我有类似于存储在mongodb中的文件
{
"_id":"transaction_id"
"customer":"some customer",
"order_date":Date('2011-01-01'),
"delivery_date":Date('2011-01-15'),
"amt":500.0,
"qty":50
},
{
"_id":"transaction_id"
"customer":"some customer",
"order_date":Date('2011-01-01'),
"delivery_date":Date('2011-02-04'),
"amt":500.0,
"qty":50
}
我希望对订单日期和交货日期进行一些汇总，以绘制每月订购和交付给每个客户的库存总量。
当然，我可以运行2个聚合查询来获得我想要的东西，但我只是想知道是否有可能获得一组包含1组命令的结果？
预期结果如下：
results:[{
_id:{
customer:"some customer"
},
orders:[
{
year:2011,
month:1,
qty:100
},
...
]
deliveries:[
{
year:2011,
month:1,
qty:50
},
{
year:2011,
month:2,
qty:50
},
...
]
},...]
答案 0 :(得分：5)
您可以在一个查询中执行此操作，您只需要有点创意操作文档，然后基本上执行两个 $group阶段，首先按日期添加，然后按顾客。
首先，由于使用了一些运算符，目前MongoDB版本2.6及以上版本：
db.transactions.aggregate([
// Project an additional array, stands for "order", "delivery"
{ "$project": {
"_id": 0,
"customer": 1,
"order_date": 1,
"delivery_date": 1,
"qty": 1,
"type": { "$literal": ["o","d"] }
}},
// Unwind that array, creates two documents by "type"
{ "$unwind": "$type" },
// Group by "customer", "type" and date
{ "$group": {
"_id": {
"customer": "$customer",
"type": "$type",
"year": {
"$year": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "o" ] },
"$order_date",
"$delivery_date"
]
}
},
"month": {
"$month": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "o" ] },
"$order_date",
"$delivery_date"
]
}
}
},
"qty": { "$sum": "$qty" }
}},
// Group on the "customer" selecting which array to add to
{ "$group": {
"_id": "$_id.customer",
"orders": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.type", "o" ] },
{
"year": "$_id.year",
"month": "$_id.month",
"qty": "$qty"
},
false
]
}
},
"deliveries": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.type", "d" ] },
{
"year": "$_id.year",
"month": "$_id.month",
"qty": "$qty"
},
false
]
}
}
}},
// Getting rid of the `false` values in there
{ "$project": {
"orders": { "$setDifference": [ "$orders", [false] ] },
"deliveries": { "$setDifference": [ "$deliveries", [false] ] },
}},
// But "sets" are not considered ordered, so sort them
{ "$unwind": "$orders" },
{ "$sort": { "orders.year": 1, "orders.month": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"orders": { "$push": "$orders" },
"deliveries": { "$first": "$deliveries" }
}},
{ "$unwind": "$deliveries" },
{ "$sort": { "deliveries.year": 1, "deliveries.month": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"orders": { "$first": "$orders" },
"deliveries": { "$push": "$deliveries" }
}}
)
对于2.6之前的版本，这样做有点不同：
db.transactions.aggregate([
// Project an additional array, stands for "order", "delivery"
{ "$project": {
"_id": 0,
"customer": 1,
"order_date": 1,
"delivery_date": 1,
"qty": 1,
"type": { "$cond": [ 1, ["o","d"], 0 ] }
}},
// Unwind that array, creates two documents by "type"
{ "$unwind": "$type" },
// Group by "customer", "type" and date
{ "$group": {
"_id": {
"customer": "$customer",
"type": "$type",
"year": {
"$year": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "o" ] },
"$order_date",
"$delivery_date"
]
}
},
"month": {
"$month": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "o" ] },
"$order_date",
"$delivery_date"
]
}
}
},
"qty": { "$sum": "$qty" }
}},
// Group on the "customer" selecting which array to add to
{ "$group": {
"_id": "$_id.customer",
"orders": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.type", "o" ] },
{
"year": "$_id.year",
"month": "$_id.month",
"qty": "$qty"
},
false
]
}
},
"deliveries": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.type", "d" ] },
{
"year": "$_id.year",
"month": "$_id.month",
"qty": "$qty"
},
false
]
}
}
}},
// Filter `false` and sort on date
{ "$unwind": "$orders" },
{ "$match": { "orders": { "$ne": false } } },
{ "$sort": { "orders.year": 1, "orders.month": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"orders": { "$push": "$orders" },
"deliveries": { "$first": "$deliveries" }
}},
{ "$unwind": "$deliveries" },
{ "$match": { "deliveries": { "$ne": false } } },
{ "$sort": { "deliveries.year": 1, "deliveries.month": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"orders": { "$first": "$orders" },
"deliveries": { "$push": "$deliveries" }
}}
])
基本上总结这里的方法，你所做的是复制每个文档并分配一个代表“订单”或“交付”的“类型”。然后，当您按“客户”，“日期”和“类型”进行分组时，您将根据当前类型有条件地决定选择“日期”，并在该密钥下总结“数量”。
由于结果是每个客户的“订单”和“交付”数组，然后您有条件地 $push 到该数组，文档值或false取决于什么文档的当前“类型”是每个数组。
最后，由于这些数组现在包含false的值以及所需的文档，因此您可以过滤掉这些值，并确保您的数组按照正确的“日期”顺序排列，如果您确实需要它。
是的，这些列表有两个以上$group个阶段，繁重的实际上是在两个分组中完成的，其他的只是在那里进行数组操作，如果你需要它，但它会给你精确和有序的结果。
这可能不是您可能想到的第一种方法，但展示了一些有趣的转换想法，您可以使用各种aggregation operators来解决问题。这是做什么:)
答案 1 :(得分：0)
如果我理解正确的话：
db.collName.aggregate({$project:{
customer:1,
order:{
qty:"$qty",
year:{$year:"$order_date"},
month:{$month:"$order_date"}
},
delivery:{
qty:"$qty",
year:{$year:"$delivery_date"},
month:{$month:"$delivery_date"}
}
}
},
{$group:{
_id:{
customer:"$customer"
},
orders: { $push:"$order" },
deliveries:{ $push:"$delivery"}
}
});
答案 2 :(得分：0)
我遇到了类似的问题，我需要将我的结果分为多个组，然后查看所有这些答案，这让我很头疼。经过大量研究后，我找到了我想要的确切东西。
MongoDB在3.4版中引入了一个名为 $ facet 的新命令，这使得在单个命令中包含多个组非常容易。看看他们的文档：
我将在此处用文字解释所有内容，但我认为他们的文档更加清晰明了，并带有很好的示例。
希望有帮助。