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PHP操作MongoDB时的整数问题及对策

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LA0WAN9
发布2021-12-14 07:57:07
4710
发布2021-12-14 07:57:07
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文章被收录于专栏:火丁笔记

本文所说的整数问题,其实并不是MongoDB的问题,而是PHP驱动的问题:MongoDB本身有两种整数类型,分别是:32位整数和64位整数,但旧版的PHP驱动不管操作系统是32位还是64位,把所有整数都当做32位整数处理,结果导致64位整数被截断。为了在尽可能保持兼容性的前提下解决这个问题,新版PHP驱动加入了mongo.native-long选项,以期在64位操作系统中把整数都当做64位来处理,有兴趣的可参考:64-bit integers in MongoDB

那么PHP驱动真的完全解决了整数问题么?NO!在处理group操作的时候还有BUG

为了说明问题,我们先来生成一些测试数据:

代码语言:javascript
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<?php

ini_set('mongo.native_long', 1);

$instance = new Mongo();

$instance = $instance->selectCollection('test', 'test');

for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
    $instance->insert(array(
        'group_id' => rand(1, 5),
        'count'    => rand(1, 5),
    ));
}

?>

下面让我们使用group操作,根据group_id分组,汇总计算count:

代码语言:javascript
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<?php

ini_set('mongo.native_long', 1);

$instance = new Mongo();

$instance = $instance->selectCollection('test', 'test');

$keys = array('group_id' => 1);

$initial = array('count' => 0);

$reduce = '
    function(obj, prev) {
        prev.count += obj.count;
    }
';

$result = $instance->group($keys, $initial, $reduce);

var_dump($result);

?>

结果和预想的有出入,count没有实现累加,而是变成了[object Object],目前,如果必须使用group操作,那么有两种方法可以缓解这个问题:

方法一:

代码语言:javascript
复制
ini_set('mongo.native_long', 0);

方法二:

代码语言:javascript
复制
$initial = array('count' => (float)0);

这两种方法都是治标不治本的权宜之计,既然当前PHP驱动里group的实现有问题,那我们就绕开它,用其它的方式实现同样的功能,这个方式就是MapReduce

代码语言:javascript
复制
<?php

ini_set('mongo.native_long', 1);

$instance = new Mongo();

$instance = $instance->selectDB('test');

$map = '
    function() {
        emit(this.group_id, this.count);
    }
';

$reduce = '
    function(key, values) {
        var sum = 0;

        for (var index in values) {
            sum += values[index];
        }

        return sum;
    }
';

$result = $instance->command(array(
    'mapreduce' => 'test',
    'out'       => 'name',
    'map'       => $map,
    'reduce'    => $reduce
));

$result = iterator_to_array($instance->{$result['result']}->find());

var_dump($result);

?>

说明:虽然从表面上看MapReduce要生成一个新的Collection,显得有些低效,但我们可以定期预生成它,相当于维护一个缓存表,只要对实时性要求不太高就没问题。

把大象放冰箱里需要三步,而使用MapReduce仅仅需要Map和Reduce两步即可,这里有一个PDF文档生动的说明了MySQL中GROUP BY和MongoDB中MapReduce的对应关系:

SQL to MongoDB

此外,还有很多资料可供参考,如:MongoDB Aggregation III: Map-Reduce Basics

说明:软件版本为MongoDB 1.6.5,PECL Mongo 1.1.4。不同版本结论可能不同。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2011-03-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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