谈谈一些关于mgo的用法

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

前言

最近在项目中使用mongodb进行简单的数据分析,在使用mongodb驱动mgo时遇到一些问题,比如在mongodb中执行命令成功,到了mgo中就执行失败。在这里谈一谈实践过程中遇到的问题,基础的用法不再说明了,可以自行百度。

使用

查找(Find)

这个估计是mongodb里用的最多的了吧,mgo中使用Find(query interface{}),query参数一般传入[]bson.M。下面给个例子:

m := bson.M{
        "CurTimestamp": bson.M{
            "$gte": start,
            "$lte": end,
        },
        "Account":    account,
        "ToNodeType": "cloud",
    }
    session.DB("db").C("collect").Find(m).Count()

这里查找时间戳内,账号为account,节点类型为cloud的数据并统计个数。

聚合管道(Aggregation Pipeline)

聚合管道在mgo中为Pipe(pipeline interface{}) ,这个和bash中使用的管道很像,数据可以被层层处理。一般传入的参数为[]bson.M。这个[]bson.M里如果还有嵌套则还要使用[]bson.M(刚开始使用就被坑了一下)。比如这里首先匹配节点类型和账号,时间戳在一段时间内,然后根据名字分组统计数量,最后排序取最前面的三个。

   //这个就可以传入Pipe
   m := []bson.M{
        {"$match": bson.M{"NodeType": "cloud", "Account": account, "CurTimestamp": bson.M{"$gte": start, "$lte": end}}},
        {"$group": bson.M{"_id": "$TagName", "count": bson.M{"$sum": 1}}},
        {"$sort": bson.M{"count": -1}},
        {"$limit": 3},
    }
    //这里就可以取到输出的数据
    var values []result
    session.DB("db").C("collect").Pipe(m).All(&values)

数据是一层一层过滤下来的。当然mongodb中的聚合命令不止这些,用法大同小异

MapReduce

如果要实现一些高级功能,mongodb的基本命令满足不了你,可能就要使用这个了。mongodb中要实现MapReduce就要实现Map函数和Reduce函数,Map函数调用emit将key和value传给Reduce函数处理。这里给的例子首先计时间戳在哪个时间范围内,然后累加这个值,js不是很精通,写的不好请见谅。

m := new(mgo.MapReduce)
    m.Map = `function() { var date = new Date();
    date.setTime(this.CurTimestamp / 1000);
    var hour = date.getHours();
    if((hour >= 6) && (hour <= 11)) {
        result.morning++;
    }else if((hour >= 12) && (hour <= 18)){
        result.afternoon ++;
    }else if((hour >= 19) && (hour <= 23)) {
        result.night ++;
    }else{
        result.am ++;
    }
    emit(this.Account, {});}`
    m.Reduce = `function() {return result;}`
    m.Scope = bson.M{
        "result": bson.M{
            "morning":   0,
            "afternoon": 0,
            "night":     0,
            "am":        0,
        },
    }
    var value []timeResult
    session.DB("db").C("collect").Find().MapReduce(m, &value)

这里的map函数负责计算时间戳范围,result是引入的外部变量。这里就可以计算出这个账号产生数据的时间范围统计。

结语

其实用多了以后就基本能熟练使用了,重要还是了解mogodb命令的使用。


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本文来自:Segmentfault

感谢作者:pinecone

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