我的数据看起来像这样:
{
"_id" : "9aa072e4-b706-47e6-9607-1a39e904a05a",
"customerId" : "2164289-4",
"channelStatuses" : {
"FOO" : {
"status" : "done"
},
"BAR" : {
"status" : "error"
}
},
"channel" : "BAR",
}
我的聚合/组看起来像这样:
{
"_id" : {
"customerId" : "$customerId",
"channel" : "$channel",
"status" : "$channelStatuses[$channel].status"
},
"count" : {
"$sum" : 1
}
}
所以基本上通过示例数据,该组应该给我一个分组的组:
{"customerId": "2164289-4", "channel": "BAR", "status": "error"}
但是我不能在聚合/组中使用[] -indexing.我该怎么做呢?
最佳答案 使用.aggregate()无法获得当前结构所需的结果.您“可以”更改结构以使用数组而不是命名键,操作实际上非常简单.
所以有一个文件,如:
{
"_id" : "9aa072e4-b706-47e6-9607-1a39e904a05a",
"customerId" : "2164289-4",
"channelStatuses" : [
{
"channel": "FOO",
"status" : "done"
},
{
"channel": "BAR",
"status" : "error"
}
],
"channel" : "BAR",
}
然后,您可以使用$filter
,$map
和$arrayElemAt
在现代版本中执行此操作:
{ "$group": {
"_id": {
"customerId" : "$customerId",
"channel" : "$channel",
"status": {
"$arrayElemAt": [
{ "$map": {
"input": { "$filter": {
"input": "$chanelStatuses",
"as": "el",
"cond": { "$eq": [ "$$el.channel", "$channel" ] }
}},
"as": "el",
"in": "$$el.status"
}},
0
]
}
},
"count": { "$sum": 1 }
}}
较早版本的MongoDB将需要$unwind来访问匹配的数组元素.
在MongoDB 2.6中,您仍然可以在展开之前“预过滤”数组:
[
{ "$project": {
"customerId": 1,
"channel": 1,
"status": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$channelStatuses",
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el.channel", "$channel" ] },
"$$el.status",
false
]
}
}},
[false]
]
}
}},
{ "$unwind": "$status" },
{ "$group": {
"_id": {
"customerId": "$customerId",
"channel": "$channel",
"status": "$status"
},
"count": { "$sum": 1 }
}}
]
之前的任何事情你都会在$unwind之后“过滤”:
[
{ "$unwind": "$channelStatuses" },
{ "$project": {
"customerId": 1,
"channel": 1,
"status": "$channelStatuses.status",
"same": { "$eq": [ "$channelStatuses.status", "$channel" ] }
}},
{ "$match": { "same": true } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"customerId": { "$first": "$customerId" },
"channel": { "$first": "$channel" },
"status": { "$first": "$status" }
}},
{ "$group": {
"_id": {
"customerId": "$customerId",
"channel": "$channel",
"status": "$status"
},
"count": { "$sum": 1 }
}}
]
在比MongoDB 2.6更小的版本中,您还需要$project两个字段之间的相等性测试结果,然后在单独的阶段中对结果进行$匹配.您可能还会注意到“两个”$group阶段,因为第一个阶段会在过滤器之后通过$first累加器删除任何可能的“通道”值的重复项.以下$group与上一个列表中的完全相同.
但是如果你不能改变结构并且需要“灵活”匹配你不能提供每个名字的键,那么你必须使用mapReduce:
db.collection.mapReduce(
function() {
emit({
"customerId": this.customerId,
"channel": this.channel,
"status": this.channelStatuses[this.channel].status
},1);
},
function(key,values) {
return Array.sum(values);
},
{ "out": { "inline": 1 } }
)
你当然可以使用那种表示法