使用MongoDB筛选指定时间范围的文本数据

在开发中，我们经常需要根据时间戳对文本数据进行筛选和分析。MongoDB是一个非常强大的文档数据库，提供了丰富的查询功能，可以轻松地解决这个问题。本文将介绍如何使用MongoDB对时间戳和文本数据进行筛选，并给出示例。

实际问题

假设我们有一个电商网站，记录了用户在网站上浏览商品的记录。每个浏览记录包含以下字段：用户ID、商品ID、浏览时间戳。我们现在要从这些浏览记录中筛选出最近一天内访问过某个指定商品的用户，并统计他们的数量。这个问题可以用MongoDB来解决。

示例数据

首先，我们需要创建一些示例数据来模拟用户浏览记录。下面是一个示例文档插入的代码：

db.browsing_records.insertMany([
  { userId: "user1", productId: "product1", timestamp: ISODate("2022-01-01T10:00:00Z") },
  { userId: "user2", productId: "product2", timestamp: ISODate("2022-01-02T10:00:00Z") },
  { userId: "user3", productId: "product1", timestamp: ISODate("2022-01-03T10:00:00Z") },
  { userId: "user4", productId: "product3", timestamp: ISODate("2022-01-04T10:00:00Z") },
  { userId: "user5", productId: "product1", timestamp: ISODate("2022-01-05T10:00:00Z") },
]);

筛选最近一天内访问过指定商品的用户

为了筛选最近一天内访问过指定商品的用户，我们需要使用MongoDB的查询操作符来组合查询条件。下面是一个示例代码：

var today = new Date();
today.setHours(0, 0, 0, 0);  // 将时间设置为当天凌晨

var yesterday = new Date(today);
yesterday.setDate(yesterday.getDate() - 1);  // 获取昨天的日期

var productId = "product1";  // 指定的商品ID

var result = db.browsing_records.aggregate([
  {
    $match: {
      timestamp: {
        $gte: yesterday,
        $lt: today
      },
      productId: productId
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$userId"
    }
  },
  {
    $count: "userCount"
  }
]);

printjson(result.toArray());

上面的代码中，我们首先获取当前时间，并将时间设置为当天凌晨。然后，通过计算可以得到昨天的日期。接下来，我们使用$match操作符来筛选出时间范围在昨天的浏览记录，并且商品ID为指定的商品ID。然后，使用$group操作符来按用户ID进行分组，最后使用$count操作符统计用户数量。

结果统计与可视化

为了更直观地展示结果，我们可以使用饼状图和甘特图来展示。下面是使用mermaid语法标识出来的饼状图和甘特图示例：

pie
  title 用户浏览商品统计
  "用户1": 25
  "用户2": 15
  "用户3": 10
  "用户4": 30
  "用户5": 20

gantt
  title 用户浏览商品时间分布
  dateFormat  YYYY-MM-DD
  axisFormat  %m-%d
  section 用户1
  2022-01-01: 2022-01-01
  section 用户2
  2022-01-02: 2022-01-02
  section 用户3
  2022-01-03: 2022-01-03
  section 用户4
  2022-01-04: 2022-01-04
  section 用户5
  2022-01-05: 2022-01-05

以上是一个简单的饼状图和甘特图示例，通过它们可以更直观地看到用户浏