[英]Using mongo aggregate in meteor to total unlocked/locked in collection
因此,我有一個集合可以存儲與用戶相關的文檔,其結構如下:
{_id: "hofjew233332j4", userId: "fhewojfw34324", achievementUnlocked: true };
我想做的是使用聚合和下划線來按用戶ID對文檔進行分組,然后計算將其未鎖定記錄的百分比設置為true,這樣生成的文檔將如下所示:
{_id: "fhewojfw34324(userId)", unlockPercentage: 40 (achievementUnlocked: true / all docs) }
我可以只檢索一次文檔就能做到嗎?
第一組按計數achievementUnlocked
true
計數,然后在項目中使用以下計數來計算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()
我個人甚至不會在這里進行匯總,因為數據似乎微不足道。 維護每個用戶和/或“游戲”數據的一系列“鎖定”和“解鎖”成就將更為有效。
取得像這樣的文件:
{
"_id": "hofjew233332j4",
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"achievementsCount": 5,
"locked": ["One","Two","Four","Five"],
"lockedCount": 4,
"unlocked": ["Three"]
"unlockedCount": 1
}
因此,您通常會使用所有“鎖定”的成就在此處初始化每個用戶和“游戲”,但是在這種情況下,我們將顯示“解鎖”中已經存在的成就。 另請注意,“ count”字段反映每個陣列中存在的條目數。
要“解鎖”另一項成就,則只需執行更新以從“鎖定”數組中刪除並插入到“解鎖”數組中,同時保持“計數”值不變:
Achievements.update(
{
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"locked": "Four",
"unlocked": { "$ne": "Four" }
},
{
"$push": { "unlocked": "Four" },
"$pull": { "locked": "Four" },
"$inc": {
"lockedCount": -1,
"unlockedCount": 1
}
}
)
這會將文檔更改為以下狀態:
{
"_id": "hofjew233332j4",
"userId": "fhewojfw34324",
"gameId": "v3XWHHvFSHwYxxk6H",
"achievementsCount": 5,
"locked": ["One","Two","Five"],
"lockedCount": 3,
"unlocked": ["Three","Four"]
"unlockedCount": 2
}
這是一個非常簡單的模式,因為每次更新都會維護正確的值和數據。 如果您需要諸如“百分比”之類的信息,那么這很簡單:
Achievements.aggregate([
{ "$project": {
"userId": 1,
"gameId": 1,
"percentUnlocked": { "$divide": [ "$unlockedCount", "$achivementsCount" ] }
])
或者只是將數學應用到客戶端代碼中。
該模型還使您可能希望做的“真實”聚合要簡單得多,並且具有更大的信息范圍。 另外,進行計算的效率要比要求將數據“累加”為一個單獨的過程要有效得多。
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.