我有一个JS对象norm我想在mongo聚合管道中使用，如下所示：
var norm = {
1: 1,
2: 1.16,
3: 1.413,
4: 1.622,
5: 1.6,
6: 1.753,
7: 3.001,
8: 2.818,
9: 3.291,
10: 2.824,
11: 2.993,
12: 2.699,
13: 1.099,
14: 1.035,
15: 1.172,
16: 1.013,
17: 0.9936,
18: 1.069
};
db.mycoll.aggregate([
{$match :
{"_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"),
"_id.lt" : "l",
"_id.rt" : "rltdlsts",
"_id.m": false }
},
{$unwind: '$value.rl'},
{$match: {'value.rl.p': {$gte: 1, $lte: 18} } },
{$group: {_id: '$value.rl.a',
v: {$sum: '$value.rl.v'},
nv: { $sum: { $multiply: [ norm['$value.rl.p'], '$value.rl.v' ] } },
c: {$sum: '$value.rl.c'}
}},
{$project: {
_id: "$_id",
'v': "$v",
'c': "$c",
'nv': "$nv"
}
},
{$sort: {'_id': 1}}
])
我得到这样的结果，其中nv总是0：
{
"result" : [
{
"_id" : 1,
"v" : 89172,
"nv" : 0,
"c" : 604
},
{
"_id" : 4,
"v" : 67872,
"nv" : 0,
"c" : 296
},
{
"_id" : 5,
"v" : 33999,
"nv" : 0,
"c" : 13
},
{
"_id" : 6,
"v" : 4727,
"nv" : 0,
"c" : 6
},
{
"_id" : 8,
"v" : 913118,
"nv" : 0,
"c" : 14055
},
{
"_id" : 9,
"v" : 204099,
"nv" : 0,
"c" : 3021
},
{
"_id" : 11,
"v" : 151711,
"nv" : 0,
"c" : 1075
},
{
"_id" : 12,
"v" : 196369,
"nv" : 0,
"c" : 601
},
{
"_id" : 13,
"v" : 277705,
"nv" : 0,
"c" : 2302
},
{
"_id" : 14,
"v" : 64005,
"nv" : 0,
"c" : 970
},
{
"_id" : 15,
"v" : 54558,
"nv" : 0,
"c" : 326
},
{
"_id" : 16,
"v" : 74576,
"nv" : 0,
"c" : 305
},
{
"_id" : 17,
"v" : 1144,
"nv" : 0,
"c" : 1
},
{
"_id" : 18,
"v" : 1023,
"nv" : 0,
"c" : 0
},
{
"_id" : 19,
"v" : 54511,
"nv" : 0,
"c" : 98
},
{
"_id" : 20,
"v" : 674,
"nv" : 0,
"c" : 0
},
{
"_id" : 21,
"v" : 3359,
"nv" : 0,
"c" : 4
},
{
"_id" : 22,
"v" : 496402,
"nv" : 0,
"c" : 3786
},
{
"_id" : 23,
"v" : 293212,
"nv" : 0,
"c" : 1904
},
{
"_id" : 24,
"v" : 764087,
"nv" : 0,
"c" : 8847
},
{
"_id" : 25,
"v" : 291358,
"nv" : 0,
"c" : 7012
},
{
"_id" : 28,
"v" : 2933,
"nv" : 0,
"c" : 27
}
],
"ok" : 1
}
如何解决这个问题？
答案 0 :(得分：7)
有一些方法可以在聚合框架下解决这个问题，而无需借助mapReduce。最近的MongoDB 2.6及更高版本有一些运算符可以帮助使用$let和$map来定义变量和处理数组。
您的外部声明对于以下目的看起来更好：
var norm = [
{ "key": 1, "value": 1 },
{ "key": 2, "value": 1.16 },
{ "key": 3, "value": 1.413 },
{ "key": 4, "value": 1.622 },
{ "key": 5, "value": 1.6 },
{ "key": 6, "value": 1.753 },
{ "key": 7, "value": 3.001 },
{ "key": 8, "value": 2.818 },
{ "key": 9, "value": 3.291 },
{ "key": 10,"value": 2.824 },
{ "key": 11, "value": 2.993 },
{ "key": 12, "value": 2.699 },
{ "key": 13, "value": 1.099 },
{ "key": 14, "value": 1.035 },
{ "key": 15, "value": 1.172 },
{ "key": 16, "value": 1.013 },
{ "key": 17, "value": 0.9936 },
{ "key": 18, "value": 1.069 }
];
然后处理聚合语句：
db.mycoll.aggregate([
{ "$match": {
"_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"),
"_id.lt" : "l",
"_id.rt" : "rltdlsts",
"_id.m": false
}},
{ "$unwind": "$value.rl" },
{ "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },
{ "$project": {
"value": 1,
"norm": {
"$let": {
"vars": {
"norm": norm
},
"in": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$$norm",
"as": "norm",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$norm.key", "$value.rl.p" ] },
"$$norm.value",
false
]
}
}},
[false]
]
}
}
}
}},
{ "$unwind": "$norm" }
{ "$group": {
"_id": "$value.rl.a",
"v": { "$sum": "$value.rl.v" },
"c": { "$sum": "$value.rl.c" },
"nv": { "$sum": { "$multiply": [ "$norm", "$value.rl.v" ] } }
}}
])
在$project阶段，您实际上将外部声明作为数组变量注入管道，然后处理每个元素以匹配您现有的“value.rl.p”键。这只返回单个匹配值，因此$unwind的进一步使用实际上只是使单个元素数组结果为单个值，以便在后面的$group语句中使用。
早期版本中不支持运算符的传统方法是使用嵌套的$cond语句来评估每个值：
db.mycoll.aggregate([
{ "$match": {
"_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"),
"_id.lt" : "l",
"_id.rt" : "rltdlsts",
"_id.m": false
}},
{ "$unwind": "$value.rl" },
{ "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },
{ "$group": {
"_id": "$value.rl.a",
"v": { "$sum": "$value.rl.v" },
"c": { "$sum": "$value.rl.c" },
"nv": { "$sum": { "$multiply": [
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 2 },
1.16
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 3 },
1.413,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 4 },
1.622,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 5 },
1.6,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 6 },
1.753,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 7 },
3.001,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 8 },
2.818,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 9 },
3.291,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 10 },
2.824,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 11 },
2.993,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 12 },
2.699,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 13 },
1.099,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 14 },
1.035,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 15 },
1.172,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 16 },
1.013,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 17 },
0.9936,
{ "$cond": [
{ "$eq": [ "$value.rl.p", 18 },
1.069,
1
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]}
]},
"$value.rl.v"
]}}
}}
])
它看起来很吵，但它是上面显示的查询的下一个最有效的形式。实际上，您将生成管道阶段与shown here类似。