C#代码利用MongoDB中Group聚合函数查询
例子:
public static void getUserRFM(DateTime beginTime, DateTime endTime)
{
MongoDatabase mongoDB = getConnection();
//会员消费明细的实体类
List<Ky_Shopplist> shopplist = new List<Ky_Shopplist>();
//获得Ky_shopplist集合
MongoCollection col = mongoDB.GetCollection("Ky_Shopplist");
//获得Ky_UserRFM的集合
MongoCollection colRFM = mongoDB.GetCollection("Ky_UserRFM");
//删除Ky_UserRFM集合中所有的数据
colRFM.RemoveAll();
//定义获取“buyTime”相关的查询条件
var query = Query.And(Query.GTE("buyTime", beginTime.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")), Query.LTE("buyTime", endTime.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
//var result = col.FindAs<Ky_Shopplist>(query).ToList();
//var result_all = col.FindAllAs<Ky_Shopplist>().ToList();
//会员RFM值实体类
List<Ky_UserRFM> userRFMlist = new List<Ky_UserRFM>();
//GroupBy的字段
GroupByBuilder groupbyBuilder = new GroupByBuilder(new string[] { "userId" });
#region 计算会员R值
try
{
//计算每组UserId的最大时间
Dictionary<string, string> dic_R = new Dictionary<string, string>();
dic_R["time"] = DateTime.Now.ToString();
var result_R = col.Group(query, groupbyBuilder, BsonDocument.Create(dic_R),
BsonJavaScript.Create("function(obj,prev){if(prev.time>obj.buyTime){prev.time=obj.buyTime;}}"),
BsonJavaScript.Create("function(obj){ obj.btime=obj.time;delete obj.time; }")).ToList();
if (result_R.Count != 0)
{
//计算出会员距今最近的消费时间和最远的消费时间
DateTime Mintime = DateTime.Now;
DateTime Maxtime = DateTime.Now;
for (int i = 1; i < result_R.Count; i++)
{
if (i == 1)
{
Maxtime = Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) > Convert.ToDateTime(result_R[0]["btime"]) ? Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) : Convert.ToDateTime(result_R[0]["btime"]);
Mintime = Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) < Convert.ToDateTime(result_R[0]["btime"]) ? Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) : Convert.ToDateTime(result_R[0]["btime"]);
}
else
{
Maxtime = Maxtime > Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) ? Maxtime : Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]);
Mintime = Mintime < Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]) ? Mintime : Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]);
}
}
double R_interval = 0.0;
R_interval = (Maxtime - Mintime).TotalSeconds / 5;
//计算会员R值
for (int i = 0; i < result_R.Count; i++)
{
DateTime dtTime = Convert.ToDateTime(result_R[i]["btime"]);
string userId = result_R[i]["userId"].ToString();
string struser_R = "0";
if (dtTime >= Mintime && dtTime <= Mintime.AddSeconds(R_interval))
{
struser_R = "1";
}
if (dtTime >= Mintime.AddSeconds(R_interval) && dtTime <= Mintime.AddSeconds(R_interval * 2))
{
struser_R = "2";
}
if (dtTime >= Mintime.AddSeconds(R_interval * 2) && dtTime <= Mintime.AddSeconds(R_interval * 3))
{
struser_R = "3";
}
if (dtTime >= Mintime.AddSeconds(R_interval * 3) && dtTime <= Mintime.AddSeconds(R_interval * 4))
{
struser_R = "4";
}
if (dtTime >= Mintime.AddSeconds(R_interval * 4) && dtTime <= Maxtime)
{
struser_R = "5";
}
Ky_UserRFM userRFM = new Ky_UserRFM();
userRFM.user_R = struser_R;
userRFM.user_F = "0";
userRFM.user_M = "0";
userRFM.user_Tagid = "";
userRFM.user_Id = userId;
userRFM.current_Time = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
userRFMlist.Add(userRFM);
}
//批量插入会员RFM表
colRFM.InsertBatch(typeof(Ky_UserRFM), userRFMlist);
}
}
catch (Exception ex)
{
throw;
}
#endregion
#region 计算会员F值
try
{
//计算每组UserId的次数
Dictionary<string, int> dic_F = new Dictionary<string, int>();
dic_F["num"] = 0;
var result_F = col.Group(query, groupbyBuilder, BsonDocument.Create(dic_F),
BsonJavaScript.Create("function(doc,prev){prev.num++;}"),
BsonJavaScript.Create("function(doc){ doc.count=doc.num;delete doc.num; }")).ToList();
if (result_F.Count != 0)
{
//计算出会员最大消费频率和最小消费频率
double Maxcount = 0;
double Mincount = 0;
for (int i = 1; i < result_F.Count; i++)
{
if (i == 1)
{
