MongoDB-CN-Manual
  • MongoDB中文手册|官方文档中文版
  • MongoDB用户手册说明
  • MongoDB简介
    • 入门
    • 数据库和集合
      • 视图
      • 按需物化视图
      • 封顶集合
      • 时间序列集合
    • 文档
    • BSON类型
      • Comparison and Sort Order
      • MongoDB Extended JSON (v2)
      • MongoDB Extended JSON (v1)
  • 安装 MongoDB
    • 安装MongoDB社区版
      • 在Linux上安装MongoDB社区版
      • 在macOS上安装MongoDB社区版
      • 在Windows上安装MongoDB社区版
    • 安装MongoDB企业版
      • 在Linux上安装MongoDB企业版
      • 在Mac OS安装MongoDB企业版
      • 在Windows安装MongoDB企业版
      • 使用Docker安装MongoDB企业版
    • 将社区版MongoDB升级到企业版MongoDB
    • 验证MongoDB软件包的完整性
  • The mongo Shell
    • 配置mongo Shell
    • 使用 mongo Shell帮助
    • 为mongo Shell编写脚本
    • mongo Shell中的数据类型
    • mongo Shell 快速参考
  • MongoDB CRUD操作
    • 插入文档
      • 插入方法
    • 查询文档
      • 在mongo Shell中迭代游标
      • 从查询返回的项目字段
      • 查询嵌入式文档数组
      • 查询数组
      • 查询空字段或缺少字段
      • 查询嵌入/嵌套文档
    • 更新文档
      • 更新方法
      • 聚合管道更新
    • 删除文档
      • 删除方法
    • 地理空间查询
      • 用地理空间查询查找餐馆
      • GeoJSON对象
    • 批量写入操作
    • 可重试写入
    • 可重试读取
    • SQL到MongoDB的映射图表
    • 文本搜索
      • 文本索引
      • 文本索引操作
      • 集合管道中的文本索引
      • 文本索引语言
    • Read Concern读关注
      • 读关注 "local"
      • 读关注 "available"
      • 读关注 "majority"
      • 读关注 "linearizable"
      • 读关注 "snapshot"
    • Write Concern写关注
    • MongoDB CRUD概念
      • 原子性和事务
      • 读隔离性,一致性和近因性
        • 因果一致性和读写关注
      • 分布式查询
      • 通过findAndModify进行线性化读取
      • 查询计划
      • 查询优化
        • 评估当前操作性能
        • 优化查询性能
        • 写操作性能
        • 说明结果
      • 分析查询表现
      • Tailable 游标
  • MongoDB聚合
    • 聚合管道
      • 聚合管道优化
      • 聚合管道限制
      • 聚合管道和分片集合
      • 使用 Zip Code 数据集进行聚合
      • 使用用户首选项数据进行聚合
    • Map-Reduce
      • Map-Reduce 和分片集合
      • Map-Reduce 并发
      • Map-Reduce 示例
      • 执行增量 Map-Reduce
      • 对 Map Function 进行故障排除
      • 排除 Reduce Function 问题
      • Map-Reduce转换到聚合管道
    • 聚合参考
      • 聚合管道快速参考
      • 聚合命令
      • 聚合命令对比
      • 聚合表达式中的变量
      • SQL 到聚合映射图表
  • MongoDB数据模型
    • 数据建模介绍
    • 模式验证
    • 数据模型设计
      • 一对一嵌套关系模型
  • MongoDB事务
  • MongoDB事务
    • 驱动程序 API
    • 生产注意事项
    • 生产注意事项 (分片集群)
    • 事务操作
  • MongoDB索引
    • 单字段索引
    • 复合索引
    • 多键索引
      • 多键索引范围
    • 文本索引
      • 为文本索引指定语言
      • 指定文本索引的名称
      • 用权重控制搜索结果
      • 限制扫描条目的数量
    • 通配符索引
      • 通配符索引限制
    • 2dsphere 索引
      • 查询一个2dsphere索引
    • 2d 索引
      • 创建一个2d索引
      • 查询一个2d索引
      • 2d索引内部
      • 使用球面几何计算距离
    • geoHaystack 索引
      • 创建Haystack索引
      • 查询Haystack索引
    • 哈希索引
    • 索引特性
      • TTL 索引
        • 通过设置TTL使集合中的数据过期
      • 唯一索引
      • 部分索引
      • 不分大小写索引
      • Sparse 索引
    • 在填充的集合上建立索引
      • 在副本集上建立滚动索引
