1 00:00:01,300 --> 00:00:03,180 ‫Kursleiter: Erinnern Sie sich daran, dass 2 00:00:03,180 --> 00:00:06,500 ‫wir auf jedem Tourdokument ein Feld für die durchschnittliche Bewertung haben? 3 00:00:06,500 --> 00:00:09,860 ‫Bis jetzt enthält dieses Feld keine 4 00:00:09,860 --> 00:00:12,110 ‫wirklich aussagekräftigen Daten, oder? 5 00:00:12,110 --> 00:00:14,290 ‫Aber lassen Sie uns das 6 00:00:14,290 --> 00:00:17,233 ‫nun tatsächlich ändern und in diesem Vortrag Durchschnittsbewertungen berechnen. 7 00:00:18,920 --> 00:00:22,410 ‫Das Speichern einer Zusammenfassung eines verwandten Datensatzes 8 00:00:22,410 --> 00:00:26,270 ‫im Hauptdatensatz ist also tatsächlich eine sehr beliebte Technik 9 00:00:26,270 --> 00:00:29,900 ‫in der Datenmodellierung, die ich noch nicht erwähnt hatte. 10 00:00:29,900 --> 00:00:32,720 ‫Und diese Technik kann tatsächlich sehr hilfreich 11 00:00:32,720 --> 00:00:34,750 ‫sein, um ständige Abfragen 12 00:00:34,750 --> 00:00:36,890 ‫des zugehörigen Datensatzes zu verhindern. 13 00:00:36,890 --> 00:00:40,110 ‫In unserer Anwendung ist ein großartiges Beispiel für diese 14 00:00:40,110 --> 00:00:43,320 ‫Technik, die durchschnittliche Bewertung und die Anzahl der Bewertungen 15 00:00:43,320 --> 00:00:46,870 ‫für jede Tour zu speichern, damit wir die Bewertungen nicht jedes 16 00:00:46,870 --> 00:00:49,860 ‫Mal abfragen und diesen Durchschnitt berechnen müssen, wenn 17 00:00:49,860 --> 00:00:52,150 ‫wir für alle Touren abfragen. okay. 18 00:00:52,150 --> 00:00:54,380 ‫Das könnte zum Beispiel für 19 00:00:54,380 --> 00:00:57,280 ‫eine Tourübersichtsseite in unserem Frontend sehr nützlich sein, 20 00:00:57,280 --> 00:01:00,320 ‫wo wir wirklich nicht alle Bewertungen anzeigen möchten, 21 00:01:00,320 --> 00:01:03,350 ‫aber dennoch eine Zusammenfassung dieser Bewertungen anzeigen möchten, 22 00:01:03,350 --> 00:01:06,730 ‫wie zum Beispiel die Anzahl der Bewertungen und der Durchschnitt. 23 00:01:06,730 --> 00:01:09,130 ‫Und eigentlich haben wir die Felder dafür schon 24 00:01:09,130 --> 00:01:10,433 ‫in unserem Tourenschema. 25 00:01:11,450 --> 00:01:15,870 ‫Also gleich hier am Anfang, denke ich. 26 00:01:15,870 --> 00:01:17,660 ‫Ja, also haben wir 27 00:01:17,660 --> 00:01:19,760 ‫hier den Bewertungsdurchschnitt und die 28 00:01:19,760 --> 00:01:22,380 ‫Bewertungsmenge, aber im Moment sind es nur 29 00:01:22,380 --> 00:01:25,307 ‫einige Zahlen und natürlich nicht der tatsächliche Durchschnitt 30 00:01:25,307 --> 00:01:27,560 ‫und die Anzahl der Bewertungen, weil 31 00:01:27,560 --> 00:01:30,840 ‫wir das zu keinem Zeitpunkt wirklich berechnet haben unsere 32 00:01:30,840 --> 00:01:34,290 ‫Bewerbung, aber genau das werden wir in diesem Video ändern. 33 00:01:34,290 --> 00:01:37,370 ‫Im Moment berechnen wir also die durchschnittliche Bewertung und 34 00:01:37,370 --> 00:01:39,750 ‫auch die Anzahl der Bewertungen einer Tour 35 00:01:39,750 --> 00:01:43,330 ‫jedes Mal, wenn eine neue Bewertung zu dieser Tour hinzugefügt 36 00:01:43,330 --> 00:01:47,000 ‫wird oder wenn eine Bewertung aktualisiert oder gelöscht wird, denn das 37 00:01:47,000 --> 00:01:49,230 ‫sind genau die Situationen, in 38 00:01:49,230 --> 00:01:52,830 ‫denen die Anzahl oder der Durchschnitt könnte sich ändern, richtig. 39 00:01:52,830 --> 00:01:55,920 ‫Wie also wollen wir das konkret umsetzen? 40 00:01:55,920 --> 00:01:58,800 ‫Hier im Testmodell werden wir eine neue 41 00:01:58,800 --> 00:02:00,620 ‫Funktion erstellen, die 42 00:02:00,620 --> 00:02:02,690 ‫eine Tour-ID aufnimmt und die 43 00:02:02,690 --> 00:02:05,690 ‫durchschnittliche Bewertung und die Anzahl der Bewertungen berechnet, 44 00:02:05,690 --> 00:02:09,410 ‫die in unserer Sammlung für diese Tour vorhanden sind. 45 00:02:09,410 --> 00:02:11,880 ‫Am Ende aktualisiert die Funktion dann 46 00:02:11,880 --> 00:02:14,020 ‫sogar das entsprechende Tourdokument. 