[英]Using mongo aggregate in meteor to total unlocked/locked in collection
因此,我有一个集合可以存储与用户相关的文档,其结构如下:
{_id: "hofjew233332j4", userId: "fhewojfw34324", achievementUnlocked: true };
我想做的是使用聚合和下划线来按用户ID对文档进行分组,然后计算将其未锁定记录的百分比设置为true,这样生成的文档将如下所示:
{_id: "fhewojfw34324(userId)", unlockPercentage: 40 (achievementUnlocked: true / all docs) }
我可以只检索一次文档就能做到吗?
第一组按计数achievementUnlocked
true
计数,然后在项目中使用以下计数来计算percentage
,方法如下:
db.collectionName.aggregate([{
"$group": {
"_id": "$userId",
"achievementUnlockedTrueCount": {
"$sum": {
"$cond": {
"if": {
"$eq": ["$achievementUnlocked", true] //count achievementUnlocked = true count
},
"then": 1,
"else": 0
}
}
},
"totalCount": {
"$sum": 1 // get total count of grouped documents
}
}
}, {
"$project": {
"unlockPercentage": {
"$multiply": [{
"$divide": ["$achievementUnlockedTrueCount", "$totalCount"] //used this in project to caculate %
}, 100]
}
}
}]).pretty()
我个人甚至不会在这里进行汇总,因为数据似乎微不足道。 维护每个用户和/或“游戏”数据的一系列“锁定”和“解锁”成就将更为有效。
取得像这样的文件:
{
"_id": "hofjew233332j4",
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"achievementsCount": 5,
"locked": ["One","Two","Four","Five"],
"lockedCount": 4,
"unlocked": ["Three"]
"unlockedCount": 1
}
因此,您通常会使用所有“锁定”的成就在此处初始化每个用户和“游戏”,但是在这种情况下,我们将显示“解锁”中已经存在的成就。 另请注意,“ count”字段反映每个阵列中存在的条目数。
要“解锁”另一项成就,则只需执行更新以从“锁定”数组中删除并插入到“解锁”数组中,同时保持“计数”值不变:
Achievements.update(
{
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"locked": "Four",
"unlocked": { "$ne": "Four" }
},
{
"$push": { "unlocked": "Four" },
"$pull": { "locked": "Four" },
"$inc": {
"lockedCount": -1,
"unlockedCount": 1
}
}
)
这会将文档更改为以下状态:
{
"_id": "hofjew233332j4",
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"achievementsCount": 5,
"locked": ["One","Two","Five"],
"lockedCount": 3,
"unlocked": ["Three","Four"]
"unlockedCount": 2
}
这是一个非常简单的模式,因为每次更新都会维护正确的值和数据。 如果您需要诸如“百分比”之类的信息,那么这很简单:
Achievements.aggregate([
{ "$project": {
"userId": 1,
"gameId": 1,
"percentUnlocked": { "$divide": [ "$unlockedCount", "$achivementsCount" ] }
])
或者只是将数学应用到客户端代码中。
该模型还使您可能希望做的“真实”聚合要简单得多,并且具有更大的信息范围。 另外,进行计算的效率要比要求将数据“累加”为一个单独的过程要有效得多。
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