В MongoDB mapreduce, как я могу сгладить объект значений?

Ответ 1

В настоящее время это невозможно, но я бы предложил голосовать за этот случай: https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-2517.

Ответ 2

Взяв лучшее из предыдущих ответов:

db.items.find().forEach(function(item) {
    db.items.update({_id: item._id}, item.value);
});

От http://docs.mongodb.org/manual/core/update/#replace-existing-document-with-new-document
"Если аргумент update содержит только пары полей и значений, метод update() заменяет существующий документ документом в аргументе update, за исключением поля _id."

Поэтому вам не нужно ни $unset value, ни список каждого поля.

Ответ 3

AFAIK, по дизайну карта Mongo уменьшит выплевывает результаты в "кортежах значений", и я не видел ничего, что будет настраивать этот "выходной формат". Может быть использован метод finalize().

Вы можете попробовать выполнить пост-процесс, который изменит данные с помощью

results.find({}).forEach( function(result) {
  results.update({_id: result._id}, {count: result.value.count, paths: result.value.paths})
});

Да, это выглядит уродливо. Я знаю.

Ответ 4

Вы можете сделать код Дэн с помощью ссылки коллекции:

    function clean(collection) { 
      collection.find().forEach( function(result) {
      var value = result.value;
      delete value._id;     
      collection.update({_id: result._id}, value);     
      collection.update({_id: result.id}, {$unset: {value: 1}} ) } )};

Ответ 5

Аналогичный подход к @ljonas, но не требуется жестко кодировать поля документа:

db.results.find().forEach( function(result) {
    var value = result.value;
    delete value._id;
    db.results.update({_id: result._id}, value);
    db.results.update({_id: result.id}, {$unset: {value: 1}} )
} );

Ответ 6

Все предлагаемые решения далеки от оптимальных. Самое быстрое, что вы можете сделать до сих пор, это что-то вроде:

var flattenMRCollection=function(dbName,collectionName) {
    var collection=db.getSiblingDB(dbName)[collectionName];

    var i=0;
    var bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
    collection.find({ value: { $exists: true } }).addOption(16).forEach(function(result) {
        print((++i));
        //collection.update({_id: result._id},result.value);

        bulk.find({_id: result._id}).replaceOne(result.value);

        if(i%1000==0)
        {
            print("Executing bulk...");
            bulk.execute();
            bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
        }
    });
    bulk.execute();
};

Затем назовите его: flattenMRCollection("MyDB","MyMRCollection")

Это ПУТЬ быстрее, чем выполнение последовательных обновлений.

Ответ 7

Во время эксперимента с ответом Винсента я обнаружил пару проблем. В основном, если вы выполняете обновления в цикле foreach, это переместит документ в конец коллекции, и курсор снова достигнет этого документа (example). Это можно обойти, если используется $snapshot. Следовательно, я предоставляю пример Java ниже.

final List<WriteModel<Document>> bulkUpdate = new ArrayList<>();

// You should enable $snapshot if performing updates within foreach
collection.find(new Document().append("$query", new Document()).append("$snapshot", true)).forEach(new Block<Document>() {
    @Override
    public void apply(final Document document) {
        // Note that I used incrementing long values for '_id'. Change to String if
        // you used string '_id's
        long docId = document.getLong("_id");
        Document subDoc = (Document)document.get("value");
        WriteModel<Document> m = new ReplaceOneModel<>(new Document().append("_id", docId), subDoc);
        bulkUpdate.add(m);

        // If you used non-incrementing '_id's, then you need to use a final object with a counter.
        if(docId % 1000 == 0 && !bulkUpdate.isEmpty()) {
            collection.bulkWrite(bulkUpdate);
            bulkUpdate.removeAll(bulkUpdate);
        }
    }
});
// Fixing bug related to Vincent answer.
if(!bulkUpdate.isEmpty()) {
    collection.bulkWrite(bulkUpdate);
    bulkUpdate.removeAll(bulkUpdate);
}

Примечание. Этот фрагмент занимает в среднем 7,4 секунды, чтобы выполнить на моей машине 100 тыс. записей и 14 атрибутов (набор данных IMDB). Без пакетной обработки это занимает в среднем 25,2 секунды.