47 00:02:14,020 --> 00:02:16,360 ‫Um diese Funktion zu verwenden, verwenden 48 00:02:16,360 --> 00:02:19,510 ‫wir dann Middleware, um diese Funktion grundsätzlich jedes Mal 49 00:02:19,510 --> 00:02:22,650 ‫aufzurufen, wenn es eine neue Überprüfung gibt oder eine 50 00:02:22,650 --> 00:02:24,980 ‫aktualisiert oder gelöscht wird, okay. 51 00:02:24,980 --> 00:02:28,030 ‫Beginnen wir nun damit, diese Funktion zu schreiben, und 52 00:02:28,030 --> 00:02:31,370 ‫dafür werden wir tatsächlich eine statische Methode in unser Schema 53 00:02:31,370 --> 00:02:34,510 ‫schreiben, und das ist eine Funktion von Mongoose, die 54 00:02:34,510 --> 00:02:36,580 ‫wir noch nicht verwendet haben. 55 00:02:36,580 --> 00:02:38,630 ‫Wir haben also nur Instanzmethoden verwendet, 56 00:02:38,630 --> 00:02:40,500 ‫die wir für Dokumente aufrufen 57 00:02:40,500 --> 00:02:42,050 ‫können und die 58 00:02:42,050 --> 00:02:46,090 ‫auch sehr nützlich sind, aber diesmal werden wir wirklich statische Methoden verwenden. 59 00:02:46,090 --> 00:02:46,923 ‫Okay. 60 00:02:47,850 --> 00:02:51,330 ‫Diese können also wieder direkt am Modell aufgerufen werden, 61 00:02:51,330 --> 00:02:59,520 ‫beispielsweise wie dieser Testbericht. calcStats, ok. 62 00:02:59,520 --> 00:03:04,350 ‫Und so funktioniert das natürlich mit reviewSchema 63 00:03:04,350 --> 00:03:09,323 ‫und dann . Statik und dann den Namen der Funktion. 64 00:03:10,490 --> 00:03:11,540 ‫calcAverageRatings ist 65 00:03:18,360 --> 00:03:22,143 ‫also gleichbedeutend mit einer Funktion, die sich eine Tour-ID merkt, und 66 00:03:24,800 --> 00:03:27,180 ‫diese ID ist natürlich für die 67 00:03:27,180 --> 00:03:29,670 ‫Tour, zu der die aktuelle Bewertung gehört. 68 00:03:29,670 --> 00:03:32,790 ‫Und ich weiß, dass das jetzt wahrscheinlich alles etwas 69 00:03:32,790 --> 00:03:35,000 ‫verwirrend klingt, aber keine Sorge, wenn 70 00:03:35,000 --> 00:03:36,720 ‫wir das alles implementiert haben 71 00:03:36,720 --> 00:03:38,380 ‫und auch wenn wir 72 00:03:38,380 --> 00:03:42,080 ‫es testen, wird es in der Praxis sehr sinnvoll sein, okay? 73 00:03:42,080 --> 00:03:45,120 ‫Wie auch immer, um die Berechnung jetzt 74 00:03:45,120 --> 00:03:48,470 ‫tatsächlich durchzuführen, verwenden wir wieder die Aggregationspipeline, richtig. 75 00:03:48,470 --> 00:03:53,470 ‫Denken wir also daran, dass wir in unserem Tool-Controller genau 76 00:03:53,970 --> 00:03:56,990 ‫hier die Aggregationspipeline verwenden, um 77 00:03:56,990 --> 00:04:00,730 ‫auch einige Statistiken wie diese zu erstellen, okay. 78 00:04:00,730 --> 00:04:04,560 ‫Also haben wir die Aggregatmethode verwendet, die wir direkt am 79 00:04:04,560 --> 00:04:06,670 ‫Modell aufgerufen haben, okay. 80 00:04:06,670 --> 00:04:09,080 ‫In unserer Instanzmethode können wir jetzt 81 00:04:09,080 --> 00:04:10,393 ‫genau dasselbe tun. 82 00:04:12,140 --> 00:04:15,690 ‫In einer statischen Methode wie dieser zeigen diese Schlüsselwörter 83 00:04:15,690 --> 00:04:18,130 ‫also tatsächlich auf das aktuelle Modell. 84 00:04:18,130 --> 00:04:20,623 ‫Deshalb können wir dies verwenden. aggregieren, denn denken Sie 85 00:04:22,160 --> 00:04:25,100 ‫daran, dass wir dies nennen müssen. aggregieren direkt auf 86 00:04:25,100 --> 00:04:27,470 ‫das Modell, und genau deshalb 87 00:04:27,470 --> 00:04:30,970 ‫verwenden wir hier in erster Linie eine statische Methode. 88 00:04:30,970 --> 00:04:33,690 ‫Denn auch das zeigt jetzt wieder auf 89 00:04:33,690 --> 00:04:38,200 ‫das Modell und wir müssen Aggregat immer auf das Modell nennen, okay. 90 00:04:38,200 --> 00:04:41,610 ‫Also müssen wir aggregiert ein Array 91 00:04:41,610 --> 00:04:45,850 ‫aller Stufen übergeben, die wir aggregiert haben wollen, okay. 92 00:04:45,850 --> 00:04:47,930 ‫Was wollen wir also zuerst tun? 93 00:04:47,930 --> 00:04:51,930 ‫Nun, der erste Schritt sollte sein, alle Bewertungen auszuwählen, 94 00:04:51,930 --> 00:04:54,280 ‫die tatsächlich zu der aktuellen 95 00:04:54,280 --> 00:04:57,470 ‫Tour gehören, die als Argument übergeben wurde. 