max(..., 0.4*0.5, 0.1*1, 0 * 0.5 ) = 0.2
    "dataS" : 0*0 + (-1)*(-2) + 0*0 + 1*1 + 1*1 + 0*0 = 4
}

Будет ли это возможно / удобно с MongoDB?

Примечание. В моем приложении будет больше стандартных критериев, включенных в поиск с использованием стандартных операций MongoDB, поэтому я надеялся включить вышеуказанную обработку в запрос и избежать ее выполнения на клиенте.

Answer 1

Вот карта / уменьшенная версия:

db.data.save({
  "name" : "item1",
  "m" : 5.2,
  "v" : 1.1,
  "data1" : [ 0, 0, 0.3, 0.7, 0.95, 0.9, 0.75, 0.4, 0.1, 0 ],
  "data2" : [ 0, -1, 0, 1, 1, 0 ]
});

db.data.mapReduce( function() {
  var searchdoc = {
    "x" : 8,
    "K" : 1,
    "dataA" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 1, 0.5],
    "dataB" : [ 0, -2, 0, 1, 1, 0 ]
  };

  var result = {name: this.name};
  result.y = searchdoc.K * this.v * Math.pow(searchdoc.x, 1 / this.m);
  if(result.y > 0) {
    result.dataF = 0;
    for(i=0;i<this.data1.length;i++) {
      var f = this.data1[i] * searchdoc.dataA[i];
      if(f > result.dataF) {
        result.dataF = f;
      }
    } 
    result.dataS = 0;
    for(i=0;i<this.data2.length;i++) {
      var s = this.data2[i] * searchdoc.dataB[i];
      result.dataS += s;
    } 
    emit(this.name, result);
  }
}, function(key, values){}, {out: {inline: 1}});

результат:

{
"results" : [
    {
        "_id" : "item1",
        "value" : {
            "name" : "item1",
            "y" : 1.640830939540542,
            "dataF" : 0.2,
            "dataS" : 4
        }
    }
],
"timeMillis" : 0,
"counts" : {
    "input" : 1,
    "emit" : 1,
    "reduce" : 0,
    "output" : 1
},
"ok" : 1,
}

Это версия оболочки:

db.data.save({
  "name" : "item1",
  "m" : 5.2,
  "v" : 1.1,
  "data1" : [ 0, 0, 0.3, 0.7, 0.95, 0.9, 0.75, 0.4, 0.1, 0 ],
  "data2" : [ 0, -1, 0, 1, 1, 0 ]
});

var searchdoc = {
  "x" : 8,
  "K" : 1,
  "dataA" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 1, 0.5],
  "dataB" : [ 0, -2, 0, 1, 1, 0 ]
};

var search = function(searchdoc) {
  db.data.find().forEach(function(obj) {
    var result = {name:obj.name};
    result.y = searchdoc.K * obj.v * Math.pow(searchdoc.x, 1 / obj.m);
    if( result.y > 0 ) {
      result.dataF = 0;
      for(i=0;i<obj.data1.length;i++) {
        var f = obj.data1[i] * searchdoc.dataA[i];
        if(f > result.dataF) {
          result.dataF = f;
        }
      } 
      result.dataS = 0;
      for(i=0;i<obj.data2.length;i++) {
        var s = obj.data2[i] * searchdoc.dataB[i];
        result.dataS += s;
      } 
      db.results.save(result); 
    }
  });
}

search(searchdoc);

db.results.find();
{ "_id" : ObjectId("4f08ffe4264d23670eeaaadf"), "name" : "item1", "y" : 1.640830939540542, "dataF" : 0.2, "dataS" : 4 }