使用以下数据,我如何使用pollId" hr4946-113"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
}
答案 0 :(得分:4)
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 }