Maxcount = Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) > Convert.ToInt32(result_F[0]["count"]) ? Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) : Convert.ToInt32(result_F[0]["count"]);
Mincount = Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) < Convert.ToInt32(result_F[0]["count"]) ? Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) : Convert.ToInt32(result_F[0]["count"]);
}
else
{
Maxcount = Maxcount > Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) ? Maxcount : Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]);
Mincount = Mincount < Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]) ? Mincount : Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]);
}
}
double F_inteval = 0.0;
F_inteval = (Maxcount - Mincount) / 5;
//计算每个会员的F值
for (int i = 1; i < result_F.Count; i++)
{
string strUserid = result_F[i]["userId"].ToString();
int icount = Convert.ToInt32(result_F[i]["count"]);
string strUser_F = "0";
if (icount >= Mincount && icount <= F_inteval)
{
strUser_F = "1";
}
if (icount >= F_inteval && icount <= (F_inteval * 2))
{
strUser_F = "2";
}
if (icount >= (F_inteval * 2) && icount <= (F_inteval * 3))
{
strUser_F = "3";
}
if (icount >= (F_inteval * 3) && icount <= (F_inteval * 4))
{
strUser_F = "4";
}
if (icount >= (F_inteval * 4) && icount <= Maxcount)
{
strUser_F = "5";
}
//执行更新操作
var query_F = Query.EQ("user_Id", strUserid);
var update_F = new UpdateDocument { { "$set", new QueryDocument { { "user_F", strUser_F } } } };
colRFM.Update(query_F, update_F);
}
}
}
catch (Exception ex)
{
throw;
}
#endregion
#region 计算会员M值
try
{
//计算每组UserId中price(金额)的总和
//var query_price = new QueryDocument{{"price",true}};
//var update_price = new UpdateDocument{{"price",BsonType.Double}};
//colRFM.Update(query_price, update_price);
Dictionary<string, double> dic_M = new Dictionary<string, double>();
dic_M["msum"] = 0.0;
var result_M = col.Group(query, groupbyBuilder, BsonDocument.Create(dic_M),
BsonJavaScript.Create("function(obj,prev){prev.msum += obj.price;}"),
BsonJavaScript.Create("function(obj){obj.sum=obj.msum;delete obj.sum;}")).ToList();
if (result_M.Count != 0)
{
//计算出会员最大的消费金额和最小的消费金额
double Maxsum = 0.0;
double Minsum = 0.0;
for (int i = 1; i < result_M.Count; i++)
{
if (i == 1)
{
Maxsum = Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) > Convert.ToDouble(result_M[0]["msum"]) ? Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) : Convert.ToDouble(result_M[0]["msum"]);
Minsum = Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) < Convert.ToDouble(result_M[0]["msum"]) ? Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) : Convert.ToDouble(result_M[0]["msum"]);
}
else
{
Maxsum = Maxsum > Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) ? Maxsum : Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]);
Minsum = Minsum < Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]) ? Minsum : Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]);
}
}
double M_interval = 0.0;
M_interval = (Maxsum - Minsum) / 5;
//计算每个会员的M值
for (int i = 0; i < result_M.Count; i++)
{
string strUserId = result_M[i]["userId"].ToString();
double dsum = Convert.ToDouble(result_M[i]["msum"]);
string struser_M = "0";
if (dsum >= Minsum && dsum <= M_interval)
{
struser_M = "1";
}
if (dsum >= M_interval && dsum <= (M_interval * 2))
{
struser_M = "2";
}
if (dsum >= (M_interval * 2) && dsum <= (M_interval * 3))
{
struser_M = "3";
}
if (dsum >= (M_interval * 3) && dsum <= (M_interval * 4))
{
struser_M = "4";
}
if (dsum >= (M_interval * 4) && dsum <= Maxsum)
{
struser_M = "5";
}
//执行更新操作
var query_M = Query.EQ("user_Id", strUserId);
var update_M = new UpdateDocument { { "$set", new QueryDocument { { "user_M", struser_M } } } };
colRFM.Update(query_M, update_M);
}
}
}
catch (Exception ex)
{
throw;
}
#endregion
}
C#代码利用MongoDB中Group聚合函数查询的更多相关文章
- C#代码 利用MongoDB中Group聚合函数查询
例子: public static void getUserRFM(DateTime beginTime, DateTime endTime) { MongoDat ...