96 00:04:57,470 --> 00:04:58,790 ‫Okay. 97 00:04:58,790 --> 00:05:02,093 ‫Unsere erste Etappe ist also eine Match-Phase, denkt daran, 98 00:05:03,090 --> 00:05:03,933 ‫und 99 00:05:05,360 --> 00:05:07,580 ‫hier haben wir unser Filterobjekt 100 00:05:08,620 --> 00:05:11,420 ‫übergeben und können sagen, Tour gleich Tour, 101 00:05:11,420 --> 00:05:13,740 ‫aber wir brauchen das nicht wirklich, 102 00:05:13,740 --> 00:05:17,950 ‫wie Sie bereits wissen, und entfernen wir dies einfach Teil, oder 103 00:05:17,950 --> 00:05:20,670 ‫um es hier mit den Namen etwas 104 00:05:20,670 --> 00:05:24,290 ‫weniger verwirrend zu machen, nennen wir diese hier Tour-ID, okay. 105 00:05:24,290 --> 00:05:26,620 ‫Also tourId hier rein, 106 00:05:26,620 --> 00:05:27,480 ‫okay. 107 00:05:27,480 --> 00:05:29,510 ‫Wir wählen also nur 108 00:05:29,510 --> 00:05:33,330 ‫eine Tour aus, die wir tatsächlich aktualisieren möchten, okay. 109 00:05:33,330 --> 00:05:35,740 ‫Lassen Sie uns nun in der 110 00:05:35,740 --> 00:05:37,930 ‫nächsten Phase die Statistiken 111 00:05:37,930 --> 00:05:41,033 ‫selbst berechnen, und dafür verwenden wir eine Gruppenphase. 112 00:05:42,920 --> 00:05:44,900 ‫Denken Sie in der Gruppenphase daran, 113 00:05:44,900 --> 00:05:49,900 ‫dass das erste Feld, das wir angeben müssen, die ID ist, also _id und dann 114 00:05:50,240 --> 00:05:51,740 ‫das gemeinsame Feld, das 115 00:05:51,740 --> 00:05:53,570 ‫alle Dokumente gemeinsam haben, nach 116 00:05:53,570 --> 00:05:56,200 ‫denen wir gruppieren möchten, und das wird wieder 117 00:05:56,200 --> 00:05:57,543 ‫die Tour sein. 118 00:06:00,230 --> 00:06:04,460 ‫Genau wie in unserem vorherigen statistischen Berechnungsbeispiel haben wir 119 00:06:04,460 --> 00:06:07,310 ‫hier nach dem Schwierigkeitsgrad gruppiert. 120 00:06:07,310 --> 00:06:10,250 ‫Auf diese Weise berechnen wir die Statistik für leichte 121 00:06:10,250 --> 00:06:11,840 ‫und die Statistik für 122 00:06:11,840 --> 00:06:14,560 ‫mittlere und dann die Statistik für schwere Touren. 123 00:06:14,560 --> 00:06:17,140 ‫In diesem Beispiel haben wir also alle Touren 124 00:06:17,140 --> 00:06:18,453 ‫nach ihrer Schwierigkeit gruppiert, 125 00:06:19,450 --> 00:06:20,283 ‫okay. 126 00:06:20,283 --> 00:06:22,810 ‫Aber hier gruppieren wir natürlich alle Touren 127 00:06:22,810 --> 00:06:23,663 ‫nach Tour. 128 00:06:25,440 --> 00:06:26,273 ‫Groß. 129 00:06:26,273 --> 00:06:28,023 ‫Jetzt die Anzahl der Bewertungen, denken 130 00:06:31,290 --> 00:06:32,653 ‫Sie daran, wie 131 00:06:33,690 --> 00:06:35,970 ‫wir das machen, also fügen wir im Grunde 132 00:06:35,970 --> 00:06:37,970 ‫genommen nur eine für jede Tour hinzu, 133 00:06:37,970 --> 00:06:41,570 ‫die wir haben, also jede Tour, die im vorherigen Schritt abgeglichen wurde, okay. 134 00:06:41,570 --> 00:06:44,810 ‫Wenn es also fünf Review-Dokumente für die aktuelle 135 00:06:44,810 --> 00:06:48,310 ‫Tour gibt, wird für jedes dieser Dokumente eines hinzugefügt. 136 00:06:48,310 --> 00:06:51,310 ‫Am Ende werden es also fünf Bewertungen 137 00:06:51,310 --> 00:06:55,130 ‫sein, und wieder, weil wir natürlich fünf Review-Dokumente haben. 138 00:06:55,130 --> 00:06:57,083 ‫Das macht also Sinn, oder? 139 00:06:58,532 --> 00:07:03,532 ‫Dann auch die durchschnittliche Bewertung, die wie zuvor den durchschnittlichen 140 00:07:03,970 --> 00:07:08,970 ‫Operator verwendet und dieser in einem Objekt stehen muss und 141 00:07:09,180 --> 00:07:10,013 ‫hier 142 00:07:12,490 --> 00:07:14,440 ‫der Name des 143 00:07:15,470 --> 00:07:18,330 ‫Feldes, das die Bewertung darstellt, richtig. 144 00:07:18,330 --> 00:07:22,180 ‫Denken Sie also daran, dass jede Bewertung ein Bewertungsfeld hat. 145 00:07:22,180 --> 00:07:24,993 ‫Daraus wollen wir den Durchschnitt berechnen. 146 00:07:27,720 --> 00:07:30,350 ‫Okay, und das ist es tatsächlich. 147 00:07:30,350 --> 00:07:32,950 ‫Die Anzahl und der Durchschnitt der Bewertungen 148 00:07:32,950 --> 00:07:36,790 ‫ist also genau das, was wir in dieser Aggregation berechnen wollten. 149 00:07:36,790 --> 00:07:39,740 ‫Denken Sie jetzt daran, dass dies tatsächlich ein 150 00:07:39,740 --> 00:07:43,290 ‫Versprechen zurückgibt und wir das also abwarten und dann in 151 00:07:43,290 --> 00:07:46,193 ‫einer Variablen namens stats speichern müssen. 152 00:07:49,070 --> 00:07:49,980 ‫Okay. 153 00:07:49,980 --> 00:07:53,023 ‫Dann markieren Sie diesen hier auch als 154 00:07:54,600 --> 00:07:55,620 ‫asynchron, speichern 155 00:07:55,620 --> 00:07:59,790 ‫Sie ihn und jetzt müssen wir tatsächlich diese Statistikvariable verwenden. 