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バックエンドで RavenDB を使用するアプリに取り組んでいます。Raven を使用するのは初めてで、Map/Reduce に苦労しています。

ドキュメントを読んでいますが、残念ながらプロセスのどこにも行きません。

基本的に、私はこのようなドキュメントを何千も持っています。

{
  .....
  "Severity": {
    "Code": 6,
    "Data": "Info"
  },
  "Facility": {
    "Code": 16,
    "Data": "Local Use 0 (local0)"
  },
  .....
}

その中から、次のような出力を含む単一のクエリを作成する必要があります。

{"Severity": [
    {"Emergency":0},
    {"Alert":0},
    {"Critical":0},
    {"Error":0},
    {"Warning":0},
    {"Notice":0},
    {"Info":2711},
    {"Debug":410}
],
"Facility": [
    {"Kernel Messages":0},
    {"User-Level Messages":0},
    {"Mail System":0},
    {"System Daemons":0},
    {"Security/Authorization Messages":0},
    {"Internal Syslogd Messages":0},
    {"Line Printer Subsystem":2711},
    {"Network News Subsystem":410},
    ....
    {"Local Use 0 (local0)": 2574},
    ...
]}

ここで、重大度/機能配列の「キー」はData上記の json データの一部であり、重大度/機能配列の「値」はCount各Codeタイプのドキュメントです。

例：
上記データを目安として、

私のデータベースには、Info重大度のある 2711 のドキュメントがあります。
私のデータベースには、Debug重大度のあるドキュメントが 410 件あります。
私のデータベースには、local0ファシリティを備えた 2574 のドキュメントがあります。
等...

私がやりたいのは、アプリの起動時に適切なインデックスを生成することです (またはそれらが既に存在するかどうかを確認します) が、どこから始めればよいかさえわかりません。

注: アプリはインデックスを生成する必要があります。RavenDB Web UI に手動で書き込むだけでは十分ではありません。

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これを実現するには、いくつかの手法を組み合わせる必要がありますが、非常に実行可能です。

これは、あなたにとってうまくいくはずのインデックスです。

public class MyIndex : AbstractMultiMapIndexCreationTask<MyIndex.ReduceResult>
{
    public class ReduceResult
    {
        public string Source { get; set; }
        public string Code { get; set; }
        public string Data { get; set; }
        public int Count { get; set; }
    }

    public MyIndex()
    {
        AddMap<MyDoc>(docs => from doc in docs
                              select new
                                     {
                                         Source = "Severity",
                                         doc.Severity.Code,
                                         doc.Severity.Data,
                                         Count = 1
                                     });

        AddMap<MyDoc>(docs => from doc in docs
                              select new
                                     {
                                         Source = "Facility",
                                         doc.Facility.Code,
                                         doc.Facility.Data,
                                         Count = 1
                                     });

        Reduce = results => from result in results
                            group result by new { result.Source, result.Code }
                            into g
                            select new
                            {
                                g.Key.Source,
                                g.Key.Code,
                                g.First().Data,
                                Count = g.Sum(x => x.Count)
                            };

        TransformResults = (database, results) =>
                           from result in results
                           group result by 0
                           into g
                           select new
                           {
                               Severity = g.Where(x => x.Source == "Severity")
                                           .ToDictionary(x => x.Data, x => x.Count),
                               Facility = g.Where(x => x.Source == "Facility")
                                           .ToDictionary(x => x.Data, x => x.Count)
                           };
    }
}

変換された結果のコンテナ クラスも必要です。

public class MyDocCounts
{
    public IDictionary<string, int> Severity { get; set; }
    public IDictionary<string, int> Facility { get; set; }
}

次のようにクエリします。

var result = session.Query<MyIndex.ReduceResult, MyIndex>()
                    .As<MyDocCounts>()
                    .ToList().First();

冗長に見えるかもしれませんが、.ToList()トランスフォームでグループ化しているので必要です。

完全な単体テストはこちらです。出力は次のようになります。

{
  "Severity": {
    "AAA": 20,
    "BBB": 20,
    "CCC": 20,
    "DDD": 20,
    "EEE": 20
  },
  "Facility": {
    "FFF": 20,
    "GGG": 20,
    "HHH": 20,
    "III": 20,
    "JJJ": 20
  }
}
于 2013-02-25T03:53:47.473 に答える