Mongo Aggregation分组子文档

Question

我很难用MongoDB的聚合框架做一些看似简单的事情。

想象一下，您的文档看起来像这样：

[
    { a: 1, b: 2 },
    { a: 1, b: 3 },
    { a: 5, b: 6 }
]

• 如何按字段a对文档进行分组，然后按另一个字段重新组合子文档，比如b，同时仍在计算每一步的文档总数？

对于我们的示例，结果将看起来是以下输出文档：

{
    results: [
        {
            _id: {
                a: 1
            },
            sum_a: 2,
            doc_a: [
                {
                    _id: {
                        b: 2
                    },
                    sum_b: 1
                },
                {
                    _id: {
                        b: 3
                    },
                    sum_b: 1
                }
            ]
        },
        {
            _id: {
                a: 5
            },
            sum_a: 1,
            doc_a: [
                {
                    _id: {
                        b: 6
                    },
                    sum_b: 1
                }
            ]
        }
    ]
}

我尝试过这样的事情：

printjson(db.getSiblingDB('mydb').mycollection.aggregate([
    {
        $project: {
            a: 1,
            b: 1
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: {
                a: '$a'
            },
            sum_a: {
                $sum: 1
            },
            b: {
                $first: '$b'
            }
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: {
                b: '$b'
            },
            sum_b: {
                $sum: 1
            }
        }
    },
    {
        $sort: {
            sum_a: 1
        }
    }
]));

但是在我做的不同测试中，它会覆盖以前的小组赛结果，错误地计算总和，等等。

所以我不确定如何处理这个问题。

Answer 1

如果按主字段（'a'）和子字段（'b'）组合在一起，然后仅按'a'组合（将第一步的计数相加）并将'b'推入数组（复制）从第一步开始计算，它应该产生你需要的东西：

{
    $group : {
        _id : {
            a : '$a',
            b : '$b'
        },
        count : {
            $sum : 1
        }
    }
},{
    $group : {
        _id : {
            a : '$_id.a'
        },
        count_a : {$sum: '$count'},
        doc_a : {
            $push : {
                b : '$_id.b',
                count_b : '$count'
            }
        }
    }
}