156 00:07:59,790 --> 00:08:02,930 ‫Im Moment möchte ich nur zum 157 00:08:02,930 --> 00:08:06,073 ‫Testen die Statistiken tatsächlich in der Konsole protokollieren. 158 00:08:08,120 --> 00:08:09,090 ‫Konsole. 159 00:08:10,600 --> 00:08:11,433 ‫Log-Statistiken. 160 00:08:13,640 --> 00:08:16,880 ‫Okay, dann werden wir im späteren Schritt eigentlich, 161 00:08:16,880 --> 00:08:19,950 ‫wie bereits erwähnt, das Tourdokument mit diesen Statistiken 162 00:08:19,950 --> 00:08:21,770 ‫aktualisieren wollen, aber das 163 00:08:21,770 --> 00:08:23,930 ‫belasse ich etwas später, denn 164 00:08:23,930 --> 00:08:26,070 ‫jetzt müssen wir diese Methode 165 00:08:26,070 --> 00:08:28,390 ‫eigentlich hier irgendwo aufrufen , da 166 00:08:28,390 --> 00:08:31,133 ‫sonst die Statistik hier nie aufgerufen wird. 167 00:08:32,100 --> 00:08:33,863 ‫Und denken Sie daran, wie wir 168 00:08:33,863 --> 00:08:36,160 ‫am Anfang gesagt haben, dass wir dies jedes Mal 169 00:08:36,160 --> 00:08:38,523 ‫mit Middleware tun werden, wenn eine neue Überprüfung erstellt wird. 170 00:08:40,050 --> 00:08:44,250 ‫Implementieren wir das also mit reviewSchema pre save und 171 00:08:45,330 --> 00:08:46,163 ‫dann 172 00:08:50,680 --> 00:08:54,563 ‫einfach mit unserer normalen normalen Middleware-Funktion hier. 173 00:08:55,860 --> 00:08:57,873 ‫Und denken Sie daran, dass dieses 174 00:08:57,873 --> 00:09:00,093 ‫Schlüsselwort bei dieser Art von Middleware auf 175 00:09:00,093 --> 00:09:02,210 ‫das Dokument verweist, das gerade gespeichert wird. 176 00:09:02,210 --> 00:09:04,760 ‫Das deutet also auf die 177 00:09:06,540 --> 00:09:08,850 ‫aktuelle Bewertung hin, okay. 178 00:09:08,850 --> 00:09:11,880 ‫Daher wollen wir die Funktion calcAverageRating 179 00:09:11,880 --> 00:09:15,020 ‫damit aufrufen. Tour, richtig. 180 00:09:15,020 --> 00:09:18,770 ‫Wie rufen wir diese Funktion nun eigentlich auf? 181 00:09:18,770 --> 00:09:19,940 ‫Denken Sie daran, wie 182 00:09:19,940 --> 00:09:22,470 ‫ich sagte, dass diese Funktion auf dem Modell verfügbar ist. 183 00:09:22,470 --> 00:09:25,050 ‫Also im Grunde genommen wie 184 00:09:25,050 --> 00:09:27,390 ‫diese Bewertung. calcAverageRatings und dann 185 00:09:29,557 --> 00:09:35,173 ‫wollen wir das wie gesagt nutzen. Tour, ok. 186 00:09:35,173 --> 00:09:37,240 ‫Und noch einmal, denn dies ist die 187 00:09:37,240 --> 00:09:40,340 ‫aktuelle Bewertung und dies ist dann die Tour-ID, die wir 188 00:09:40,340 --> 00:09:42,143 ‫in den calcAverageRatings übergeben werden. 189 00:09:43,640 --> 00:09:46,950 ‫Das Problem ist nun, dass an dieser Stelle hier 190 00:09:46,950 --> 00:09:50,200 ‫im Code die Review-Variable noch nicht definiert ist. 191 00:09:50,200 --> 00:09:53,340 ‫Nun könnte man meinen, dass die einfache Lösung darin 192 00:09:53,340 --> 00:09:57,780 ‫besteht, diesen Code nach dieser Review-Deklaration einfach hier einzufügen, aber das wird leider 193 00:09:57,780 --> 00:10:00,480 ‫nicht funktionieren, denn genau wie in Express 194 00:10:00,480 --> 00:10:03,630 ‫läuft dieser Code hier grundsätzlich in der Reihenfolge ab, 195 00:10:03,630 --> 00:10:05,730 ‫in der er deklariert wurde. 196 00:10:05,730 --> 00:10:08,100 ‫Wenn wir also diesen Code hier 197 00:10:08,100 --> 00:10:11,550 ‫nach der Review-Deklaration einfügen würden, dann würde dieses ReviewSchema hier 198 00:10:11,550 --> 00:10:13,810 ‫diese Middleware nicht enthalten, da wir 199 00:10:13,810 --> 00:10:16,050 ‫es dann erst deklarieren würden, nachdem 200 00:10:16,050 --> 00:10:19,750 ‫das Review-Modell bereits erstellt wurde, okay, aber es gibt glücklicherweise 201 00:10:19,750 --> 00:10:23,160 ‫noch einen Weg, dies zu umgehen und das ist, 202 00:10:23,160 --> 00:10:26,273 ‫dies zu verwenden. Konstrukteur. 203 00:10:28,970 --> 00:10:31,640 ‫Das weist hier also noch auf das Modell hin. 204 00:10:31,640 --> 00:10:35,267 ‫Wissen Sie, im Grunde ist dies wiederum das aktuelle Dokument 205 00:10:35,267 --> 00:10:38,030 ‫und der Konstruktor ist im Grunde das 206 00:10:38,030 --> 00:10:40,470 ‫Modell, das dieses Dokument erstellt hat. 207 00:10:40,470 --> 00:10:42,410 ‫Das hier steht also für 208 00:10:42,410 --> 00:10:45,823 ‫die Tour und so können wir es dann einfach so machen. 