Você pode tentar algo assim. Não é possível executar todas as operações de banco de dados do Mongo apenas com base na chave como um valor.
A primeira solução foi escrita para ficar próxima do design do OP.
Supondo que você possa adicionar uma chave ao
year
. {
"cars": [{
"year": "2017",
"data": [{
"car": "Motorolla",
"color": "blue"
}]
}, {
"year": "2016",
"data": [{
"car": "Toyota",
"color": "green"
}]
}]
}
Facilita a referência do ano pelo seu valor.
Por exemplo, para adicionar um novo valor ao
data
matriz para year
2017. Você pode tentar o código abaixo. Usa atualização posicional $ operador.
query
parte para referenciar a matriz onde o registro de 2017 está armazenado. update
parte usando push
para adicionar o novo car
gravar nos data
existentes matriz para 2017
fileira. <?php
try {
$car = 'Malibu';
$color = 'blue';
$years = [2017];
$manager = new MongoDB\Driver\Manager("mongodb://localhost:27017");
$bulkWriteManager = new MongoDB\Driver\BulkWrite;
//{"cars.year":2017}
$query = ['cars.year' => $years[0]];
//{ $push: { "cars.$.data": { "car":"chevy", "color":"black"} }}
$update = ['$push'=> ['cars.$.data'=>['car' => $car, 'color' => $color]]];
try {
$bulkWriteManager->update($query, $update); // Update Document
echo 1;
} catch(MongoCursorException $e) {
/* handle the exception */
echo 0;
}
$manager->executeBulkWrite('dbName.carsCol', $bulkWriteManager); // Going to DB and Collection
} catch (MongoDB\Driver\Exception\Exception $e) {
$filename = basename(__FILE__);
echo "The $filename script has experienced an error.\n";
echo "It failed with the following exception:\n";
echo "Exception:", $e->getMessage(), "\n";
}
?>
Para acessar os dados por ano, você pode executar a consulta abaixo.
Use a consulta posicional
$
operador para encontrar o índice da matriz usando a parte de consulta e referenciar esse valor na parte de projeção. db.collection.find({"cars.year":2017}, {"cars.$.data":1});
Solução alternativa:
Isso cuidará de tudo como apenas inserções
É melhor salvar cada entrada de carro em seu próprio documento.
{ "year" : 2017, "car" : "Motorolla", "color" : "blue" }
{ "year" : 2016, "car" : "Toyota", "color" : "green" }
{ "year" : 2015, "car" : "Corolla", "color" : "black" }
Para cada entrada você pode usar:
db.collection.insert({"year":2017, "car":"Motorolla", "color":"blue"});
Código PHP:
//{"car":"chevy", "color":"black", year: 2017}
$insert = ['car' => $car, 'color' => $color, 'year' => $years[0]];
try {
$bulkWriteManager - > insert($insert); // Inserting Document
echo 1;
} catch (MongoCursorException $e) {
/* handle the exception */
echo 0;
}
Para dados de acesso por ano você pode usar
db.collection.find({"year":2017});
Código PHP atualizado:
<?php
try {
$cars = ['Motorolla','Toyota', 'Corolla'] ;
$colors = ['blue', 'green', 'black'];
$years = [2017, 2016, 2015];
$manager = new MongoDB\Driver\Manager("mongodb://localhost:27017");
$bulkWriteManager = new MongoDB\Driver\BulkWrite;
$query1 =["year" => $years[0]];
$query2 =["year" => $years[1]];
$query3 =["year" => $years[2]];
$update1 = ['$set' => ['car' => $cars[0], 'color' => $colors[0]]];
$update2 = ['$set' => ['car' => $cars[1], 'color' => $colors[1]]];
$update3 = ['$set' => ['car' => $cars[2], 'color' => $colors[2]]];
try {
$bulkWriteManager->update($query1, $update1, ["upsert" => true]);
$bulkWriteManager->update($query2, $update2, ["upsert" => true]);
$bulkWriteManager->update($query3, $update3, ["upsert" => true]);
echo 1;
} catch(MongoCursorException $e) {
/* handle the exception */
echo 0;
}
$manager->executeBulkWrite('dbName.carsCol', $bulkWriteManager); // Going to DB and Collection
} catch (MongoDB\Driver\Exception\Exception $e) {
$filename = basename(__FILE__);
echo "The $filename script has experienced an error.\n";
echo "It failed with the following exception:\n";
echo "Exception:", $e->getMessage(), "\n";
}
?>
Você pode realizar consultas complexas usando o pipeline de agregação e adicionar índice para tornar sua resposta mais rápida.
Observações:
Primeira solução :Mais difícil de atualizar/inserir dados, mas mantém tudo junto para facilitar a leitura dos dados.
Segunda solução :Mais limpo e simples de fazer operações CRUD em documentos e usar pipeline de agregação para realizar consultas complexas.