我正在努力使用MongoDB的聚合管道功能。 到目前为止,一个结果的输出如下所示:
{
"type": "inbound",
"sender": "postAG",
"receiver": "maxMusterMan",
"datetime": "20191125",
"info": [
{
"q": "A",
"value": "5",
"name": null,
"plz": 1234
},
{
"q": "B",
"value": "AS",
"name": "ABS",
"plz": null
},
{
"q": "A",
"value": "5",
"name": "aa",
"plz": null
},
... more objects
]
}
最终结果应如下:
{
"type": "inbound",
"sender": "postAG",
"receiver": "maxMusterMan",
"datetime": "20191125",
"info": [
{
"q": "A",
"value": "0",
"name": "aa",
"plz": 1234
},
{
"q": "B",
"value": "AS",
"name": "ABS"
}
]
}
因此,简而言之,我想通过“ q”字段将数组字段信息中的值进行分组并合并对象(新对象覆盖旧值)。 此外,我想删除所有值为“”或null的值; 实际有效负载中有更多字段,因此我想避免为对象的每个字段添加$ cond。
有些方法离我很远:
我的想法是创建两个视图,第一个将做管道工作,第二个将map-reduce,这是一个好的解决方案吗?
Thx 安德烈亚斯
答案 0 :(得分:0)
根据您的解释,我真的不理解您是否可以使用map-reduce。
但是,假设您不能并且必须“合并”管道,则对于多个字段没有通用的解决方法-您必须为管道中的每个字段创建条件。
话虽如此,这里是一个有效的管道:
db.collection.aggregate(
[
{
"$unwind" : "$info"
},
{
"$group" : {
"_id" : "$info.q",
"type" : {
"$first" : "$type"
},
"sender" : {
"$first" : "$sender"
},
"receiver" : {
"$first" : "$receiver"
},
"datetime" : {
"$first" : "$datetime"
},
"values" : {
"$push" : "$info.value"
},
"names" : {
"$push" : "$info.name"
},
"plz" : {
"$push" : "$info.plz"
}
}
},
{
"$project" : {
"_id" : 1.0,
"type" : 1.0,
"sender" : 1.0,
"receiver" : 1.0,
"datetime" : 1.0,
"values" : {
"$filter" : {
"input" : "$values",
"as" : "curr",
"cond" : {
"$or" : [
{
"$ne" : [
"$$curr",
null
]
},
{
"$ne" : [
"$$curr",
""
]
}
]
}
}
},
"names" : {
"$filter" : {
"input" : "$names",
"as" : "curr",
"cond" : {
"$or" : [
{
"$ne" : [
"$$curr",
null
]
},
{
"$ne" : [
"$$curr",
""
]
}
]
}
}
},
"plz" : {
"$filter" : {
"input" : "$plz",
"as" : "curr",
"cond" : {
"$or" : [
{
"$ne" : [
"$$curr",
null
]
},
{
"$ne" : [
"$$curr",
""
]
}
]
}
}
}
}
},
{
"$project" : {
"sender" : 1.0,
"receiver" : 1.0,
"datetime" : 1.0,
"type" : 1.0,
"_id" : 1.0,
"value" : {
"$cond" : {
"if" : {
"$gt" : [
{
"$size" : "$values"
},
0.0
]
},
"then" : {
"$arrayElemAt" : [
"$values",
-1.0
]
},
"else" : null
}
},
"name" : {
"$cond" : {
"if" : {
"$gt" : [
{
"$size" : "$names"
},
0.0
]
},
"then" : {
"$arrayElemAt" : [
"$names",
-1.0
]
},
"else" : null
}
},
"plz" : {
"$cond" : {
"if" : {
"$gt" : [
{
"$size" : "$plz"
},
0.0
]
},
"then" : {
"$arrayElemAt" : [
"$plz",
-1.0
]
},
"else" : null
}
}
}
},
{
"$addFields" : {
"infoArray" : [
{
"k" : "type",
"v" : "$_id"
},
{
"k" : "value",
"v" : "$value"
},
{
"k" : "name",
"v" : "$name"
},
{
"k" : "plz",
"v" : "$plz"
}
]
}
},
{
"$addFields" : {
"info" : {
"$arrayToObject" : {
"$filter" : {
"input" : "$infoArray",
"as" : "curr",
"cond" : {
"$ne" : [
"$$curr.v",
null
]
}
}
}
}
}
},
{
"$group" : {
"_id" : null,
"type" : {
"$first" : "$type"
},
"sender" : {
"$first" : "$sender"
},
"receiver" : {
"$first" : "$receiver"
},
"datetime" : {
"$first" : "$datetime"
},
"info" : {
"$push" : "$info"
}
}
}
]
)