这是我的MongoDB集合架构：
company: String
model: String
cons: [String] // array of tags that were marked as "cons"
pros: [String] // array of tags that were marked as "pros"
这是我的query：
[
{ "$project": {
"company": 1,
"model": 1,
"data": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$pros",
"as": "pro",
"in": {
"type": "$pro",
"value": "$$pro"
}
}},
{ "$map": {
"input": "$cons",
"as": "con",
"in": {
"type": "$con",
"value": "$$con"
}
}}
]
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$group": {
"_id": {
"company": "$company",
"model": "$model",
"theTag": "$data.value"
},
"sumPros": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "$pro" ] },
1,
0
]
}
},
"sumCons": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "$con" ] },
1,
0
]
}
}
}},
{ "$group": {
"_id": {
"company": "$_id.company",
"model": "$_id.model",
},
"tags": {$push: {
"tag": "$_id.theTag",
"pros": "$sumPros",
"cons": "$sumCons"
}
}}
}]
这是输出：
{
"_id": {
"company": "Lenovo",
"model": "T400"
},
"tags": [
{
"tag": "Quality",
"pros": 64, // expected value is 54
"cons": 64 // expected value is 10
},
{
"tag": "Value",
"pros": 76, // expected value is 30
"cons": 76 // expected value is 46
}
]
}
...
请注意，pros和cons值相同。出于某种原因，他们代表pros和cons的总和，我无法弄清楚原因。
我做错了什么？
更新
以下是该系列的文件：
{
"company": "Lenovo",
"model": "X200",
"cons": [
"Quality"
],
"pros": [
"Value",
"Styling"
]
}
答案 0 :(得分：0)
作为您在查询中使用的内容的作者，并且在要求您以实际支持此处问题中的声明的数据形式提交某些信息之后，我不得不说您所说的内容不正确
为了记录，这是您回答时的样本：
{
"company": "Lenovo",
"model": "X200",
"cons": [
"Quality"
],
"pros": [
"Value",
"Styling"
]
}
在这里的示例中，如果我运行以下查询（并且我确实在以前的答案中扩展了任何误导性操作的责任并将立即对其进行修改）那么我看到的结果应该是预期的结果：
db.collection.aggregate([
{ "$project": {
"company": 1,
"model": 1,
"data": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$cons",
"as": "con",
"in": {
"type": { "$literal": "con" },
"value": "$$con"
}
}},
{ "$map": {
"input": "$pros",
"as": "pro",
"in": {
"type": { "$literal": "pro" },
"value": "$$pro"
}
}}
]
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$group": {
"_id": {
"company": "$company",
"model": "$model",
"tag": "$data.value"
},
"pros": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "pro" ] },
1,
0
]
}
},
"cons": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "con" ] },
1,
0
]
}
}
}}
])
从您的样本中产生
{
"_id" : {
"company" : "Lenovo",
"model" : "X200",
"tag" : "Quality"
},
"pros" : 0,
"cons" : 1
}
{
"_id" : {
"company" : "Lenovo",
"model" : "X200",
"tag" : "Value"
},
"pros" : 1,
"cons" : 0
}
{
"_id" : {
"company" : "Lenovo",
"model" : "X200",
"tag" : "Styling"
},
"pros" : 1,
"cons" : 0
}
这显然可以正确地在分组键中分配“专业”和“缺点”总计。
因此，“我看到”这里的值实际上并不是“相同”，而是实际上“不同”，因为匹配给每个字段累加器的不同条件。
因此，根据您的original question：
进一步采取行动db.collection.aggregate([
{ "$project": {
"company": 1,
"model": 1,
"data": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$cons",
"as": "con",
"in": {
"type": { "$literal": "con" },
"value": "$$con"
}
}},
{ "$map": {
"input": "$pros",
"as": "pro",
"in": {
"type": { "$literal": "pro" },
"value": "$$pro"
}
}}
]
}
}},
{ "$unwind": "$data" },
{ "$group": {
"_id": {
"company": "$company",
"model": "$model",
"tag": "$data.value"
},
"pros": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "pro" ] },
1,
0
]
}
},
"cons": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$data.type", "con" ] },
1,
0
]
}
}
}},
{ "$group": {
"_id": {
"company": "$_id.company",
"model": "$_id.model"
},
"data": { "$push": {
"tag": "$_id.tag",
"pros": "$pros",
"cons": "$cons"
}}
}}
])
产地：
{
"_id" : {
"company" : "Lenovo",
"model" : "X200"
},
"data" : [
{
"tag" : "Quality",
"pros" : 0,
"cons" : 1
},
{
"tag" : "Value",
"pros" : 1,
"cons" : 0
},
{
"tag" : "Styling",
"pros" : 1,
"cons" : 0
}
]
}
这正是你所要求的。