209 00:10:47,420 --> 00:10:52,043 ‫Dann wie immer als nächstes anrufen und das wars dann auch schon. 210 00:10:54,130 --> 00:10:57,320 ‫Also lassen Sie uns jetzt weitermachen und dies testen. 211 00:10:57,320 --> 00:11:00,500 ‫Und dafür werde ich zuerst eine neue Tour erstellen, denn 212 00:11:00,500 --> 00:11:02,670 ‫die anderen, die wir bereits haben, 213 00:11:02,670 --> 00:11:04,620 ‫haben den Durchschnitt und die 214 00:11:04,620 --> 00:11:06,730 ‫Anzahl der Bewertungen bereits berechnet und 215 00:11:06,730 --> 00:11:10,240 ‫wir möchten hier wirklich bei Null anfangen, wenn wir das testen. 216 00:11:10,240 --> 00:11:13,270 ‫Um eine neue Tour zu erstellen, müssen wir als 217 00:11:13,270 --> 00:11:16,840 ‫Administratoren angemeldet sein, und ich denke, das sind wir derzeit, aber um 218 00:11:16,840 --> 00:11:18,940 ‫sicherzugehen, machen wir das noch einmal. 219 00:11:20,400 --> 00:11:21,233 ‫Okay. 220 00:11:22,660 --> 00:11:24,981 ‫Das ist also die neue Testtour. 221 00:11:24,981 --> 00:11:28,313 ‫In Ordnung, entfernen wir diese hier, sie sind nicht obligatorisch 222 00:11:30,120 --> 00:11:32,663 ‫und ich denke, damit können wir loslegen. 223 00:11:36,950 --> 00:11:40,580 ‫In Ordnung, und hier sehen Sie die Standardeinstellungen, die wir 224 00:11:40,580 --> 00:11:43,130 ‫zuvor festgelegt haben, also die Bewertungen 225 00:11:43,130 --> 00:11:46,430 ‫durchschnittlich für fünf und die Menge auf null gesetzt, okay. 226 00:11:46,430 --> 00:11:49,630 ‫Um nun eine neue Bewertung zu erstellen, müssen 227 00:11:49,630 --> 00:11:52,560 ‫wir eigentlich als normaler Benutzer angemeldet sein, also 228 00:11:52,560 --> 00:11:54,033 ‫nicht als Administrator. 229 00:11:54,900 --> 00:11:58,900 ‫Nehmen wir also einen normalen Benutzer, sagen wir. 230 00:11:58,900 --> 00:12:02,120 ‫Also lass uns einfach diese Laura hier benutzen. 231 00:12:02,120 --> 00:12:03,470 ‫Also Laura@Beispiel. com 232 00:12:04,804 --> 00:12:08,063 ‫und wie bereits erwähnt, ist das Passwort immer das gleiche. 233 00:12:12,000 --> 00:12:16,773 ‫Also lass uns das machen und jetzt werden wir eine neue Rezension auf Tour erstellen. 234 00:12:17,920 --> 00:12:21,103 ‫Also holen wir uns jetzt die Tour, die wir zuvor 235 00:12:22,890 --> 00:12:26,653 ‫erstellt haben, also diese ID und fügen sie hier in die URL ein. 236 00:12:27,880 --> 00:12:30,490 ‫Okay, und denken Sie daran, dass 237 00:12:30,490 --> 00:12:33,877 ‫diese Route jetzt automatisch eine Tour-ID von der 238 00:12:33,877 --> 00:12:37,413 ‫URL und eine Benutzer-ID vom derzeit angemeldeten Benutzer erhält, 239 00:12:38,730 --> 00:12:39,563 ‫okay. 240 00:12:39,563 --> 00:12:42,063 ‫Nehmen wir also diese als erste Bewertung, 241 00:12:44,490 --> 00:12:48,643 ‫senden wir sie ab, und jetzt möchte ich einen Blick auf unsere Konsole werfen. 242 00:12:50,060 --> 00:12:53,230 ‫Wir haben hier eine Ausgabe, aber aus irgendeinem Grund ist 243 00:12:53,230 --> 00:12:55,260 ‫sie nur wie dieses leere Array. 244 00:12:55,260 --> 00:12:58,010 ‫Also muss hier etwas nicht funktionieren. 245 00:12:58,010 --> 00:13:02,400 ‫Werfen wir also einen Blick auf die Tour-ID hier, um sicherzustellen, 246 00:13:02,400 --> 00:13:07,200 ‫dass wir hier den richtigen Wert erhalten, ID und kommentieren wir diesen 247 00:13:07,200 --> 00:13:09,340 ‫Teil auch hier aus, 248 00:13:10,210 --> 00:13:14,220 ‫um zu sehen, ob in diesem Teil möglicherweise ein Fehler 249 00:13:14,220 --> 00:13:17,360 ‫vorliegt, und versuchen wir es jetzt es wieder. 250 00:13:17,360 --> 00:13:20,113 ‫Ich füge das gleiche hier einfach nochmal hinzu, okay. 251 00:13:23,680 --> 00:13:26,453 ‫Okay, jetzt bekommen wir tatsächlich etwas. 252 00:13:27,310 --> 00:13:29,790 ‫Wir haben also diese eine Rezension, 253 00:13:29,790 --> 00:13:32,210 ‫die wir ursprünglich erstellt haben. 254 00:13:32,210 --> 00:13:34,900 ‫Es beginnt also mit diesem ac15, 255 00:13:34,900 --> 00:13:39,623 ‫aber das, was ich gerade erstellt habe, ist dieses 66d, okay. 256 00:13:39,623 --> 00:13:44,223 ‫Schauen wir uns das hier in Compass an. 257 00:13:45,490 --> 00:13:47,223 ‫Wir müssen also zur letzten Seite gehen. 