NDB数据存储区禁止在不同属性上进行多个不等式查询。为了解决这个问题,我认为解决方案可能是结合多个独立查询的结果。我发现this 2011 question建议进行地理分类,我并不熟悉。所以,今天也许有更好的解决方案。
考虑以下两个问题:
q1 = User.query(User.age < 18).fetch()
q2 = User.query(User.city != 'New York City').fetch()
我试图像这样加入他们:
results = set(q1).intersection(q2)
但是,我遇到TypeError: Model is not immutable
。
我的问题:
TypeError
?感谢您的帮助。
答案 0 :(得分:2)
如果您可以重新构建User
模型,则可以添加一些属性以使查询更简单。例如,如果查询相同的年龄范围,则创建一个编码范围的属性:
age_range = ndb.IntegerProperty() # 0 = 0-17, 1 = 18-29, 2 = 30-39, etc.
然后你可以:
q1 = User.query(User.age_range == 0).query(User.city != 'New York City').fetch()
如果您的数据集足够小,您可以使用@TimHoffman的方法:
q1 = User.query(User.age < 18).fetch(keys_only=True)
q2 = User.query(User.city != 'New York City').fetch(keys_only=True)
results = ndb.get_multi(set(q1).intersection(q2))
MapReduce库是一种更重要的方法,可以扩展到大数据集。您可以放入多个过滤器来减少数据集。
答案 1 :(得分:0)
我有类似的问题。我的疑问是:
def prime?(n); (2...n).none?{|x| n.%(x).zero?} end
number = 600_851_475_143
number.downto(1).find{|x| number.%(x).zero? and prime?(x)}
但是引擎并没有让我这么做。所以我解决了将一个不等式改为:
@classmethod:
def getUnReadMessages(cls, user, date)
return cls.query(ndb.AND(cls.created <= date,
cls.receiver_key == user.key,
cls.status != READ))
问题解决了!我希望这会对你有所帮助。
答案 2 :(得分:0)
有两种选择:
添加更多属性或调整当前属性,以便您可以根据数据存储区的限制查询对象。这可能意味着对连续变量进行分类。
您可以先创建最重要的查询,然后手动过滤结果。请记住以下注意事项:
您的代码可能如下所示:
query_iter = User.query(User.age < 18).iter(projection=[User.city])
query_keys = [u.key() for u in query_iter if u.city != 'New York City']
query = ndb.get_multi(query_keys)
或者
query = [u for u in User.query(User.age < 18).fetch() if u.city != 'New York City']