组合多个 ndb 不等式查询的结果

Question

NDB 数据存储禁止对不同属性进行多个不等式查询。为了解决这个问题，我认为解决方案可能是合并多个独立查询的结果。我发现 this 2011 question 推荐我不熟悉的 geohashing。所以，也许今天有更好的解决方案。

考虑这两个查询：

q1 = User.query(User.age < 18).fetch()
q2 = User.query(User.city != 'New York City').fetch()

我尝试这样加入他们：

results = set(q1).intersection(q2)

然而，我遇到了TypeError: Model is not immutable。

我的问题：

有没有更好的方法来处理不同属性的多个不等式过滤器？
如果没有，我该如何解决上面的TypeError？

感谢您的帮助。

Answer 1

如果您可以重构 User 模型，则可以添加更多属性以使查询更简单。例如，如果您查询相同的年龄范围，则创建一个编码范围的属性：

age_range = ndb.IntegerProperty()    # 0 = 0-17, 1 = 18-29, 2 = 30-39, etc.

那么你可以拥有：

q1 = User.query(User.age_range == 0).query(User.city != 'New York City').fetch()

如果你的数据集足够小，你可以使用@TimHoffman 的方法：

q1 = User.query(User.age < 18).fetch(keys_only=True)
q2 = User.query(User.city != 'New York City').fetch(keys_only=True)
results = ndb.get_multi(set(q1).intersection(q2))

一种更重量级的方法，可以扩展到大数据集，是 MapReduce 库。您可以放入多个过滤器来减少数据集。

Answer 2

我遇到了类似的问题。我的查询是：

@classmethod:
def getUnReadMessages(cls, user, date)
    return cls.query(ndb.AND(cls.created <= date,
                             cls.receiver_key == user.key,
                             cls.status != READ))

但是appengine不让我做。所以我解决了将一个不等式更改为：

@classmethod:
def getUnReadMessages(cls, user, date)
    return cls.query(ndb.AND(cls.created <= date,
                             cls.receiver_key == user.key,
                             ndb.OR(cls.status == SEND,
                                    cls.status == RECEIVED)))

问题解决了！希望对你有帮助。

Answer 3

有两种选择：

更改您的数据模型

添加更多属性或调整当前属性，以便您可以根据数据存储的限制查询对象。这可能意味着对连续变量进行分类。

找到解决方法

您可以先进行最重要的查询，然后手动过滤结果。请牢记以下注意事项：

您可以使用projection来提高查询效率。
使结果可迭代 (iter)。
使用 get_multi 键列表。

您的代码可能如下所示：

query_iter = User.query(User.age < 18).iter(projection=[User.city])
query_keys = [u.key() for u in query_iter if u.city != 'New York City']
query = ndb.get_multi(query_keys)

或

query = [u for u in User.query(User.age < 18).fetch() if u.city != 'New York City']

组合多个 ndb 不等式查询的结果

Combining results of multiple ndb inequality queries

google-app-engine

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google-cloud-datastore

更改您的数据模型

找到解决方法