Улучшить структуру агрегации MongoDB

Несколько операторов объединяются в один конвейер, который применяется к списку документов. Сам конвейер выполняется как Команда MongoDB , в результате получается единый документ MongoDB, который содержит массив всех документов, которые вышли в конце конвейера. Следующий абзац подробно описывает рефакторинг алгоритма молекулярного сходства как конвейер операторов. Обязательно (пере) прочитайте предыдущие две статьи, чтобы полностью понять логику реализации.

2. Трубопровод молекулярного сходства

При применении конвейера к определенной коллекции все документы, содержащиеся в этой коллекции, передаются в качестве ввода первому оператору. Рекомендуется фильтровать этот список как можно быстрее, чтобы ограничить количество документов, которые передаются по конвейеру. В нашем случае это означает фильтрацию всего документа, который никогда не сможет удовлетворить целевой коэффициент Танимото . Следовательно, в качестве первого шага мы сопоставляем все документы, для которых количество отпечатков пальцев находится в пределах определенного порога. Если мы нацелены на коэффициент Танимото 0,8 с целевым соединением, содержащим 40 уникальных отпечатков пальцев, оператор $ match будет выглядеть следующим образом:

{ "$match" :
    { "fingerprint_count" : { "$gte" : 32 , "$lte" : 50}}
}

 Только соединения с количеством отпечатков пальцев от 32 до 50 будут переданы следующему оператору трубопровода. Чтобы выполнить эту фильтрацию, оператор $ match может использовать индекс, который мы определили для свойства fingerprint_count . Для вычисления коэффициента Танимото нам нужно рассчитать количество общих отпечатков пальцев между определенным входным соединением и целевым соединением, на которое мы нацелены. Чтобы работать на уровне отпечатков пальцев, мы используем оператор $ unwind . $ unwind снимает элементы массива один за другим, возвращая поток документов, в котором указанный массив заменен одним из его элементов. В нашем случае мы применяем $ unwind к отпечаткам пальцев.имущество. Следовательно, каждый составной документ приведет к n составным документам, где n — количество уникальных отпечатков пальцев, содержащихся в составном документе.

{ "$unwind" : "$fingerprints"}

Чтобы рассчитать количество общих отпечатков, мы начнем с фильтрации всех документов, у которых нет отпечатков пальцев, которые есть в списке отпечатков пальцев целевого соединения. Для этого мы снова применяем оператор $ match , на этот раз фильтруя свойство отпечатков пальцев , где поддерживаются только те документы, которые содержат отпечаток, который находится в списке целевых отпечатков.

{ "$match" :
    { "fingerprints" :
        { "$in" : [ 1960 , 15111 , 5186 , 5371 , 756 , 1015 , 1018 , 338 , 325 , 776 , 3900 , ..., 2473] }
    }
}

 Поскольку мы сопоставляем только отпечатки пальцев, которые есть в списке целевых отпечатков, выходные данные можно использовать для подсчета общего количества общих отпечатков пальцев . Для этого мы применяем оператор $ group к составному соединению , хотя мы создаем новый тип документа, содержащий количество совпадающих отпечатков пальцев (путем суммирования количества вхождений), общее количество отпечатков входного соединения и смайлов. представительство .

{ "$group" :
    { "_id" : "$compound_cid" ,
      "fingerprintmatches" : { "$sum" : 1} ,
      "totalcount" : { "$first" : "$fingerprint_count"} ,
      "smiles" : { "$first" : "$smiles"}
    }
}

 Теперь у нас есть все параметры для расчета коэффициента Танимото. Для этого мы будем использовать оператор $ project, который, помимо копирования составного свойства id и smiles, также добавляет новое вычисляемое свойство с именем tanimoto .

   

    { 
    "$project" 
    : 
   
   

        
    { 
    "_id" 
    : 
    1 
    , 
   
   

          
    "tanimoto" 
    : 
    { 
    "$divide" 
    : 
    [ 
    "$fingerprintmatches" 
    , 
    { 
    "$subtract" 
    : 
    [ 
    { 
    "$add" 
    : 
    [ 
    40 
    , 
    "$totalcount"
    ] 
    } 
    , 
    "$fingerprintmatches"
    ] 
    } 
    ] 
    } 
    , 
   
   

          
    "smiles" 
    : 
    1
   
   

        
    }
   
   

    }
   

 Поскольку нас интересуют только соединения, у которых целевой коэффициент Танимото равен 0,8, мы применяем дополнительный оператор $ match, чтобы отфильтровать все те, которые не достигают этого коэффициента.

{ "$match" :
    { "tanimoto" : { "$gte" : 0.8}
}

Команду полного трубопровода можно найти ниже.

{ "aggregate" : "compounds" ,
  "pipeline" : [
    { "$match" :
        { "fingerprint_count" : { "$gte" : 32 , "$lte" : 50} }
    },
    { "$unwind" : "$fingerprints"},
    { "$match" :
        { "fingerprints" :
            { "$in" : [ 1960 , 15111 , 5186 , 5371 , 756 , 1015 , 1018 , 338 , 325 , 776 , 3900, ... , 2473] }
        }
    },
    { "$group" :
        { "_id" : "$compound_cid" ,
          "fingerprintmatches" : { "$sum" : 1} ,
          "totalcount" : { "$first" : "$fingerprint_count"} ,
          "smiles" : { "$first" : "$smiles"}
        }
    },
    { "$project" :
        { "_id" : 1 ,
          "tanimoto" : { "$divide" : [ "$fingerprintmatches" , { "$subtract" : [ { "$add" : [ 89 , "$totalcount"]} , "$fingerprintmatches"] } ] } ,
          "smiles" : 1
        }
    },
    { "$match" :
       { "tanimoto" : { "$gte" : 0.05} }
    } ]
}