258 00:13:49,380 --> 00:13:52,450 ‫Okay, und das, was in unserer Konsole auftaucht, ist 259 00:13:52,450 --> 00:13:55,270 ‫nur dieses hier, aber nicht das zweite, 260 00:13:55,270 --> 00:13:57,730 ‫das wir gerade erstellt haben, okay. 261 00:13:57,730 --> 00:13:59,670 ‫Wenn wir jetzt also einen 262 00:13:59,670 --> 00:14:02,980 ‫dritten erstellen, sollten wir wahrscheinlich den ersten und den zweiten sehen. 263 00:14:02,980 --> 00:14:03,880 ‫Versuchen wir es also. 264 00:14:12,060 --> 00:14:13,160 ‫Okay. 265 00:14:13,160 --> 00:14:16,290 ‫Schicken Sie dieses und jetzt hier in unserer Ausgabe 266 00:14:18,060 --> 00:14:20,830 ‫bekomme ich tatsächlich alle drei von ihnen. 267 00:14:20,830 --> 00:14:23,793 ‫Das macht also nicht viel Sinn, aber 268 00:14:24,800 --> 00:14:27,443 ‫ich wollte hier auf jeden Fall 269 00:14:27,443 --> 00:14:29,700 ‫darauf hinweisen, dass wir nicht 270 00:14:29,700 --> 00:14:33,560 ‫pre verwenden sollten, sondern stattdessen die post-save-Middleware verwenden sollten, okay. 271 00:14:33,560 --> 00:14:35,520 ‫Und das liegt daran, dass der 272 00:14:35,520 --> 00:14:37,350 ‫aktuelle Testbericht beim Pre-Save noch 273 00:14:37,350 --> 00:14:39,270 ‫nicht wirklich in der Sammlung ist. 274 00:14:39,270 --> 00:14:42,420 ‫Also, wenn wir dieses Match dann hier machen, sollte 275 00:14:42,420 --> 00:14:45,170 ‫es dann nicht in der Ausgabe hier 276 00:14:45,170 --> 00:14:47,150 ‫erscheinen können, weil es zu 277 00:14:47,150 --> 00:14:51,000 ‫diesem Zeitpunkt noch nicht wirklich in der Sammlung gespeichert ist, okay. 278 00:14:51,000 --> 00:14:52,760 ‫Also am besten hier posten, 279 00:14:52,760 --> 00:14:54,770 ‫denn zu diesem Zeitpunkt sind natürlich schon 280 00:14:54,770 --> 00:14:57,820 ‫alle Dokumente in der Datenbank gespeichert und das ist dann 281 00:14:57,820 --> 00:14:59,330 ‫ein toller Zeitpunkt um 282 00:14:59,330 --> 00:15:02,430 ‫diese Berechnung mit allen Bewertungen tatsächlich schon durchzuführen und das 283 00:15:02,430 --> 00:15:04,723 ‫Ergebnis dann auf der Tour zu speichern . 284 00:15:05,940 --> 00:15:07,750 ‫Okay, ich bin mir 285 00:15:07,750 --> 00:15:10,403 ‫nicht wirklich sicher, warum dieser hier tatsächlich an 286 00:15:11,670 --> 00:15:15,603 ‫dieser Stelle aufgetaucht ist, aber versuchen wir es jetzt mit einem anderen. 287 00:15:19,290 --> 00:15:21,280 ‫Das ist also der vierte, 288 00:15:21,280 --> 00:15:25,450 ‫und jetzt bekommen wir next ist keine Funktion und tatsächlich 289 00:15:25,450 --> 00:15:27,930 ‫hat die Post-Middleware, wie ich bereits 290 00:15:27,930 --> 00:15:30,250 ‫erwähnt habe, keinen Zugriff auf next 291 00:15:30,250 --> 00:15:33,940 ‫und daher können wir sie natürlich nicht aufrufen, nicht 292 00:15:33,940 --> 00:15:34,833 ‫verwenden. 293 00:15:37,070 --> 00:15:40,793 ‫In Ordnung, und hier haben wir unsere nächste Bewertung, 294 00:15:42,160 --> 00:15:42,993 ‫okay. 295 00:15:42,993 --> 00:15:45,913 ‫So taucht es jetzt auch hier auf. 296 00:15:48,090 --> 00:15:50,840 ‫Wir brauchen das also nicht und können jetzt sicher 297 00:15:50,840 --> 00:15:53,053 ‫versuchen, unsere Statistiken hier zu berechnen. 298 00:15:54,140 --> 00:15:56,600 ‫Speichern Sie es und löschen wir 299 00:15:56,600 --> 00:15:59,000 ‫tatsächlich alle diese Bewertungen. 300 00:15:59,000 --> 00:16:03,623 ‫Also möchte ich im Grunde bei Null anfangen, okay. 301 00:16:04,880 --> 00:16:05,800 ‫Also 302 00:16:08,320 --> 00:16:11,190 ‫sollten alle diese fünf Bewertungen hier gehen 303 00:16:16,300 --> 00:16:18,450 ‫und jetzt können wir loslegen. 304 00:16:18,450 --> 00:16:21,030 ‫Also lasst uns dieses als erstes erstellen 305 00:16:22,860 --> 00:16:26,400 ‫und jetzt lasst uns einen Blick auf unsere Statistiken werfen 306 00:16:26,400 --> 00:16:27,600 ‫und los gehts. 307 00:16:27,600 --> 00:16:29,530 ‫Dies ist also die aktuelle 308 00:16:29,530 --> 00:16:31,670 ‫Tour-ID, dann ist die Anzahl der Bewertungen 309 00:16:31,670 --> 00:16:33,703 ‫eins und der Durchschnitt ist natürlich drei. 310 00:16:35,510 --> 00:16:39,240 ‫Wenn wir also eine weitere mit der Bewertung von fünf hinzufügen, 311 00:16:40,920 --> 00:16:43,310 ‫sollte der Durchschnitt vier betragen und wir 312 00:16:43,310 --> 00:16:46,010 ‫sollten die Anzahl der Bewertungen gleich zwei haben. 