我想獲取所有其他字段的每個(gè)工作站的最后一個(gè)文檔：{ "_id" : ObjectId("535f5d074f075c37fff4cc74"), "station" : "OR", "t" : 86, "dt" : ISODate("2014-04-29T08:02:57.165Z")}{ "_id" : ObjectId("535f5d114f075c37fff4cc75"), "station" : "OR", "t" : 82, "dt" : ISODate("2014-04-29T08:02:57.165Z")}{ "_id" : ObjectId("535f5d364f075c37fff4cc76"), "station" : "WA", "t" : 79, "dt" : ISODate("2014-04-29T08:02:57.165Z")}我需要有t站和每個(gè)站的最新dt。使用聚合框架：db.temperature.aggregate([{$sort:{"dt":1}},{$group:{"_id":"$station", result:{$last:"$dt"}, t:{$last:"$t"}}}])退貨{ "result" : [ { "_id" : "WA", "result" : ISODate("2014-04-29T08:02:57.165Z"), "t" : 79 }, { "_id" : "OR", "result" : ISODate("2014-04-29T08:02:57.165Z"), "t" : 82 } ], "ok" : 1}這是最有效的方法嗎？謝謝
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Smart貓小萌
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索引是您真正需要的：
db.temperature.ensureIndex({ 'station': 1, 'dt': 1 })
for s in db.temperature.distinct('station'):
db.temperature.find({ station: s }).sort({ dt : -1 }).limit(1)
當(dāng)然使用實(shí)際上對(duì)您的語(yǔ)言有效的任何語(yǔ)法。
編輯：您是對(duì)的，像這樣的循環(huán)會(huì)導(dǎo)致每個(gè)站往返，這對(duì)幾個(gè)站來(lái)說(shuō)非常有用，而對(duì)于1000個(gè)站則不太好。不過(guò)，您仍然希望station + dt上的復(fù)合索引能夠取降序排序的優(yōu)點(diǎn)：
db.temperature.aggregate([
{ $sort: { station: 1, dt: -1 } },
{ $group: { _id: "$station", result: {$first:"$dt"}, t: {$first:"$t"} } }
])
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至于您發(fā)布的聚合查詢(xún)，我將確定您在dt上有一個(gè)索引：
db.temperature.ensureIndex({'dt': 1 })
這將確保聚合管道開(kāi)始時(shí)的$ sort盡可能高效。
至于是否是最有效的獲取數(shù)據(jù)的方法，與循環(huán)查詢(xún)相比，這可能取決于您擁有多少數(shù)據(jù)點(diǎn)。首先，我認(rèn)為使用“成千上萬(wàn)個(gè)站點(diǎn)”以及可能成千上萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，聚合方法會(huì)更快。
但是，隨著您添加越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，一個(gè)問(wèn)題是聚合查詢(xún)將繼續(xù)接觸所有文檔。隨著您擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)或更多的文檔，這將變得越來(lái)越昂貴。這種情況的一種方法是在$ sort之后添加$ limit以限制所考慮的文檔總數(shù)。這有點(diǎn)hacky和不精確，但它將有助于限制需要訪問(wèn)的文檔總數(shù)。
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