用于排名/搜索计数的 MongoDB 查询?


为此,在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们创建一个带文档的集合 −

> db.demo120.insertOne(
...    {
...       'Name': 'Chris',
...       'Subjects': [ 'MySQL', 'MongoDB', 'Java', 'Python' ]
...    }
... );
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365")
}
> db.demo120.insertOne(
...    {
...       'Name': 'Bob',
...       'Subjects': [ 'C', 'MongoDB' ]
...    }
... );
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366")
}

借助 find() 方法从集合中显示所有文档 −

> db.demo120.find();

这将生成以下输出 −

{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ] }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ] }

以下是 MongoDB 排名/搜索计数的查询 −

> var s = ['MySQL', 'Java', 'MongoDB'];
> db.demo120.aggregate([
...    { "$match": { "Subjects": { "$in": s } } },
...    {
...       "$addFields": {
...          "RankSearch": {
...             "$divide": [
...                { "$size": { "$setIntersection": ["$Subjects",s] } },
...                { "$size": "$Subjects" }
...             ]
...          }
...       }
...    },
...    { "$sort": { "RankSearch": -1 } }
... ])

这将生成以下输出 −

{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ], "RankSearch" : 0.75 }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ], "RankSearch" : 0.5 }

更新于:31-3-2020

389 次浏览

开启您的职业生涯

完成课程取得认证

开始吧
广告