Mongodbクエリの1つのフィールドに基づいて最大連続レコードの数を検索します

このmapReduce操作を実行できます。

最初のマッパー：

var mapper = function () {


    if ( this.flag == true ) {
        totalCount++;
    } else {
        totalCount = 0;
    }

    if ( totalCount != 0 ) {
        emit (
        counter,
        {  _id: this._id, totalCount: totalCount }
    );
    } else {
      counter++;
    }

};

これは、trueの合計回数の実行カウントを保持します 値はフラグに表示されます。そのカウントが1より大きい場合は、ドキュメント_idも含む値を出力します。 。フラグがfalseの場合、キーに使用される別のカウンターがインクリメントされます 、試合のグループ化「キー」を取得するため。

次に、レデューサー：

var reducer = function ( key, values ) {

    var result = { docs: [] };

    values.forEach(function(value) {
        result.docs.push(value._id);
        result.totalCount = value.totalCount;
    });

    return result;

};

_idをプッシュするだけです totalCountとともに結果配列に値を追加します。

次に実行します：

db.people.mapReduce(
    mapper,
    reducer,
   { 
       "out": { "inline": 1 }, 
       "scope": { 
           "totalCount": 0, 
           "counter": 0 
       }, 
       "sort": { "updated_at": 1 } 
   }
)

したがって、mapper およびreducer 次に、関数を使用して、「scope」で使用されるグローバル変数を定義し、updated_atで必要な「sort」を渡します。 日付。結果が得られます：

{
    "results" : [
        {
            "_id" : 1,
            "value" : {
                "docs" : [
                     3,
                     4
                 ],
                 "totalCount" : 2
            }
        },
        {
            "_id" : 2,
            "value" : {
            "docs" : [
                7,
                8,
                5
             ],
             "totalCount" : 3
             }
        }
    ],
    "timeMillis" : 2,
    "counts" : {
            "input" : 7,
            "emit" : 5,
            "reduce" : 2,
            "output" : 2
    },
    "ok" : 1,
}

もちろん、totalCountをスキップすることもできます 変数であり、配列の長さを使用します。これは同じです。しかし、とにかくそのカウンターを使用したいので、それは追加されただけです。しかし、それが原則です。

そうです、これはmapReduceに適した問題でした。これで、例があります。