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我在 couchdb 中有一个数据集，其中包含多个文档，其中列出了时间戳和一组来自传感器的信号。在此示例中，我只使用了几个不同的名称，但随着向系统中添加额外的传感器，可能会有无数不同的名称。以下是三个示例文档的示例：

{ timestamp: 12345,
  signals: ["highTemperature", "highPressure"]
}

{ timestamp: 12346,
  signals: ["highTemperature"]
}

{ timestamp: 12347,
  signals: ["lowPressure", "highTemperature"]
}

我想做的是获得每个标签的频率。一个简单的方法是创建一个这样的地图函数：

function (doc) {
  for (var idx in doc.signals) {
  emit(doc.signals[idx], 1);
}

除了这样的reduce函数：

function(signal, counts) {
  var sum = 0;
  for(var i = 0; i < counts.length; i++) {
    sum += counts[i]; 
  };
  return sum; 
}

这将返回一组不错的数据，如下所示：

{"rows":[
  {"key":"highTemperature","value":3},
  {"key":"highPressure","value":1},
  {"key":"lowPressure","value":1}
]}

如果我想知道一直以来的信号分布，这很好，但我真的想知道数据点子集的标签分布，比如时间戳 12346 - 12349。但是，我不能做的是切片使用时间戳记数据startkey，endkey因为时间戳记不是键的一部分。如果我让时间戳是关键，那么我无法减少以获得信号的分布。

有没有办法进行这样的分组，以便减少不属于键的元素？理想情况下，我想通过 URL 参数指定分组间隔，例如：/mydb/_design/main/_view/signalsByTime?startkey=12346&endkey=12347并让它返回该时间段的信号分布，如下所示：

{"rows":[
  {"key":"highTemperature","value":2},
  {"key":"lowPressure","value":1}
]}
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如果您想timestamp成为关键且可能信号的数量非常小（O(1)，假设您的示例中为 3），那么您可以在信号的map特征向量中发出：

if (doc.signal == "highTemperature") {
  emit(doc.timestamp, [1,0,0]);
} else if (doc.signal == "highPressure") {
  emit(doc.timestamp, [0,1,0]);
} ...

和中的向量求和reduce，可能像这样：

function(keys, values) {
  var sum = [0,0,0];
  for (v in values) {
    for (s in sum) {
      sum[s] += values[v][s];
    }
  }
  return sum; 
}
于 2012-10-15T21:46:59.060 回答