前言
接到这个需求，还是有些心虚的，原因有二，一是，业务需要，时间紧；二是，实现这个功能MongoDB聚合感觉有些复杂，聚合要走好多步。 记录1 { "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"), "_class" : "C1", "resourceUrl" : "/static/js/p.js", "refererDomain" : "1234", "resourceType" : "static_resource", "ip" : "17.17.13.13", "createTime" : ISODate("2018-12-22T19:45:46.015+08:00"), "disabled" : 0 } 记录2 { "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"), "_class" : "C1", "resourceUrl" : "/static/js/p.js", "refererDomain" : "1234", "resourceType" : "Dome_resource", "ip" : "17.17.13.14", "createTime" : ISODate("2018-12-21T19:45:46.015+08:00"), "disabled" : 0 } 记录3 { "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"), "_class" : "C2", "resourceUrl" : "/static/js/p.js", "refererDomain" : "1235", "resourceType" : "static_resource", "ip" : "17.17.13.13", "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"), "disabled" : 0 } 记录4 { "_id" : ObjectId("5c1e23eaa66bf62c0c390afb"), "_class" : "C2", "resourceUrl" : "/static/js/p.js", "refererDomain" : "1235", "resourceType" : "Dome_resource", "ip" : "17.17.13.13", "createTime" : ISODate("2018-12-20T19:45:46.015+08:00"), "disabled" : 0 }
最后，问题处理方案如下。
实现代码如下： db.log_resources_access_collect.aggregate( [ { $group: { _id: "$refererDomain" } }, { $out : "mt_resources_access_log20190122" } ] )
代码解释，处理的逻辑为，循环逐笔取出mt_resources_access_log20190122的数据（共95笔），每笔逐行加工处理，处理的逻辑主要是 根据自己的_id字段数据（此字段来自mt_resources_access_log聚合前的refererDomain字段）， 去和 mt_resources_access_log的字段 refererDomain比对，查询出符合此条件的数据，并且是按_id 倒序，仅取一笔，最后将Join刷选后的数据Insert到集合mt_resources_access_log_new。 db.mt_resources_access_log20190122.find({}).forEach( function(x) { db.mt_resources_access_log.find({ "refererDomain": x._id }).sort({ _id: -1 }).limit(1).forEach( function(y) { db.mt_resources_access_log_new.insert(y) } ) } )
刷选前集合mt_resources_access_log的数据量为1500多W。
注意：根据时间排序的要求，因为部分文档没有createTime字段类型，且 createTime字段上没有创建索引，所以未了符合按时间排序我们采用了sort({_id:1})的变通方法，因为_id 还有时间的意义。下面的内容为MongoDB对应_id 的相关知识。 总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对自学php网的支持。
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