thinkphp3.2使用新版本mongodb

一個版本爲3.2的thinkphp項目打算使用mongodb進行接口的讀寫工做，因爲thinkphp自帶的mongodb driver版本太老，需本身開發個簡單的driver來管理各類方法。現把在開發中我的感受比較重要的信息點記錄下來。

一、新版mongodb的鏈接方式，使用 \MongoDB\Driver\Manager類：

1 $this->_conn = new \MongoDB\Driver\Manager($conf["url"] . "/{$conf["dbname"]}");

 

二、mongodb以文檔的形式儲存數據，也就是以多維數組形式儲存；新版的mongodb增刪改主要使用\MongoDB\Driver\BulkWrite類：

1 $bulk = new \MongoDB\Driver\BulkWrite;

新增操做(返回記錄id，與mysql的id是不同的):

1 $id = $bulk->insert($documents);

修改操做,第一個參數爲修改條件，第二個是修改的數值，第三個是額外選項(可選)，例如若是$option = ['multi' => true]就會修改全部符合條件的數據，默認爲只修改匹配的第一條；

1 $bulk->update($this->_where, $updates, $option);

刪除操做，第一個參數爲刪除條件，第二個是額外選項，例如若是設置['limit' => 1]則只刪除1條記錄:

1 $bulk->delete($this->_where, $option);

 添加了上述操做後，執行操做:

1 $writeConcern = new \MongoDB\Driver\WriteConcern(\MongoDB\Driver\WriteConcern::MAJORITY, 1000);
2 $result = $this->_conn->executeBulkWrite($this->_db . '.' . $this->_prefix . $this->_table, $bulk, $writeConcern);
3 
4 /* If the WriteConcern could not be fulfilled */
5 if ($writeConcernError = $result->getWriteConcernError()) {
6       throw new \Exception("%s (%d): %s\n", $writeConcernError->getMessage(), $writeConcernError->getCode(), var_export($writeConcernError->getInfo(), true));
7 }
8 
9 return true;

三、查詢。

mongodb可查詢到多重嵌套的數據，例如若是數據格式以下:

 1   [
 2    'supplier' => 'Skyworth',
 3    'data' => [
 4         'id' => 2,
 5         'height' => 150,
 6         'weight' => [
 7               'morning' => 5,
 8               'night' => [4,5,6],
 9          ],
10       ]
11     ]

要查詢到'morning’字段的信息，可在where條件那裏填寫['data.weight.morning' => 5]來進行篩選，普通的查詢方法使用\MongoDB\Driver\Query類進行查詢：

1 $query = new \MongoDB\Driver\Query($this->_where, $writeOps);
2 $readPreference = new \MongoDB\Driver\ReadPreference(\MongoDB\Driver\ReadPreference::RP_PRIMARY);
3 $cursor = $this->_conn->executeQuery($this->_db . "." . $this->_prefix . $this->_table, $query, $readPreference);
4 var_dump($cursor->toArray());

\MongoDB\Driver\Query有兩個參數，除了第一個的where以外，另外的$writeOps可限定字段，例如在php下可這樣寫:

 

$writeOps = [
 'projection' => [
    '字段1' => 1,
    '字段2' => 1,
    '_id' => 0,
  ]   
]

 

當填寫了‘projection’後，mongodb就只會輸出你想輸出的字段，其中1表明要輸出，但'_id'默認是會輸出的，若是不想讓'_id'輸出，只須要填寫'_id'爲0便可；

 

四、聚合(aggregate)操做

聚合操做相似於mysql把數據整合，得到平均值，最大值等操做；主要使用\MongoDB\Driver\Command類:

1 $command = new \MongoDB\Driver\Command($this->_where);
2 $cursor = $this->_conn->executeCommand($this->_db ,$command);
3 var_dump($cursor->toArray());

在查詢方法的寫法上費了老大的勁，目前只瞭解一種寫法:

 1 [
 2             'aggregate' => 'api_record',
 3             'pipeline' => [
 4                 [
 5                     '$match' => ['supplier' => 'JD'],
 6                     '$group' => ['_id' => '$supplier', 'sum' => ['$sum' => '$data.height']]
 7                 ],
 8             ],
 9             'cursor' => new \stdClass,
10 ]

aggregate爲要操做的集合(mysql的表)，pipeline爲須要操做的集合(注意這裏的數組裏邊還得加上一個數組)。要操做的表達式前面有一個$的符號，上面的操做是先$match匹配supplier字段爲JD的數據，而後經過$group分組，得到他們數據裏邊，data字段裏邊的height字段的數據總和(這裏確定是只得到一條數據。。)。而cursor的意思是把查詢出來的數據格式優化成能看懂的格式。

 

暫時記錄到這裏，在後面開發再繼續補充。

補：aggregate無所不能！！！

 五、Map Reduce

教程中描述在用MongoDB查詢返回的數據量很大的狀況下，作一些比較複雜的統計和聚合操做作花費的時間很長的時候，能夠用MongoDB中的MapReduce進行實現，但我的感受reduce能寫的方法沒有aggregate提供的表達式多，並且在功能上有點重疊，可能須要進一步的研究。現提供php下的實現方法:

 

$map = <<<JS
        function test(){
            emit({
            'saleUnit':this.saleUnit,
            'upc':this.upc
            }, 2);
        }
JS;

        $map = new \MongoDB\BSON\Javascript($map);
        $reduce = <<<JS
        function test(key, values){
            var total = 0;
            for(var i in values){
                total = parseInt(total) + parseInt(i);
            }
            return total;
        }
JS;
        $reduce = new \MongoDB\BSON\Javascript($reduce);
        $out = 'output_collection_name';
        $data = Mon('member_store_record')->where([
            'mapReduce' => 'suning_product',
            'map' => $map,
            'reduce' => $reduce,
            'out' => 'output_collection_name',
        ])->command(false);
        var_dump($data);

 

mapReduce指使用哪一個集合來處理，out指輸出結果放到哪一個集合，map和reduce方法都是使用js來寫的，而後放到\MongoDB\BSON\Javascript類處理。返回結果示例以下：

array (size=4)
      'result' => string 'output_collection_name' (length=22)
      'timeMillis' => int 106
      'counts' => 
        array (size=4)
          'input' => int 4
          'emit' => int 4
          'reduce' => int 1
          'output' => int 2
      'ok' => float 1

注意上面的是map_reduce的處理狀況分析，處理的結果應該是在output_collection_name的集合查看。上面結果timeMillis指運行了多少毫秒，input指輸入多少條數據，而後最終output輸出了多少條數據到output_collection_name集合；