313 00:16:47,840 --> 00:16:52,460 ‫Also lasst uns das versuchen und tatsächlich wie 314 00:16:52,460 --> 00:16:55,480 ‫gesagt zwei Bewertungen, durchschnittlich vier. 315 00:16:55,480 --> 00:16:59,010 ‫Und nur noch einer, um ganz sicher zu gehen, fügen 316 00:16:59,010 --> 00:17:00,610 ‫wir noch einen mit 317 00:17:05,600 --> 00:17:07,240 ‫fünf hinzu, und los geht's. 318 00:17:07,240 --> 00:17:08,073 ‫Groß. 319 00:17:08,073 --> 00:17:10,990 ‫Wir berechnen die Statistiken jetzt also richtig, aber 320 00:17:10,990 --> 00:17:13,090 ‫natürlich werden sie noch 321 00:17:13,090 --> 00:17:15,290 ‫nicht in das aktuelle Tourdokument übernommen. 322 00:17:15,290 --> 00:17:18,630 ‫Wenn wir also in Compass hierher zu der Tour kommen, die 323 00:17:18,630 --> 00:17:20,293 ‫wir gerade erstellt haben, 324 00:17:22,330 --> 00:17:24,340 ‫ist es wahrscheinlich die letzte hier. 325 00:17:24,340 --> 00:17:27,790 ‫Ja, also unsere Testtour hat immer noch diese 326 00:17:27,790 --> 00:17:30,470 ‫Standardwerte von 4. 5 und null, 327 00:17:30,470 --> 00:17:31,350 ‫okay. 328 00:17:31,350 --> 00:17:33,260 ‫Jetzt ist es also an 329 00:17:33,260 --> 00:17:36,573 ‫der Zeit, die berechneten Statistiken tatsächlich in dieses Tourdokument 330 00:17:38,250 --> 00:17:39,480 ‫zu übertragen, okay. 331 00:17:39,480 --> 00:17:41,670 ‫Und das machen wir. 332 00:17:41,670 --> 00:17:44,420 ‫Dazu benötigen wir 333 00:17:44,420 --> 00:17:47,863 ‫zunächst einmal das Tourmodell, richtig. 334 00:17:48,810 --> 00:17:49,643 ‫Also Tour 335 00:17:51,620 --> 00:17:52,453 ‫verlangen 336 00:17:55,250 --> 00:17:56,483 ‫und los gehts. 337 00:18:03,860 --> 00:18:07,010 ‫Was wir also tun müssen, ist im Grunde die 338 00:18:07,010 --> 00:18:10,160 ‫aktuelle Tour zu finden und sie dann zu aktualisieren. 339 00:18:10,160 --> 00:18:13,873 ‫Also haben wir das schon oft gemacht, 340 00:18:14,830 --> 00:18:16,980 ‫findById und update, 341 00:18:16,980 --> 00:18:17,813 ‫okay. 342 00:18:17,813 --> 00:18:21,370 ‫Und die ID ist natürlich die Tour-ID, die in die 343 00:18:21,370 --> 00:18:23,670 ‫Funktion übergeben wurde und dann 344 00:18:23,670 --> 00:18:27,140 ‫ein Objekt der Daten, die wir eigentlich aktualisieren wollen. 345 00:18:27,140 --> 00:18:30,470 ‫Also holen wir uns diese Feldnamen von hier. 346 00:18:30,470 --> 00:18:32,500 ‫So haben wir BewertungenMenge auf 347 00:18:34,970 --> 00:18:36,230 ‫der einen Seite. 348 00:18:36,230 --> 00:18:39,260 ‫Lassen Sie es uns hier vorerst auf eins zusammenfassen, 349 00:18:39,260 --> 00:18:41,240 ‫damit wir keinen Fehler und 350 00:18:41,240 --> 00:18:42,893 ‫keine Bewertungen erhalten. Durchschnitt. 351 00:18:46,910 --> 00:18:48,940 ‫Nochmals, um Fehler zu vermeiden, 352 00:18:48,940 --> 00:18:50,650 ‫denn jetzt möchte ich 353 00:18:50,650 --> 00:18:53,400 ‫hierher kommen und mir diese Statistiken ansehen. 354 00:18:53,400 --> 00:18:57,700 ‫Sie sehen also, dass sie tatsächlich in einem Array gespeichert sind, okay. 355 00:18:57,700 --> 00:19:00,870 ‫Wir müssen also zur ersten Position dieses Arrays gehen, wo 356 00:19:00,870 --> 00:19:02,433 ‫sich dieses Objekt befindet. 357 00:19:04,520 --> 00:19:07,060 ‫Also Statistik auf Position 358 00:19:07,970 --> 00:19:12,820 ‫Null und von dort bekommen wir die Endbewertungseigenschaft, 359 00:19:12,820 --> 00:19:13,653 ‫okay. 360 00:19:13,653 --> 00:19:14,593 ‫Also dieser hier. 361 00:19:18,440 --> 00:19:21,283 ‫Und dann natürlich das gleiche für die durchschnittliche Bewertung. 362 00:19:23,870 --> 00:19:24,800 ‫Okay. 363 00:19:24,800 --> 00:19:27,070 ‫Und jetzt müssen wir auch darauf warten. 364 00:19:27,070 --> 00:19:31,640 ‫Dies gibt also wie immer eine Prämisse zurück und so können wir darauf warten. 365 00:19:31,640 --> 00:19:34,750 ‫Nun könnten wir das Ergebnis auch in einer Variablen speichern, 366 00:19:34,750 --> 00:19:37,250 ‫aber wir brauchen die Tour nicht wirklich. 367 00:19:37,250 --> 00:19:39,530 ‫Alles, was wir tun wollen, ist, es 368 00:19:39,530 --> 00:19:40,880 ‫wirklich zu aktualisieren, 369 00:19:40,880 --> 00:19:43,700 ‫und deshalb speichern wir den Ergebniswert der Prämisse nirgendwo. 