      • 在分片群集上建立滚动索引
    • 索引交集
    • 管理索引
    • 衡量索引使用
    • 索引策略
      • 创建索引来支持查询
      • 使用索引对查询结果进行排序
      • 确保索引适合RAM
      • 创建以确保选择性的查询
    • 索引参考
  • MongoDB安全
    • 安全检查列表
    • 启用访问控制
    • 身份验证
      • 用户
        • 添加用户
        • 权限认证机制
          • SCRAM
            • 用x.509证书来认证客户端
    • 审计
      • 配置审计过滤器
      • 配置审计
      • 系统事件审计消息
    • 网络和配置强化
    • 安全参考
      • system.roles集合
      • system.users集合
      • 资源文档
      • 权限操作
    • 附录
      • 附录-A-用于测试的 OpenSSl CA 证书
      • 附录-B-用于测试的OpenSSL服务器证书
      • 附录-C-用于测试的OpenSSL客户端证书
  • Change Streams变更流
    • 变更流生产建议
    • 变更事件
  • MongoDB复制
    • 副本集成员
    • 副本集日志
    • 副本集数据同步
    • 副本集部署架构
    • 副本集成员配置教程
    • 副本集维护教程
    • MongoDB复制参考
  • MongoDB分片
    • 分片集群组件
    • 分片键
    • 哈希分片
    • 范围分片
    • 区
      • 管理分片区
      • 按位置细分数据
      • 用于更改SLA或SLO的分层硬件
      • 按应用或客户细分数据
      • 仅插入工作负载的分布式本地写入
      • 管理分片区
    • 使用块进行数据分区
      • 在分片集群中拆分数据块
    • 分片管理
      • 查看集群设置
    • 重启一个分片集群
    • [把一个分片集群迁移到不同的硬件](fen-pian/migrate-a -sharded-cluster-to-different-hardware.md)
    • 分片参考
  • MongoDB管理
    • 产品说明
    • 操作检查列表
    • 开发检查列表
    • 配置和维护
    • 性能
    • 数据中心意识
      • MongoDB部署中的工作负载隔离
      • 区
        • 管理分片区
        • 按位置细分数据
        • 用于更改SLA或SLO的分层硬件
        • 按应用或客户细分数据
        • 仅插入工作负载的分布式本地写入
        • 管理分片区
    • MongoDB备份方法
    • MongoDB监控
  • MongoDB存储
    • 存储引擎
      • WiredTiger 存储引擎
      • 内存存储引擎
    • 日志记录
      • 管理日志记录
        • GridFS
        • FAQ:MongoDB 存储
  • MongoDB参考
    • 运算符
      • 查询与映射运算符
        • 比较查询运算符
          • $eq
          • $gt
          • $gte
          • $in
          • $lt
          • $lte
          • $ne
          • $nin
        • 逻辑查询运算符
          • $and
          • $not
          • $nor
          • $or
        • 元素查询运算符
        • 评估查询运算符
        • 地理空间查询运算符
        • 数组查询运算符
        • 按位查询运算符
        • $comment
        • 映射运算符
      • 更新运算符
        • 字段更新运算符
        • 数组更新运算符
        • 按位更新运算符
      • 聚合管道阶段
      • 聚合管道操作符
        • $abs (aggregation)
        • $acos (aggregation)
        • $acosh (aggregation)
        • $add (aggregation)
        • $addToSet (aggregation)
        • $allElementsTrue (aggregation)
        • $and (aggregation)
        • $anyElementTrue (aggregation)
        • $arrayElemAt (aggregation)
        • $arrayToObject (aggregation)
        • $asin (aggregation)
        • $asinh (aggregation)
        • $atan (aggregation)
        • $atan2 (aggregation)
        • $atanh (aggregation)
        • $avg (aggregation)
        • $ceil (aggregation)
        • $cmp (aggregation)
        • $concat (aggregation)
        • $concatArrays (aggregation)
        • $cond (aggregation)
