Другое решение, включая все шаги:
1/ Создать тестовую таблицу
r.table('foo').insert([
{foo: 1},
{foo: 2},
{foo: 3},
{foo: 4},
{foo: 5}
])
2/ Список содержимого таблицы
r.table('foo')
Выход:
[
{"foo":4,"id":"3c6873af-0dfc-41d3-99ad-894bab981635"},
{"foo":1,"id":"302baaa5-1443-408c-bb58-7970e71129ac"},
{"foo":2,"id":"ca5ff9c2-8079-4a19-9cfc-4e7b0a834555"},
{"foo":5,"id":"aabb6c38-710a-444c-a4ae-b8ee14b5e802"},
{"foo":3,"id":"4fc2e6e8-9434-4fa9-831b-4208bc82fd35"}
]
3/ Создать дополнительный индекс
r.table('foo').indexCreate('id_prefix', function(d){
return d('id').slice(0, 13)
})
4/ Содержимое указателя списка
r.table('foo').distinct({index:'id_prefix'})
Выход:
["302baaa5-1443","3c6873af-0dfc","4fc2e6e8-9434","aabb6c38-710a","ca5ff9c2-8079"]
5/ Используйте индекс, чтобы найти документ(ы) с префиксом "4fc2e6e8-9434"
r.table('foo').getAll("4fc2e6e8-9434", {index:'id_prefix'})
Выход
[{"foo":3,"id":"4fc2e6e8-9434-4fa9-831b-4208bc82fd35"}]
Это более длинная установка и решение, НО, например, на столе с несколькими миллионами документов это действительно может сделать его быстрее.
person
DevLounge
schedule
17.05.2016