关于 MongoDB aggregate 和 mapReduce 的统计问题

最近使用 mongoDB 存储了大量的用户登录记录，文档结构如下：

{
  "_id" : ObjectId("5a1fde257756dca1c86f2d23"),
  "_class" : "com.aaa.LoginHistory",
  "uid" : "94989242",
  "ip" : "192.168.1.219",
  "imei" : "865736037366641",
  "epid" : "33189023-9472-4f30-81cf-8c7d13132aae5",
  "platform" : "Android",
  "timestamp" : "1512037117100",
  "address" : "中国,江苏省,南京市,建邺区"
}

现在有个需求，需要统计每一天（ yyyy-MM-dd ）的登录用户数（ uid 对应用户，每天存在多次登陆记录，即 uid 可能重复）。
由于技术菜，选择了比较 low 的方法实现：根据需要查询的时间间隔的时间，就是开始时间戳和结束时间戳，把它分成每天一个间隔，然后利用以下方法去统计：

db.loginHistory.aggregate([
	{$match:{"timestamp":{"$lte":"1513412162000","$gte":"1512548162000"}}},
    {$group:{_id:"$uid"}}
])

因此出现了很大的问题：

uid 的重复，导致登录用户数量统计出现重复。
如果需要查询一年以内的话，则需分成 365 个时间区不断得循环调用，导致响应时间超级慢。

最后经过各种百度找到了一种实现：

db.loginHistory.aggregate(
    [
        {
            $match:{
                timestamp:{
                    $lte:"1513399696240",
                    $gte:"1513389696240"
                }
            }
        },
        {
            $project:{
                uid:1,
                timestamp:1,
                _id:0
            }
        },
        {
            $group:{
                _id:{
                    uid:"$uid",
                    date:{
                        $dateToString:{
                            format:"%Y-%m-%d",
                            date:{
                                $add:[new Date(0),parseInt("$timestamp")]
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        },
        {
            $group:{
                _id:{
                    date:"$_id.date"
                },
                count:{"$sum":1}
            }
        }
    ]
)

但是问题又来了，执行报错：

assert: command failed: {
    "ok" : 0,
    "errmsg" : "$dateToString is only defined on year 0-9999, tried to use year 292278994",
    "code" : 18537
} : aggregate failed
_getErrorWithCode@src/mongo/shell/utils.js:25:13
doassert@src/mongo/shell/assert.js:13:14
assert.commandWorked@src/mongo/shell/assert.js:287:5
DBCollection.prototype.aggregate@src/mongo/shell/collection.js:1312:5

百思不得其解，尝试性的把 parseInt("$timestamp")改成 parseInt("1513399696240")，执行得到结果：

{ "_id" : { "date" : "2017-12-16" }, "count" : 19 }

经过 v2 上的大哥提建议说用 mapReduce，尝试着改成了 mapReduce，结果成功了，可是：

db.loginHistory.mapReduce(
    function(){  
        var date = new Date(parseInt(this.timestamp));
        var dateKey = date.getFullYear()+"-"+(date.getMonth()+1)+"-"+date.getDate();
        emit(dateKey,{uid:this.uid,count:1});  
    },    
    function(key, values){ 
        var result = 0;
        var json = {};
        for (var i = 0; i < values.length; i++) {
            if(json[values[i].uid] != 1) {
                result += values[i].count;
                json[values[i].uid] = 1;
            }
        }
        
        return {count:result};  
    },
    {
        query:{
            "timestamp":{
                "$gte":"1512662400000","$lte":"1512921599999"
            },
            "epid":"a6c89023-9472-4f30-81cf-8c7dea62aae5",
            "platform":"ios"
        },
        out:"aaa"
    }
).find()

109W 条数据，花了 11 秒，没错，就是 11 秒，就一台单机 mongoDB，我觉得用 mapReduce 有意义？

线上大概数据已经超过 5 千万条，如果不用 aggregate 的话，30 秒超时时间都不够。。。

threedream

2017-12-15 11:14:11 +08:00

@a342191555 大哥，用你这个去重方法，我输出 uids，发现数据的 key 是有问题的，并没有实现去重。
uids 数据如下：
{ "_id" : "2017-12-13", "value" : { "0" : 1, "1" : 1, "2" : 1, "3" : 1, "4" : 1, "5" : 1, "6" : 1, "7" : 1, "8" : 1, "9" : 1, "10" : 1, "11" : 1, "12" : 1, "13" : 1, "14" : 1, "15" : 1, "16" : 1, "17" : 1, "18" : 1, "19" : 1, "20" : 1, "21" : 1, "22" : 1, "23" : 1, "24" : 1, "25" : 1, "26" : 1, "27" : 1, "28" : 1, "29" : 1, "30" : 1, "31" : 1, "32" : 1, "33" : 1, "34" : 1, "35" : 1, "36" : 1, "37" : 1, "38" : 1, "39" : 1, "40" : 1, "41" : 1, "42" : 1, "43" : 1, "44" : 1, "45" : 1, "46" : 1, "47" : 1, "48" : 1, "49" : 1, "50" : 1, "51" : 1, "52" : 1, "53" : 1, "54" : 1, "55" : 1, "56" : 1, "57" : 1, "58" : 1, "59" : 1, "60" : 1, "61" : 1, "62" : 1, "63" : 1, "64" : 1, "65" : 1, "66" : 1, "67" : 1, "68" : 1, "69" : 1, "70" : 1, "71" : 1, "72" : 1, "73" : 1, "74" : 1, "75" : 1, "76" : 1, "77" : 1, "78" : 1, "79" : 1, "80" : 1, "81" : 1, "82" : 1, "83" : 1, "84" : 1, "85" : 1, "86" : 1, "87" : 1, "88" : 1, "89" : 1, "90" : 1, "91" : 1, "92" : 1, "93" : 1, "94" : 1, "95" : 1, "96" : 1, "97" : 1, "98" : 1 } }