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class Publication
include Mongoid::Document
field :name, :type => String
field :section, :type => String
field :body, :type => String
field :is_published, :type => Boolean
end
class LongerPublication
field :extra_body, :type => String
end
此时系统中已经存在一个Publication类和一个LongerPublication类。现在需要做一些信息汇总方面的工作,想通过Publication类对象的类型与状态得到对其的数量统计信息。另外好能够按照当前的状态进行具有针对性的统计分析。
一种方法是使用Mongo内置的map-reduce。Mongoid扩展了该功能,让程序员可以使用Ruby程序实现其所需的内联Javascript函数(mapper和reducer)。读者可能觉得这种方法并不好,不过似乎这是目前好的方法了。有很多更复杂的函数将这些Javascript函数分别写到不同的文件中,这样做也许更便于测试,但读者如果自行测试整个工作中这项工作的输入/输出,就会发现其性能并不好。
MongoDBRuby中怎样嵌入Javascript
KLASS ="this._type"
SECTION ="this.section"
def self.count_by(type)
map = < function() { function truthy(value) { return (value ==true) ?1 :0; } emit(#{type}, {type: #{type}, count:1, published: truthy(this.is_published)}) } EOF reduce = < function(key, values) { var count =0; published =0; values.forEach(function(doc) { count += parseInt(doc.count); published += parseInt(doc.published); type = doc.type }; return {type: type, count: count, published: published} } EOF collection.mapreduce(map, reduce).find() end 在进行实验测试时会返回类似如下代码所示的数据;不过有些读者在实验时也有可能返回Mongo::Cursor,通过Mongo::Cursor可以获取到以下数据。 [{"_id"=>"Publication","value"=>{"type"=>"Publication","count"=>42.0,"published"=>29.0}},
{"_id"=>"LongerPublication", "value"=>{"type"=>"LongerPublication", "count"=>12.0, "published"=>10.0}}]
Mongo与Mongoid使我非常喜欢这种信息汇总时的mapreduce工作,特别是将Ruby与Javascript这两种编程语言混合在一起编写,并没有影响到代码的可读性。而如果给定一个关系数据库,用户有可能写出各种各样千奇百怪的SQL语句——因为与其他任意语言和SQL之间的语法差异相比,Javascript和Ruby之间的语法差异都要小得多。
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