        • $convert (aggregation)
        • $cos (aggregation)
        • $dateFromParts (aggregation)
        • $dateToParts (aggregation)
        • $dateFromString (aggregation)
        • $literal (aggregation)
      • 查询修饰符
    • 数据库命令
      • 聚合命令
      • 地理空间命令
      • 查询和写操作命令
      • 查询计划缓存命令
      • 认证命令
      • 用户管理命令
      • 角色管理命令
      • 复制命令
      • 分片命令
      • 会话命令
      • 管理命令
      • 诊断命令
      • 免费监控命令
      • 系统事件审计命令
    • mongo Shell 方法
      • 集合方法
        • db.collection.aggregate()
        • db.collection.bulkWrite()
        • db.collection.copyTo()
        • db.collection.count()
        • db.collection.countDocuments()
        • db.collection.estimatedDocumentCount()
        • db.collection.createIndex()
        • db.collection.createIndexes()
        • db.collection.dataSize()
        • db.collection.deleteOne()
        • db.collection.deleteMany()
        • db.collection.distinct()
        • db.collection.drop()
        • db.collection.dropIndex()
        • db.collection.dropIndexes()
        • db.collection.ensureIndex()
        • db.collection.explain()
        • db.collection.find()
        • db.collection.findAndModify()
        • db.collection.findOne()
        • db.collection.findOneAndDelete()
        • db.collection.findOneAndReplace()
        • db.collection.findOneAndUpdate()
        • db.collection.getIndexes()
        • db.collection.getShardDistribution()
        • db.collection.getShardVersion()
        • db.collection.insert()
        • db.collection.insertOne()
        • db.collection.insertMany()
        • db.collection.isCapped()
        • db.collection.latencyStats()
        • db.collection.mapReduce()
        • db.collection.reIndex()
        • db.collection.remove()
        • db.collection.renameCollection()
        • db.collection.replaceOne()
        • db.collection.save()
        • db.collection.stats()
        • db.collection.storageSize()
        • db.collection.totalIndexSize()
        • db.collection.totalSize()
        • db.collection.update()
        • db.collection.updateOne()
        • db.collection.updateMany()
        • db.collection.watch()
        • db.collection.validate()
    • MongoDB中的限制与阈值
    • MongoDB系统集合
    • 词汇表
    • 默认的MongoDB端口
    • 默认的MongoDB读/写关注
    • 服务器会话
  • MongoDB FAQ
    • FAQ: MongoDB基础知识
    • FAQ: MongoDB索引
    • FAQ: MongoDB并发
    • FAQ: MongoDB分片
    • FAQ: MongoDB复制和副本集
    • FAQ: MongoDB存储
    • FAQ: MongoDB诊断
  • MongoDB 版本管理
  • 联系我们
    • Tapdata Cloud
    • MongoDB中文社区
    • 社区合作伙伴—锦木信息
由 GitBook 提供支持
在本页
  • 示例
  • 1.定义按需物化视图
  • 2. 执行初始运行
  • 3. 刷新物化视图
  • 附加信息
  1. MongoDB简介
  2. 数据库和集合

