[英]Building a histogram from MongoDB with Pymongo
我正在尝试以以下格式创建MongoDB文档的直方图:
{
"_id":1
"Properties":[
{
"type": "a"
},
{
"type": "d"
}
]
}
{
"_id":2
"Properties":[
{
"type": "c"
},
{
"type": "a"
}
]
}
{
"_id":3
"Properties":[
{
"type": "c"
},
{
"type": "d"
}
]
}
此示例中的输出应为:
a = 2
c = 2
d = 2
目前,我的解决方法包括使用以下方法查询整个集合:
collection.find({})
然后使用python字典遍历和累积数据。 我确定在MongoDB查询本身中有更好的方法可以执行此操作,我是否可以怀疑单个查询即可获得这些数据?
请注意,在执行查询之前,我不知道可以找到哪些“类型”。
在这种情况下,您可以使用MongoDB aggregation
。
有关Aggregation
更多信息: https : //docs.mongodb.org/manual/core/aggregation-introduction/
db.collection.aggregate([
{ $unwind : "$Properties" },
{ $group: { _id: "$Properties.type", count: { $sum: 1 } } }
]);
输出:
{
"result" : [
{
"_id" : "c",
"count" : 2.0000000000000000
},
{
"_id" : "d",
"count" : 2.0000000000000000
},
{
"_id" : "a",
"count" : 2.0000000000000000
}
],
"ok" : 1.0000000000000000
}
在Python中:
from pymongo import MongoClient
if __name__ == '__main__':
db = MongoClient().test
pipeline = [
{ "$unwind" : "$Properties" },
{ "$group": { "_id": "$Properties.type", "count": { "$sum": 1 } } }
]
print list(db.collection.aggregate(pipeline))
输出:
[{u'count': 2, u'_id': u'c'}, {u'count': 2, u'_id': u'd'}, {u'count': 2, u'_id': u'a'}]
不知道这是否适合您的情况,但是您可以按属性分别将它们分开,例如:
count_a = collection.find({'Properties.type':'a'}).count()
count_b = collection.find({'Properties.type':'b'}).count()
count_c = collection.find({'Properties.type':'c'}).count()
如果您不知道类型,则可以创建一个采用不同类型的变量,并且可以简单地执行以下操作:
mistery_type = 'assign the misery type in var when you know it'
mistery_type_count = collection.find({'Properties.type': mistery_type}).count()
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