370 00:19:43,700 --> 00:19:44,960 ‫Okay. 371 00:19:44,960 --> 00:19:49,960 ‫Versuchen wir also einfach, hier eine weitere Bewertung 372 00:19:50,050 --> 00:19:53,373 ‫hinzuzufügen, diesmal mit einer schrecklichen. 373 00:19:55,800 --> 00:19:56,810 ‫Okay. 374 00:19:56,810 --> 00:20:00,650 ‫Werfen wir zunächst einen Blick auf die Statistik. 375 00:20:00,650 --> 00:20:03,300 ‫Wir erhalten also natürlich die Bewertung von vier, also die Anzahl der 376 00:20:03,300 --> 00:20:06,203 ‫Bewertungen, und den Durchschnitt von 3. 5. 377 00:20:07,270 --> 00:20:10,090 ‫Um wirklich zu sehen, ob es funktioniert hat, 378 00:20:10,090 --> 00:20:13,290 ‫schauen wir uns jetzt Compass an oder wir können auch 379 00:20:13,290 --> 00:20:15,223 ‫den Endpunkt der Tour verwenden oder 380 00:20:16,270 --> 00:20:17,320 ‫abrufen, okay. 381 00:20:17,320 --> 00:20:20,593 ‫Wir brauchen also die Tour-ID, die wir von 382 00:20:23,550 --> 00:20:27,160 ‫hier kopieren können, hier einfügen, und jetzt kommt 383 00:20:27,160 --> 00:20:30,060 ‫der Moment und tatsächlich hat es 384 00:20:30,060 --> 00:20:31,110 ‫funktioniert, perfekt. 385 00:20:31,110 --> 00:20:34,940 ‫Das ist großartig, absolut fantastisch. 386 00:20:34,940 --> 00:20:37,810 ‫Nur noch einmal zum Spaß, lassen Sie uns 387 00:20:37,810 --> 00:20:39,893 ‫hier eine weitere Rezension hinzufügen. 388 00:20:44,330 --> 00:20:45,163 ‫Okay. 389 00:20:45,163 --> 00:20:48,480 ‫Aktualisieren Sie dieses, und so erhalten wir jetzt fünf 390 00:20:48,480 --> 00:20:51,760 ‫und unser Durchschnitt ist ein wenig gestiegen. 391 00:20:51,760 --> 00:20:52,593 ‫Groß. 392 00:20:52,593 --> 00:20:56,570 ‫Nehmen wir uns jetzt eine Sekunde Zeit und fassen wir zusammen, was wir hier gemacht haben. 393 00:20:56,570 --> 00:20:59,690 ‫Also begannen wir mit der Erstellung einer statischen Methode. 394 00:20:59,690 --> 00:21:01,770 ‫Also diese ganze Funktion 395 00:21:01,770 --> 00:21:04,870 ‫hier, um im Grunde die Statistik des 396 00:21:04,870 --> 00:21:07,980 ‫Durchschnitts und der Anzahl der Bewertungen für die 397 00:21:07,980 --> 00:21:12,230 ‫Tour-ID zu erstellen, für die die aktuelle Bewertung erstellt wurde, okay. 398 00:21:12,230 --> 00:21:14,870 ‫Und wir haben diese Funktion als statische 399 00:21:14,870 --> 00:21:18,030 ‫Methode erstellt, weil wir die Aggregatfunktion im Modell 400 00:21:18,030 --> 00:21:19,310 ‫aufrufen mussten. 401 00:21:19,310 --> 00:21:22,080 ‫In einer statischen Methode ruft diese Variable also 402 00:21:22,080 --> 00:21:23,910 ‫genau eine Methode auf. 403 00:21:23,910 --> 00:21:26,670 ‫In diesen Fällen ist es also sehr praktisch. 404 00:21:26,670 --> 00:21:29,930 ‫Also haben wir hier unsere Aggregationspipeline aufgebaut, in der 405 00:21:29,930 --> 00:21:32,590 ‫wir alle Bewertungen ausgewählt haben, die der 406 00:21:32,590 --> 00:21:35,880 ‫aktuellen Tour-ID entsprechen, und dann werden sie berechnet, die 407 00:21:35,880 --> 00:21:38,470 ‫Statistiken für alle diese Bewertungen. 408 00:21:38,470 --> 00:21:40,520 ‫Danach haben 409 00:21:40,520 --> 00:21:45,470 ‫wir die Statistik zur aktuellen Tour gespeichert, okay. 410 00:21:45,470 --> 00:21:47,690 ‫Um diese Funktion dann tatsächlich 411 00:21:47,690 --> 00:21:52,570 ‫nutzen zu können, rufen wir sie auf, nachdem eine neue Bewertung erstellt wurde, okay. 412 00:21:52,570 --> 00:21:55,620 ‫Dafür müssen wir diese verwenden. Konstruktor, weil 413 00:21:55,620 --> 00:21:58,930 ‫dies auf das aktuelle Modell verweist. 414 00:21:58,930 --> 00:22:02,037 ‫Denken Sie jetzt daran, wie gesagt, dass wir 415 00:22:02,037 --> 00:22:06,350 ‫auch die Statistiken aktualisieren möchten, wenn eine Bewertung bearbeitet oder gelöscht 416 00:22:06,350 --> 00:22:08,090 ‫wird, da diese Aktionen 417 00:22:08,090 --> 00:22:11,210 ‫natürlich auch die Anzahl und den Durchschnitt beeinflussen. 418 00:22:11,210 --> 00:22:13,960 ‫Dies ist jedoch etwas komplexer. 419 00:22:13,960 --> 00:22:18,140 ‫Da dieses Video also schon ziemlich lange läuft, überlassen 420 00:22:18,140 --> 00:22:20,493 ‫wir das eigentlich dem nächsten.