¿Cómo consultar una vista de sofá mediante una clave compuesta?

Question

que tienen una visión couchdb "record_by_date_product" con la siguiente definición:

function(doc) { 
    emit([doc.logtime, doc.product_id], doc); 
} 

Estoy tratando de ejecutar una consulta que es algo así como:

(logtime > fromdate & logtime < todate) & product_id in (1,2,6) 

¿Es esto posible con este punto de vista?

También estoy usando la biblioteca de Python couchdb acceder a couchdb. Aquí es un fragmento de código:

server = couchdb.Server() 
db = server['mydb'] 

results = db.view('_design/record_by_date_product/_view/record_by_date_product') 

Esta página http://packages.python.org/CouchDB/client.html#viewresults especifica que podemos utilizar un startkey y endkey. Pero no puedo hacerlo funcionar.

Gracias

Answer 1

Creo que acabo de encontrar la respuesta exacta:

Diseño miras 'sampleview', que es como:

{ 
    "records_by_date_product": { 
     "map": "function(doc) {\n emit([doc.prod_id, doc.logtime], doc);\n}" 
    } 
} 

Digamos que los parámetros de consulta son:

prod_id in [1,3] 
from_date = '2010-01-01 00:00:00' 
to_date = '2010-01-02 00:00:00' 

a continuación, tendrá que ejecutar 2 consultas separadas en el mismo punto de vista:

http://localhost:5984/db/_design/sampleview/_view/records_by_date_product?startkey='\["1,2010-01-01%2000:00:00"\]'&endkey='\[1,"2010-01-02%2000:00:00"\]' 

http://localhost:5984/db/_design/sampleview/_view/records_by_date_product?startkey='\[2,"2010-01-01%2000:00:00"\]'&endkey='\[2,"2010-01-02%2000:00:00"\]' 

en cuenta que la misma consulta se ejecuta cada vez que excepto que el prod_id se cambia en la segunda consulta. Los resultados deben cotejarse más tarde. ¡Espero que esto ayude!

Answer 2

Esa consulta exacta no es posible. Tal como lo sugiere la documentación, puede obtener todo en una vista en un rango de clave particular. Las vistas son estructuras de datos ordenados, por lo que todo lo que CouchDB hace para cumplir esta solicitud es ubicar la tecla de inicio y comenzar a devolver elementos hasta que toque la tecla de finalización.

La estrategia que debe utilizar para esta consulta depende de las características de los propios datos. Lo más importante, va a perder mucho tiempo eliminar a los elementos si se utiliza sólo la primera parte de la clave (logtime) e iterar a través de aquellos en Python, eliminar a los elementos en los que product_id no coincidirán? Si es así, debería considerar escribir otra vista que está principalmente ordenada por product_id. Si no, adelante y use el enfoque de eliminación.

Answer 3

¿Qué hay de esta solución:

1. puedo crear una vista para cada producto con LogTime que el índice.
2. Acceso cada vista si es necesario y filtrar theresults utilizando la gama - [todate fromdate]
3. hacer 3 para cada producto en los parámetros de entrada y cotejar los resultados

esto tiene un inconveniente de que para cada producto que tendrá que crear una vista y esto se ve como un proceso manual.

Es sólo una idea! Déjame saber tus puntos de vista.