Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

CouchDB не обновляет представление о предстоящих и прошедших событиях

У меня есть следующий вид на cockdb, который будет возвращать только документы с датой, превышающей текущую дату, например:

function (doc) {

    var eventDay = new Date(new Date(doc.start).toDateString()),
        currentDay = new Date(new Date().toDateString());

    if (eventDay > currentDay) {
       emit();
    }
}

Таким образом, в этом случае в представлении всегда будут отображаться только будущие (предстоящие) события. У меня также есть такой же перевернутый вид, чтобы показать только прошлые события. Но проблема в том, что видимо вид не обновляется на следующий день. Поэтому мне приходится обновлять представление вручную, добавляя несколько разрывов строк, и я предполагаю, что это вызывает «обновление».

Любые идеи о том, как я мог бы сделать эту работу?

Большое спасибо

view date couchdb
30.09.2011

Ответы:


1

Не забывайте, что код карты для каждой записи выполняется при создании/изменении документа, поэтому у вас не будет согласованных значений для того, что вы считаете «текущий день».

Вместо этого вы должны создать представление, позволяющее добавлять эту информацию во время запроса. Вот пример:

funciton(doc){

    //Extract from date object.
    var year = ..;
    var month = ..;
    var day = ..;
    //..

    emit([year,month,day], null);
}

Это создаст сложный индекс, упорядоченный по (год, месяц, день). Теперь вы можете запрашивать частичные диапазоны, например все даты в будущем, используя startkey/endkey. Подробнее см. в View API: http://wiki.apache.org/couchdb/HTTP_view_API.

30.09.2011
  • Большое спасибо за это PartlyCloudy. То есть вы имели в виду, что представления не будут обновляться до тех пор, пока документ не будет создан или обновлен? следовательно, необходимо запрашивать начальные и конечные ключи, поскольку эти значения будут разными каждый день, а затем выводить согласованные результаты? 30.09.2011
  • Думайте об индексе представления как о отсортированном списке, который будет постепенно обновляться при изменении — новые документы будут вставлены, измененные документы будут повторно вставлены. Атрибут текущего дня нужен вам во время запроса, а не при построении представления. Короче говоря, у вас будет длинный отсортированный список документов (по дате) и запросы частичных диапазонов с использованием startkeys и endkeys. 30.09.2011
  • +1. Верно, представления — это способ построения полностью статического индекса исходных данных. Индекс может постепенно обновляться по мере изменения документов, но по большей части он не меняется. Когда вы запрашиваете представление, CouchDB всегда сканирует индекс. Это быстро и предсказуемо. Единственный элемент управления, который у вас есть, — это startkey и endkey для каждого запроса. 30.09.2011
  • Функция @b_erb в вашем ответе написана с ошибкой как функция. 21.09.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..