我有以下MongoDB文档:
{
_id: ObjectId(),
company_name: "Name",
registered: 2/21/2015 2:00,
trucks: [
{
truck_id: "TEB7622",
weight: 88.33,
capacity: 273.333,
length: 378.333,
width: 377.383,
average_grade: 2.5,
grades: [
{
grade_number: 4,
timestamp: 2/21/2015 2:00
}
]
},
{
truck_id: "TEB5572",
weight: 854.33,
capacity: 2735.333,
length: 378.333,
width: 37.383,
average_grade: 3.8,
grades: [
{
grade_number: 4,
timestamp: 2/21/2015 2:00
}
]
}
]
}
我希望通过添加所有average_grade
来更新每辆卡车的grade_numbers
。我遇到的问题是我尝试添加的grade_numbers
是在数组中的数组中。我尝试使用$unwind
展开卡车和等级阵列。
这是我尝试使用的查询:
db.col.aggregate([
{$unwind: "$trucks"},
{$unwind: "$trucks.grades"},
{ $project: {
"_id": "$trucks.truck_id",
"trucks.average_grade": { $avg: { $sum: "trucks.grades.grade_number"} }
}
}])
我是否需要在查询中添加更多内容?我想更新所有trucks.average_grades
,因为我想要更新的文档中有很多这些。{/ p>
答案 0 :(得分:6)
您无法使用aggregation
更新文档,但您绝对可以使用它来获取要用于更新的数据。首先,我注意到{}
数组中的grade
对象周围缺少grades
个$avg
。您可能需要仔细检查文档结构是否已发布。其次,您的聚合查询存在一些问题。
$group
运算符适用于$project
子句,而不是$avg
。$sum
时,您无需使用trucks.grades.grade.grade_number
。grade
,它实际上包含成绩的数值。也就是说,您在grades
和grade_number
之间缺少db.col.aggregate([
{ "$unwind": "$trucks" },
{ "$unwind": "$trucks.grades" },
{ "$group":
{
"_id": "$trucks.truck_id",
"average_grade": { "$avg": "$trucks.grades.grade_number" }
}
}
]);
。如果您解决了这些问题,则会收到类似以下内容的查询:
{ "_id" : "TEB5572", "average_grade" : 4 }
{ "_id" : "TEB7622", "average_grade" : 4 }
对于您的示例文档,它返回:
average_grade
现在,您可以使用此信息更新aggregate
字段。如果您使用的是MongoDB 2.6或更高版本,truck_id
方法将返回游标。您可以遍历该游标并相应地更新文档。
在此示例中,我搜索其trucks
数组中具有特定average_grade
的文档,然后使用聚合查询计算的文档继续更新// Get average grade for each truck and assign results to cursor.
var cur = db.col.aggregate([
{ "$unwind": "$trucks" },
{ "$unwind": "$trucks.grades" },
{ "$group":
{
"_id": "$trucks.truck_id",
"average_grade": { "$avg": "$trucks.grades.grade_number" }
}
}
]);
// Iterate through results and update average grade for each truck.
while (cur.hasNext()) {
var doc = cur.next();
db.col.update({ "trucks.truck_id": doc._id },
{ "$set": { "trucks.$.average_grade": doc.average_grade }},
{ "multi": true});
}
。您可以根据自己的需要进行修改。结合聚合查询,代码如下所示。
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