Question

我正在使用MongoDB，我很享受！有一个查询我遇到问题：我有这组代表层次结构的数据（树，其中1是根，1.1和1.2是1的子项，依此类推）

db.test.insert({id:1, hierarchy:"1"})
db.test.insert({id:2, hierarchy:"1.1"})
db.test.insert({id:3, hierarchy:"1.2"})
db.test.insert({id:4, hierarchy:"1.1.1"})
db.test.insert({id:5, hierarchy:"1.1.2"})
db.test.insert({id:6, hierarchy:"1.2.1"})
db.test.insert({id:7, hierarchy:"1.2.2"})
db.test.insert({id:8, hierarchy:"1.2.3"})

所以，如果我进行查询：

> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4760"), "id" : 1, "hierarchy" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4761"), "id" : 2, "hierarchy" : "1.1" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4762"), "id" : 3, "hierarchy" : "1.2" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4763"), "id" : 4, "hierarchy" : "1.1.1" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4764"), "id" : 5, "hierarchy" : "1.1.2" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4765"), "id" : 6, "hierarchy" : "1.2.1" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4766"), "id" : 7, "hierarchy" : "1.2.2" }
{ "_id" : ObjectId("546a6095cafd2fa3ff8e4767"), "id" : 8, "hierarchy" : "1.2.3" }

ID为1的文件代表首席执行官，我想收集有关副总裁（1.1和1.2）下的团队的信息。

我希望有这样的输出

{
    id: null,
    teams:
    [
        {
             manager: 2,
             hierarchy: "1.1",
             subordinates: 2
        },
        {
             manager: 3,
             hierarchy: "1.2",
             subordinates: 3
        }
    ]
}

我遇到了在右侧“插槽”中聚合文档的问题。我尝试使用正则表达式使用子字符串进行聚合，并在分组之前进行投影并创建一个新的字段，该字段将是“manager_hierarchy”，因此我可以使用此字段进行分组。但是，由于没有这些方法，我取得了任何成功，所以我现在被困住了。

无论如何我能完成这项任务吗？

编辑：对不起，我忘了明确说明一件事：此查询用于获取有关员工的下级团队的信息。我使用了一个例子作为CEO，但如果我是层次结构中的员工1.2.3，我希望看到团队1.2.3.1,1.2.3.2，...，1.2.3.xx

还有可能（罕见，但可能）有人拥有超过9个下属，因此制作“硬编码”子字符串是行不通的，因为

$substr:["$hierarchy",0,3]}

适用于1.2但不适用于1.10 和 $ substr：[“$ hierarchy”，0,4]}

适用于1.10，但不适用于1.2

Answer 1

您可以使用以下aggregate管道操作获取结果。

Sort行基于hierarchy，以便manager 排在最前面。
Group记录以类似ancestors开头的记录（即1.1 或1.2，...）。对于每个manager，top记录将在group上由于上述sort操作。
获取每个count的{{1}}，以及group的数量将是subordinates。
再次count-1(the manager record)获取单个数组的记录。

代码：

group

使用字段的子字符串对文档进行分组

1 个答案: