以上是我们的4条记录，类似的记录文档有1500W。
因为情况特殊，业务发版需要这些数据。催的比较急，而 通过 聚合 框架aggregate，短时间有没有思路， 所以，当时就想着尝试采用其他方案。
最后，问题处理方案如下。
Step 1 通过聚合框架 根据条件要求先分组，并将新生成的数据输出到集合mt_resources_access_log20190122 中（共产生95笔数据）；
实现代码如下：
Step 2 通过2次 forEach操作，循环处理 mt_resources_access_log20190122和mt_resources_access_log的数据。
代码解释，处理的逻辑为，循环逐笔取出mt_resources_access_log20190122的数据（共95笔），每笔逐行加工处理，处理的逻辑主要是 根据自己的_id字段数据（此字段来自mt_resources_access_log聚合前的refererDomain字段）， 去和 mt_resources_access_log的字段 refererDomain比对，查询出符合此条件的数据，并且是按_id 倒序，仅取一笔，最后将Join刷选后的数据Insert到集合mt_resources_access_log_new。
新集合也是95笔数据。
大家不用担心性能，查询语句在1S内实现了结果查询。
Step 3 查询验证新产生的集合mt_resources_access_log_new，结果符合业务要求。
刷选前集合mt_resources_access_log的数据量为1500多W。
刷选后产生新的集合mt_resources_access_log_new 数据量为95笔。
注意：根据时间排序的要求，因为部分文档没有createTime字段类型，且 createTime字段上没有创建索引，所以未了符合按时间排序我们采用了sort({_id:1})的变通方法，因为_id 还有时间的意义。下面的内容为MongoDB对应_id 的相关知识。
最重要的是前4个字节包含着标准的Unix时间戳。后面3个字节是机器ID，紧接着是2个字节的进程ID。最后3个字节存储的是进程本地计数器。计数器可以保证同一个进程和同一时刻内不会重复。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对七叶笔记的支持。
