Go에서 MongoDB의 여러 속성 값을 확인하여 항목 목록 검색
문제:
장소 및 해당 속성의 중첩된 목록이 포함된 JSON 데이터 구조가 있는 경우 여러 장소에 대한 특정 속성(예: Linux 사용자) 수를 어떻게 검색합니까? 예를 들어, ID가 'VID1212' 및 'VID4343'인 장소의 Linux 사용자 수를 계산하려고 합니다.
해결책:
MongoDB에서 이를 달성하려면, 집계 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
- $match: $in 연산자를 사용하여 지정된 장소 ID를 기반으로 문서를 필터링합니다.
- $unwind : 중첩된 VentureList 및 sum 배열을 평면화하여 데이터를 비정규화합니다.
- $match(두 번째 애플리케이션): 원하는 장소 ID만 고려하도록 해제된 문서를 다시 필터링합니다.
- $unwind(두 번째 응용 프로그램): 중첩 합계 하위 문서를 계속 해제합니다.
- $group:** **이름** 필드를 기준으로 문서를 그룹화합니다. 합계 하위 문서를 작성하고 누산기 **$sum.
- $cond:를 사용하여 **값** 필드를 집계합니다. 조건식을 사용하여 각각에 대해 별도의 개수 필드를 만듭니다. 원하는 속성(예: linux, ubuntu).
더 유연한 대안:
-
마지막 집계 단계를 다음으로 바꿉니다:
{ "$group": { "_id": null, "counts": { "$push": { "name": "$_id", "count": "$count" } } } }
이 대체 그룹은 속성 이름을 기반으로 하고 해당 개수를 배열에 푸시합니다.
mGo(v2)를 사용하여 Golang에서 구현하려면 http:/에 대한 지침을 참조하세요. /godoc.org/labix.org/v2/mgo#Collection.Pipe.
위 내용은 Go를 사용하여 MongoDB의 여러 장소에서 특정 속성을 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

GO의 핵심 기능에는 쓰레기 수집, 정적 연결 및 동시성 지원이 포함됩니다. 1. Go Language의 동시성 모델은 고루틴 및 채널을 통한 효율적인 동시 프로그래밍을 실현합니다. 2. 인터페이스 및 다형성은 인터페이스 방법을 통해 구현되므로 서로 다른 유형을 통일 된 방식으로 처리 할 수 있습니다. 3. 기본 사용법은 기능 정의 및 호출의 효율성을 보여줍니다. 4. 고급 사용에서 슬라이스는 동적 크기 조정의 강력한 기능을 제공합니다. 5. 레이스 조건과 같은 일반적인 오류는 Getest-race를 통해 감지 및 해결할 수 있습니다. 6. 성능 최적화는 sync.pool을 통해 개체를 재사용하여 쓰레기 수집 압력을 줄입니다.

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