WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

мангуст определяет схему для неизвестных ключей

Моя MongoDB хранит документы, имеющие следующую структуру:

{
    "application_detail":{},
    "curl_detail":{
        "Curl1":{
            "key1":"value1",
            "key2":"value2"
        },
        "Curl2":{
            "key1":"value1",
            "key2":"value2"        
        },
        "Curl3":{
            "key1":"value1",
            "key2":"value2"
        },
        "Curl4":{
            "key1":"value1",
            "key2":"value2"
        },
        /*total number of curls are unknown*/
    }
}

Теперь я использую mongoose, чтобы получить только значение key1 для каждого Curl, присутствующего в curl_detail.

Как я могу определить схему для таких документов?

reactjs mongodb mongoose mongoose-schema
03.02.2020

Ответы:


1

Вы можете использовать тип схемы карты:

const schema = new mongoose.Schema({
  curl_detail: {
    type: mongoose.Schema.Types.Map,
    of: {
      key1: String,
      key2: String
    }
  }
})
03.02.2020
  • Спасибо за ваш ответ. Оно работало завораживающе!!! Но теперь я застрял в том, как использовать его в запросе на поиск? Я использую это в настоящее время. mongoApplicationDetails.find({}, 'curl_detail.Curl1.key1 curl_detail.Curl1.key2',function(err,data){}); Как применить карту вместо статического использования Curl1? 03.02.2020
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]