嵌套数组->obj 中的 RethinkDB 更新字段

RethinkDB update field inside nested array->obj

我的行如下所示:

{"id": x ,

"data": [
  {
  "someId": 1 ,
  "url": https://twitter.com/HillaryClinton?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor, »
  } ,

  {
  "someId": 2 ,
  "url": http://nymag.com/daily/intelligencer/2016/05/hillary-clinton-candidacy.html, »
  } ,
]}

我在 data.url 上创建了二级索引,因此检索文档很容易,但是我如何最有效地只更新特定的嵌套对象?

我可能正在向它添加新键或只是更新现有键(newField,下面示例中的 anotherField)。

最终结果应如下所示:

  "data": [
  {
  "someId": 1 ,
  "url": https://twitter.com/HillaryClinton?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor,

  "newField": 5,
  "anotherField": 12
  } 
...

编辑:让它像这样工作(python):

a = r.db("lovli").table("KeyO").get_all("https://www.hillaryclinton.com/", index= "url").update(
    lambda doc:
        {"data": doc['data'].map(lambda singleData:
            r.branch(
            singleData['url'] == "https://www.hillaryclinton.com/",
            singleData.merge({"status_tweet":3, "pda": 1}),
            singleData
            )
        )
        }

).run(conn)

这可以改进吗?另外,我将同时更新很多网址...无论如何要通过批量更新来进一步提高性能?

作为一般性建议,如果您计划对数组中的嵌入文档执行许多操作。您可能想要展开并展平您的数据模型。

更新数组中的单个文档既笨拙又困难,以下是一种可能方法的步骤:

  1. 获取要编辑的原始嵌入文档的值
  2. 获取其索引的嵌入文档的索引
  3. 修改嵌入文档
  4. 用修改后的
  5. 替换数组中的原始嵌入文档
  6. 更新整个外部文档。

或者,您所做的是:

  1. 将文档缩小到某个域,在本例中 "hillaryclinton.com"
  2. 映射 data 数组中的 N 条推文并检查它们是否匹配,如果匹配则更新。

在这种情况下,在最坏的情况下,您将命中过滤后的 M 个文档,乘以 N 个嵌入文档。你可能想看看 this other answer 我给了一个有类似设计问题的人。但是,我认为以下内容会带来卓越的性能。

如果您改为像这样存储数据:

{
  "secondary_id": x,
  "data": {
    "someId": 1 ,
    "url": "https://twitter.com/HillaryClinton?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor", 
  } 
}, {
 "secondary_id": x,
 "data": {
  "secondary_id": 2 ,
  "url": "http://nymag.com/daily/intelligencer/2016/05/hillary-clinton-candidacy.html", 
  }
} 

然后您可以在 url 索引所基于的任何内容和值 data.url 上创建一个复合索引,可能会显着减少您的操作。

在不了解您将在数据集中经常访问的内容的情况下,很难提供更多指示,但我认为这应该会更好。当您想重新创建您拥有的原始数据模型时,它看起来像这样:

r.db("lovli").table("Key0").get_all( SEARCH_URL, index="url").group("secondary_id")

你会得到这样的回报。这里以x为例:

{
  "group": x,
  "reduction": [{
      "secondary_id": x,
      "data": {
        "someId": 1 ,
        "url": "https://twitter.com/HillaryClinton?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor", 
      } 
    }, {
     "secondary_id": x,
     "data": {
      "secondary_id": 2 ,
      "url": "http://nymag.com/daily/intelligencer/2016/05/hillary-clinton-candidacy.html", 
      }
    }]
}