按需物化视图

上一页视图下一页封顶集合

最后更新于3年前

注意

本页的内容讨论了按需物化视图。有关视图的讨论,请参阅。

从4.2版本开始,MongoDB为添加了阶段。此阶段可以将管道结果合并到现有集合中,而不是完全替换现有集合。此功能允许用户创建按需物化视图,每次运行管道时都可以更新输出集合的内容。

示例

假设现在接近2019年1月末,集合bakesales包含按项目分类的销售信息:

db.bakesales.insertMany( [
   { date: new ISODate("2018-12-01"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2018-12-02"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("90") },
   { date: new ISODate("2018-12-02"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 10, amount: new NumberDecimal("200") },
   { date: new ISODate("2018-12-04"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 20, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2018-12-04"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2018-12-05"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-25"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-25"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 12, amount: new NumberDecimal("48") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Carrot", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("36") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Pie - Chocolate Cream", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("20") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Tarts - Apple", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("12") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 12, amount: new NumberDecimal("48") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Carrot", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("36") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 20, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
] );

1.定义按需物化视图

下面的updateMonthlySales函数定义了一个monthlybakesales物化视图,其中包含累积的每月销售信息。在示例中,该函数采用了一个日期参数来更新从特定日期开始的每月销售信息。

updateMonthlySales = function(startDate) {
   db.bakesales.aggregate( [
      { $match: { date: { $gte: startDate } } },
      { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$date" } }, sales_quantity: { $sum: "$quantity"}, sales_amount: { $sum: "$amount" } } },
      { $merge: { into: "monthlybakesales", whenMatched: "replace" } }
   ] );
};
  • 阶段按年-月对销售信息进行分组。此阶段输出的文档具有以下形式:

    { "_id" : "<YYYY-mm>", "sales_quantity" : <num>, "sales_amount" : <NumberDecimal> }

2. 执行初始运行

对于初始运行,你可以传入一个日期new ISODate("1970-01-01"):

updateMonthlySales(new ISODate("1970-01-01"));

初始运行后,monthlybakesales包含以下文档;即db.monthlybakesales.find().sort( { _id: 1 } )返回以下内容:

{ "_id" : "2018-12", "sales_quantity" : 41, "sales_amount" : NumberDecimal("506") }
{ "_id" : "2019-01", "sales_quantity" : 86, "sales_amount" : NumberDecimal("896") }

3. 刷新物化视图

假设到了2019年2月的第一周,bakesales集合更新了新的销售信息;具体来说就是一月和二月新增的销售。

db.bakesales.insertMany( [
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("90") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("32") },
   { date: new ISODate("2019-01-30"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("20") },
   { date: new ISODate("2019-01-30"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 6, amount: new NumberDecimal("24") },
   { date: new ISODate("2019-01-31"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("40") },
   { date: new ISODate("2019-01-31"), item: "Pie - Banana Cream", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("40") },
   { date: new ISODate("2019-02-01"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-02-01"), item: "Tarts - Apple", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("8") },
   { date: new ISODate("2019-02-02"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-02-02"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2019-02-03"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") }
] )

为了刷新1月和2月的monthlybakesales数据,需要再次运行该函数以重新运行聚合管道,日期参数值从new ISODate("2019-01-01")开始。

updateMonthlySales(new ISODate("2019-01-01"));

monthlybakesales的内容已更新,并能反映出bakesales集合中的最新数据;即db.monthlybakesales.find().sort( { _id: 1 } )返回以下内容:

{ "_id" : "2018-12", "sales_quantity" : 41, "sales_amount" : NumberDecimal("506") }
{ "_id" : "2019-01", "sales_quantity" : 102, "sales_amount" : NumberDecimal("1142") }
{ "_id" : "2019-02", "sales_quantity" : 15, "sales_amount" : NumberDecimal("284") }

附加信息

  • 可以输出到相同或不同数据库中的集合。

  • 如果输出集合不存在,则会创建一个新集合。

  • 可以将结果(插入新文档、合并文档、替换文档、保留现有文档、操作失败、使用自定义更新管道处理文档)合并到现有集合中。

  • 可以输出到分片的集合中。输入集合也可以是分片集合。

原文链接:https://docs.mongodb.com/manual/core/materialized-views/

译者:李正洋

阶段过滤数据以仅处理那些销售额大于或等于startDate

阶段将输出写入到monthlybakesales集合

基于_id字段(未分片输出集合的默认值),此阶段会检查聚合结果中的文档是否 集合中的现有文档:

(即同年月的文档已经存在于集合中),此阶段会使用来自聚合结果的文档;

,此阶段将聚合结果中的文档插入到集合中(不匹配时的默认行为)。

阶段:

参考:

有关和可用选项的更多信息

示例:

示例:

示例:

视图
aggregation pipeline
$merge
$match
$merge
on
匹配
当匹配时
替换现有文档
当不匹配时
$merge
$merge
$merge
按需物化视图:初始创建
按需物化视图:更新/替换数据
仅插入新数据