- 在MongoDB中实现聚合函数
在MongoDB中实现聚合函数 随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加. ...
- 在MongoDB中实现聚合函数 (转)
随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的 ...
- 浅析mongodb中group分组
这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定 ...
- Mysql中使用聚合函数对null值的处理
平时因为对于数据库研习的不深,所以在面试的时候问了一些平常遇到过的问题居然没法很肯定地回答出来,实在让自己很恼怒! 这次让我记忆深刻的一个问题是: 在mysql中使用聚合函数的时候比如avg(t),t ...
- MongoDB中的聚合操作
根据MongoDB的文档描述,在MongoDB的聚合操作中,有以下五个聚合命令. 其中,count.distinct和group会提供很基本的功能,至于其他的高级聚合功能(sum.average.ma ...
- 75.Python中ORM聚合函数详解:Sum
Sum:某个字段的总和. 1. 求图书的销售总额,示例代码如下: from django.http import HttpResponse from django.db import connecti ...
- 72.Python中ORM聚合函数详解:Avg,aggregate,annotate
聚合函数: 如果你用原生SQL语句,则可以使用聚合函数提取数据.比如提取某个商品销售的数量,那么就可以使用Count,如果想要知道销售的平均价格,那么就可以使用Avg. 聚合函数是通过aggregat ...
- sqlserver中的聚合函数
聚合函数:就是按照一定的规则将多行(Row)数据汇总成一行的函数,对数据进行汇总前,还可以按特定的列(coloumn)将数据进行分组(group by)再汇总,然后按照再次给定的条件进行筛选 一:Co ...
随机推荐
- ios开发下的点透处理
界面上有一个浮动的div,这个div下面有一个文本框,当给这个div绑定touchstar后,做了冒泡的处理代码,还是会出现点透现象,触发下面的的文本框事件.立马弹出一个输入法出来. 1.网上有一种方 ...
- ELK stack elasticsearch/logstash/kibana 关系和介绍
ELK stack elasticsearch 后续简称ES logstack 简称LS kibana 简称K 日志分析利器 elasticsearch 是索引集群系统 logstash 是日志归集集 ...
- ios7 Cocos2dx 隐藏状态栏设置
环境: cocos2d-x 2.1.5 ios7.0 在info.plist 添加 UIViewControllerBasedStatusBarAppearance(View controll ...
- MSDN知识库_c#关键字_static
Static 是C#会用到的关键字,可以用来修饰类.字段.方法.属性.运算符.事件和构造函数.今天在多线程中被静态成员不小心被撞了一下,因此将MSDN的内容整理转下来 一)静态类 Static ...
- 《Head First 设计模式》ch.2 观察者(Observer)模式
观察者模式 定义了对象之间一对多以来,这样一来,当一个对象改变状态时,它所有的依赖者都会收到通知并自动更新 设计原则-松耦合 松耦合将对象之间的互相依赖降到了最低——只要他们之间的接口仍被遵守 观察者 ...
- linux下启动dbca或netmgr类的图形界面报错解决
linux下启动dbca或netmgr类的图形界面报错解决 Xlib: connection to ":0.0" refused by server Xlib: No pro ...
- 初探appium之appium的使用
上一篇中已经讲了python+appium的环境搭建.这里简单的讲一下appium的使用. 我也是第一次使用appium,看了教程问了人.知道appium可以通过模拟也可以连接上手机使用.本篇中,先使 ...
- Android开发-API指南-<application>
<application> 英文原文:http://developer.android.com/guide/topics/manifest/application-element.html ...
- Flex开发自定义控件
前期准备: 点击File菜单 -> New -> MXML Component,然后弹出一个对话框. 在对话框中输入组件名,选择此组件继承的类型,如:Canvas,DataGrid,Com ...
- 关于 mysql 2003 客户端连接报错的处理方法
在连接到 mysql 数据库服务器时,有时会在客户端报出 2003 的错误代码,并提示: 无法连接到服务器,但服务器却可以 ping 通,可能的原因如下: 1.网络不通.检查能不能ping通. 2.防 ...