前言
今天开发同学向我们提了一个紧急的需求，从集合mt_resources_access_log中，根据字段refererDomain分组，取分组中最近一笔插入的数据，然后将这些符合条件的数据导入到集合mt_resources_access_log_new中。
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。
数据记录格式如下：
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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} |
以上是我们的4条记录，类似的记录文档有1500W。
因为情况特殊，业务发版需要这些数据。催的比较急，而 通过 聚合 框架aggregate，短时间有没有思路， 所以，当时就想着尝试采用其他方案。
最后，问题处理方案如下。
Step 1 通过聚合框架 根据条件要求先分组，并将新生成的数据输出到集合mt_resources_access_log20190122 中（共产生95笔数据）；
实现代码如下：
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db.log_resources_access_collect.aggregate( [ { $group: { _id: "$refererDomain" } }, { $out : "mt_resources_access_log20190122" } ] ) |
Step 2 通过2次 forEach操作，循环处理 mt_resources_access_log20190122和mt_resources_access_log的数据。
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。
新集合也是95笔数据。
大家不用担心性能，查询语句在1S内实现了结果查询。
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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) } ) }) |
Step 3 查询验证新产生的集合mt_resources_access_log_new，结果符合业务要求。
刷选前集合mt_resources_access_log的数据量为1500多W。
刷选后产生新的集合mt_resources_access_log_new 数据量为95笔。
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。
最重要的是前4个字节包含着标准的Unix时间戳。后面3个字节是机器ID，紧接着是2个字节的进程ID。最后3个字节存储的是进程本地计数器。计数器可以保证同一个进程和同一时刻内不会重复。
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，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：http://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/10306578.html
