背景
最近做了几个规则逻辑。用到mongo查询比较多，就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户，使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据，用SQL代替业务代码逻辑的判断。
方法
MongoDB聚合使用aggregate，聚合管道采取自动向下子执行方式，基本语法格式：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)聚合框架中常用的操作:
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- \(match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。\)match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", num_tutorial : {\(sum : "\)likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", num_tutorial : {\(avg : "\)likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", num_tutorial : {\(min : "\)likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", num_tutorial : {\(max : "\)likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", url : {\(push: "\)url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", url : {\(addToSet : "\)url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", first_url : {\(first : "\)url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{\(group : {_id : "\)by_user", last_url : {\(last : "\)url"}}}]) |
查询示例
示例一
部分字段说明：transAmt:交易金额，transType:交易类型，transTime:交易时间，mercNum:商户编号
查询交易信息，交易商户昨天交易笔数大于三百，交易金额累加大于三百万，这里现根据$match将交易信息筛选出来，然后使用$group根据商户编号分组，统计交易笔数和累加交易金额，将分组结果判断匹配交易笔数大于三百，交易金额大于三百万。
db.getCollection('box_order').aggregate([ { $match: { "transTime":{$gte:ISODate("2020-01-03T00:00:00.000Z"),$lt:ISODate("2020-01-10T00:00:00.000Z")}, "transType":"consume", "transStatus":{$in:["tsProcessing","success"]} } }, { $group: { "_id": "$mercNum", "count": {"$sum": 1}, "totalAmt": {"$sum": "$transAmt"} } }, { $match: { "count": {"$gte": 300}, "totalAmt": {"$gte": 3000000} } }])示例二
部分字段说明：cardNo:交易卡号，transType:交易类型，transTime:交易时间，mercNum:商户编号
查询时间段内指定卡号下的交易商户信息。
根据卡号和交易时间将交易数据查出来，然后只显示商户号和卡号两列字段，根据商户号和卡号分组去重，再根据卡号分组，将商户号转化成一个字段变成数组。
db.getCollection('order_202011').aggregate([ { "$match": { "detailInfo.cardNo": { "$in": [ "YtCZ7KhCVG5xerKUg8bzJhVAjW/hWAWj", "cQ7QQ0yCVW6LhHtJNVRq2A==", "6KDpHmQ9s+0SQAGAUyLJ4A==", "cQ7QQ0yCVW7iSegn8uqIfg==", "ZEOcXdI4rfvswAz7dQ80hw==", "6KDpHmQ9s+2Nz61PPuOamw==" ] }, "baseInfo.transTime": { "$gte": new Date(2020,10,01), "$lt": new Date(2020,10,24) } } }, { "$project": { "merchantInfo.mercNum": 1, "detailInfo.cardNo": 1 } }, { "$group": { "_id": { "mercNum": "$merchantInfo.mercNum", "cardNo": "$detailInfo.cardNo" } } }, { "$group": { "_id": "$_id.cardNo", "mercNums": { "$push": "$_id.mercNum" } } }])示例三
根据指定商户和其他条件查询交易信息，根据卡号分组并组装成一个字段的集合，最后筛选掉id只保留cardNos数组
db.getCol......原文转载：http://www.shaoqun.com/a/892194.html
跨境电商：https://www.ikjzd.com/
zen-cart：https://www.ikjzd.com/w/1282
黑石集团：https://www.ikjzd.com/w/1339.html
外贸圈：https://www.ikjzd.com/w/1083
整理最近正在用的多条件查询以及聚合查询的实例，作为文档保留供以后查阅背景最近做了几个规则逻辑。用到mongo查询比较多，就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户，使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据，用SQL代替业务代码逻辑的判断。方法MongoDB聚合使用aggregate，聚合管道采取自动向下子执行方式，基本语法格式：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREG
gtin：https://www.ikjzd.com/w/136
贝恩投资公司：https://www.ikjzd.com/w/1336
饕餮三亚生猛海鲜全年最经典攻略 - ：http://www.30bags.com/a/407080.html
逃离"北上广"，美国人都去哪儿了？：http://www.30bags.com/a/230924.html
逃离"冻手冻脚"的冬天，去三亚晒太阳吃美食：http://www.30bags.com/a/225299.html
逃离北上广，忘掉昆大丽，云南3座低调小城，月薪5000元养老：http://www.30bags.com/a/235377.html
男朋友把我抱到镜子前做 对着镜子从后面挺进她：http://lady.shaoqun.com/a/247489.html
美女用手扒开自己下面 把她压在桌上进进出出：http://lady.shaoqun.com/m/a/247404.html
2021深圳航展有哪些行业参展：http://www.30bags.com/a/517498.html
国内大学男女比例接近1:100，男大学四年不能逃课：http://lady.shaoqun.com/a/428426.html
亚马逊店铺排名如何提升？：https://www.ikjzd.com/articles/146848
TikTok广告| 聊聊TikTok广告那些事！！！：https://www.ikjzd.com/articles/146826
没有评论:
发表评论