Question

使用以下数据，我如何使用pollId＆＃34; hr4946-113＆＃34;计算记录集合的是和否总票数。使用MongoDBs支持聚合查询。

{ "_id" : ObjectId("54abcdbeba070410146d6073"), "userId" : "1234", "pollId" : "hr4946-113", "vote" : true, "__v" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("54afe32fec4444481b985711"), "userId" : "12345", "pollId" : "hr2840-113", "vote" : true, "__v" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("54b66de68dde7a0c19be987b"), "userId" : "123456", "pollId" : "hr4946-113", "vote" : false }

这将是预期的结果。

{
   "yesCount": 1,
   "noCount":1
}

Answer 1

aggregation framework是您的答案：

db.collection.aggregate([
    { "$match": { "pollId": "hr4946-113" } },
    { "$group": {
        "_id": "$vote",
        "count": { "$sum": 1 }
    }}
])

基本上$group运算符通过“key”收集所有数据，而像$sum这样的“分组运算符”处理值。在这种情况下，只需在边界上添加1即可指示计数。

给你：

{ "_id": true, "count": 1 },

使用$cond运算符有条件地评估字段值，您可能会愚蠢并将其扩展为单个文档响应：

db.collection.aggregate([
    { "$match": { "pollId": "hr4946-113" } },
    { "$group": {
        "_id": "$vote",
        "count": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$group": {
        "_id": null,
        "yesCount": {
            "$sum": {
                "$cond": [ "_id", 1, 0 ]
            }
        },
        "noCount": {
            "$sum": {
                "$cond": [ "_id", 0, 1 ]
            }
        }
    }},
    { "$project": { "_id": 0 } }
])

结果：

{ "yesCount": 1, "noCount": 0 }

MongoDB计算与查询匹配的文档的真值和假值的总数

1 个答案: