Определите, соответствует ли документ mongoengine необработанному запросу pymongo в коде

Question

Предположим, у меня есть список запросов pymongo и документа. документ может быть (или нет) согласован одним или несколькими запросами pymongo.

например.

Вот мой документ:

> db.my_collection.findOne() 
{ 
    "EmbeddedDoc" : { 
     "values" : [ 
      NumberLong(1), 
      NumberLong(2) 
     ] 
    }, 
    "_id" : ObjectId("515407bbc118555eea07fea5"), 
    "some_other_value" : "Val", 
    "my_id" : NumberLong(42), 
} 

Вот список необработанных запросов PyMongo (связанный с каким-то списком целых чисел):

list_of_queries = [ 
    ({'EmbeddedDoc.values': 2}, [1, 3, 5]) 
    ({'some_other_value': 'H2G2'}, [6, 5]) 
    ({'some_other_value': 'Val'}, [10, 4]) 
    ({'my_id': {'$gte': 256}}, [3, 13, 2]) 
] 

Я хочу знать конкатенации списков ints, для запросов, соответствующих конкретному документу. В случае выше, что было бы [1, 3, 5, 10, 4]

Что я сделал, до сих пор, было запрашивая дБ каждый раз (здесь метод на MyCollection Наследование mongoengine Document):

def get_list_of_int(self): 
    ints = [] 
    for query, list_of_ints in list_of_queries: 
     if bool(MyCollection.objects(my_id=self.my_id, __raw__=query)): 
      ints.extend(list_of_ints) 
    return ints 

Однако это опрашивает db каждый раз. Несмотря на то, что это быстро (есть индекс на my_id), мне было интересно, есть ли способ определить, соответствует ли экземпляр Document конкретному запросу внутри кода вместо запроса на db (список запросов может быть сколь угодно длинным).

Answer 1

Я думаю, что это может (или не быть) невозможно.

Я подозреваю, что поиск mongodb выполняется на сервере, в то время как вы хотите проверить результат на клиенте. Я сомневаюсь, что привязки pymongo могут выполнять такую ​​же операцию на стороне клиента.

Рассмотрите следующие проблемы, связанные с разложением: map - выберите подходящие документы и reduce - объединить целые числа. Принципиально ваши варианты для достижения хорошей производительности являются:

1. реализовать этап карты в Python (новый) и уменьшить в Python (уже)
2. сохранить мап этапа в JS и реализации сократить этап в JS (новом)

Этап отображения для произвольных JS-запросов в Python кажется очень большой работой.

Уменьшить этап в JS требует, чтобы вы создавали функцию сокращения во время выполнения, я думаю, но это не должно быть слишком сложно.

http://docs.mongodb.org/manual/core/map-reduce/

Answer 2

Рискну сказать, что вы не можете уйти с запросом к базе данных каждый раз. Однако добавление слоя кеширования, вероятно, значительно ускорит процесс. Я предполагаю, что одни и те же запросы могут запускаться более одного раза. Если нет, кэширование не будет работать для вас вообще.

Вот некоторые примеры кода (я предлагаю вам использовать надлежащий механизм кэширования. Код только для иллюстрации)

cache = {} 
def get_list_of_int(self): 
ints = [] 
for query, list_of_ints in list_of_queries: 
    if query in cache: 
     ints.extend(list_of_ints if cache[query] else []) 
    if bool(MyCollection.objects(my_id=self.my_id, __raw__=query)): 
     cache[query] = True 
     ints.extend(list_of_ints) 
    cache[query] = False 
return ints