Il y a plusieurs problèmes avec votre implémentation. Tout d'abord, vous utilisez le find()
méthode incorrecte car vous spécifiez trop d'arguments pour la requête :
MyModel.find(
{ Mkt_Al : Mkt_Air },
{ Orig : Origin },
{ Dest : Thru_Point },
{ Eff_Date : Effective_Date }
).lean().exec(function(err, docs) { .. }
devrait être
MyModel.find({
Mkt_Al: Mkt_Air,
Orig: Origin,
Dest: Thru_Point,
Eff_Date: Effective_Date
}).lean().exec(function(err, docs) { ... }
Encore une fois, vous ne devriez pas utiliser le find()
dans cette instance, car vous n'avez besoin que d'un seul document correspondant à la requête à utiliser dans vos calculs. Reprenant l'algorithme complexe de votre précédente question fermée :
Utilisation de MyModel.findOne() devrait suffire pour les tâches 3, 4 et 5 ci-dessus. Cependant, en raison de la nature asynchrone des appels, vous auriez besoin d'imbriquer les requêtes mais heureusement la profondeur des appels imbriqués n'est pas supérieure à 3 sinon vous vous retrouverez avec un aller simple vers Callback Hell. Pour éviter ces pièges courants, mieux vaut utiliser Promises
(puisque les requêtes natives de mangouste par défaut peuvent renvoyer une Promise
) ou utilisez le node-async
package qui comprend un certain nombre de fonctions pour faire face à des situations comme celle-ci.
Si vous utilisez async
bibliothèque, il vous permet efficacement d'exécuter plusieurs tâches asynchrones (comme le MyModel.findOne() appels) qui dépendent les uns des autres et quand ils ont tous fini de faire autre chose. Dans ce qui précède, vous pouvez utiliser le async.series()
méthode.
L'exemple suivant illustre le concept ci-dessus où vous pouvez calculer le Qsi à partir des exemples de documents suivants dans la base de données de test.
Remplir la collection vol de test db :
db.vols.insert([
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 169,
"Block_Mins" : 230,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "AGP",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 1,
"Seats" : 260,
"Block_Mins" : 260,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "OVB",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 140,
"Block_Mins" : 60,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "BEK",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 160,
"Block_Mins" : 90,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "OVB",
"Thru_Point" : "",
},
{
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 60,
"Block_Mins" : 50,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "OVB",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "",
}
])
Application Node.js :
var mongoose = require('mongoose'),
express = require('express'),
async = require('async'),
Schema = mongoose.Schema;
mongoose.connect('mongodb://localhost/test');
var volSchema = new Schema({},{ strict: false, collection: 'vols' }),
Vol = mongoose.model("Vol", volSchema);
mongoose.set('debug', false);
mongoose.connection.on("open", function (err) {
if (err) throw err;
var bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp(),
counter = 0;
Vol.find({}).lean().exec(function (err, docs) {
if (err) throw err;
var locals = {};
docs.forEach(function(doc) {
locals.c1 = 0.3728 + (0.00454 * doc.Seats);
locals.c3 = doc.Ops_Week;
if (doc.Stops == 1) {
async.series([
// Load doc with first leg first
function(callback) {
Vol.findOne({
Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
Orig: doc.Orig,
Dest: doc.Dest
}).lean().exec(function (err, flight) {
if (err) return callback(err);
locals.first_leg = flight.Block_Mins;
callback();
});
},
// Load second leg doc
// (won't be called before task 1's "task callback"
// has been called)
function(callback) {
Vol.findOne({
Mkt_Al: doc.Mkt_Al,
Orig: doc.Thru_Point,
Dest: doc.Dest
}).lean().exec(function (err, flight) {
if (err) return callback(err);
locals.second_leg = flight.Block_Mins;
callback();
});
}
], function(err) { // This function gets called after the
// two tasks have called their "task callbacks"
if (err) throw err;
// Here locals will be populated with `first_leg`
// and `second_leg`
// Just like in the previous example
var total_flight = locals.second_leg + locals.first_leg;
locals.c2 = 0.03;
locals.c4 = Math.pow((doc.Block_Mins / total_flight), -0.675);
});
} else {
locals.c2 = 1;
locals.c4 = 1;
}
counter++;
console.log(locals);
bulkUpdateOps.find({ "_id" : doc._id }).updateOne({
"$set": {
"Qsi": (locals.c1 * locals.c2 * locals.c3 * locals.c4)
}
});
if (counter % 500 == 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
bulkUpdateOps = Vol.collection.initializeUnorderedBulkOp();
});
}
});
if (counter % 500 != 0) {
bulkUpdateOps.execute(function(err, result) {
if (err) throw err;
console.log(result.nModified);
});
}
});
});
Exemple de sortie :
db.vols.find()
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702221"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 169,
"Block_Mins" : 230,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "AGP",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 3.42018
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702222"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 1,
"Seats" : 260,
"Block_Mins" : 260,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "OVB",
"Qsi" : 3.1064
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702223"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 140,
"Block_Mins" : 60,
"Ops_Week" : 2,
"Orig" : "BEK",
"Dest" : "OTP",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 2.0168
}
/* 4 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702224"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 160,
"Block_Mins" : 90,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "CEK",
"Dest" : "OVB",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 3.2976
}
/* 5 */
{
"_id" : ObjectId("5767e7549ebce6d574702225"),
"Mkt_Al" : "2G",
"Stops" : 0,
"Seats" : 60,
"Block_Mins" : 50,
"Ops_Week" : 3,
"Orig" : "OVB",
"Dest" : "IKT",
"Thru_Point" : "",
"Qsi" : 1.9356
}
