RethinkDB 更新嵌套数组中的字段-> obj

Question

这是我的行的样子：

{"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，但我如何最有效地更新那个特定的嵌套对象？

我可能正在向它添加新键或只是更新现有键（下面示例中的 newField、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...无论如何通过批量执行此操作来进一步提高性能？

Answer 1

作为一般建议，如果您计划对数组内的嵌入文档执行许多操作。您可能想要展开和展平您的数据模型。

更新数组中的单个文档既尴尬又困难，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. 获取嵌入文档的索引
3. 修改嵌入文档
4. 用修改后的数组替换原来嵌入的文档
5. 更新整个外部文档。

或者，你所做的是：

1. 将文档缩小到某个域，在本例中为“hillaryclinton.com”
2. 映射data数组中的N条推文，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，您将遇到过滤后的 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，我认为以下将导致卓越的性能。

如果您改为这样存储数据：

{
  "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 上创建复合索引，这可能会显着减少您的操作。

如果不了解更多关于您将在数据集中经常访问的内容，很难给出更多指示，但我认为这应该会更好。当您想要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")

你会得到类似的东西。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", 
      }
    }]
}