python – map_reduce()*和* find()在同一个查询中
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – map_reduce()*和* find()在同一个查询中，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2067字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
我发现了一堆map_reduce教程,但它们似乎都没有“where”子句或其他任何方式来排除正在考虑的文档/记录.我正在研究一个看似简单的查询.我有一个带有时间戳,IP地址和活动ID的事件的基本日志文件.我想获得给定广告系列在给定时间戳范围内的唯一身份用户数.听起来很简单！
我构建了一个查询对象,如下所示：
{‘ts’：{‘$gt’：1345840456,’$lt’：2345762454},’cid’：’2636518’}
有了这个,我尝试了两件事,一件使用distinct,另一件使用map_reduce：
不同
db.alpha2.find(查询).distinct( ‘IP’).COUNT()
在mongo shell中,你可以将查询作为distinct函数的第二个参数,它可以在那里工作,但我已经读过你在pymongo中不能这样做了.
Map_reduce
map = Code("function () {"
" emit(this.ip, 1);"
"}")
reduce = Code("function (key, values) {"
" var total = 0;"
" for (var i = 0; i < values.length; i++) {"
" total += values[i];"
" }"
" return total;"
"}")
totaluniqueimp = db.alpha2.map_reduce(map, reduce, "myresults").count();
(我意识到reduce函数正在做我不需要的东西,我从演示中获取它).这很好,但不使用我的“where”参数.我试试这个：
totaluniqueimp = db.alpha2.find(query).map_reduce(map, reduce, "myresults").count();`
我收到这个错误：
AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'map_reduce'
结论
基本上,这是我在mysql中尝试做的事情：
select count(*) from records where ts<1000 and ts>900 and campaignid=234 group by ipaddress
看起来很简单！你是如何在蒙戈做到这一点的？
更新：答案
根据Dmitry在下面的回答,我能够解决(并简化)我的解决方案(这是我能做到的那么简单吗？)：
#query is an object that was built above this
map = Code("function () { emit(this.ip, 1);}")
reduce = Code("function (key, values) {return 1;}")
totaluniqueimp = collection.map_reduce(map, reduce, "myresults", query=query).count();
谢谢德米特里！
解决方法:
你可以尝试使用这个：
totaluniqueimp = db.alpha2.map_reduce(map, reduce, {
out: "myresults",
query: {'ts': {'$gt': 1345840456, '$lt': 2345762454}, 'cid': '2636518'}
}).count();
更新：上面的语句适用于mongo shell.在pymongo中,您应该将查询添加为第四个参数：
totaluniqueimp = db.alpha2.map_reduce(map, reduce, "myresults", query={'ts': {'$gt': 1345840456, '$lt': 2345762454}, 'cid': '2636518'})
详细文档可以在here找到.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – map_reduce()*和* find()在同一个查询中全部内容，希望文章能够帮你解决python – map_reduce()*和* find()在同一个查询中所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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