mongodb实现数组对象求和?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : [
{
"app_platform" : "ios",
"user" : 3028
},
{
"app_platform" : "android",
"user" : 4472
},
]
}
...
现在我们需要计算date日期为"2019-01-18 09"并且app_platform的类型为"ios"的user总数
如果可以,请先思考下mongodb语句如何实现。
实现过程中有个执行非常重要,即$unwind,官方解释:
Deconstructs an array field from the input documents to output a document for each element. Each output document is the input document with the value of the array field replaced by the element.
从输入文档中解构一个数组字段,为每个元素输出一个文档。每个输出文档都是输入文档,数组字段的值由元素替换。
于是我们便想到将data数组对象分条拆开,化繁为简,mongodb语句如下:
db.getCollection('user').aggregate([
{
$project: { _id: 1, data: 1, date: 1}
},
{
$match: {"date": "2019-01-18 09"}
},
{
$unwind: "$data"
},
])
得到结果如下:
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "ios",
"user" : 3028
}
}
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "android",
"user" : 4472
}
}
可以看到数据由数组变成了多条文档数据,于是问题转变为计算结果的user总数,是不是觉得问题变简单了,而且我们也可以继续使用$match来过滤app_platform数据,mongodb语句如下:
db.getCollection('user').aggregate([
{
$project: { _id: 1, data: 1, date: 1}
},
{
$match: {"date": "2019-01-18 09"}
},
{
$unwind: "$data"
},
{
$match: {
"data.app_platform": { $in: ["ios"]}
},
}
])
执行结果如下:
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "ios",
"user" : 3028
}
}
可以看到数据已经被过滤了,如果自信观察两个$match的作用可以发现,mongodb是按顺序执行的,即$match作用于其前面的操作结果集合
让我们继续计算,此时只需要使用group与sum对data里的user字段求和即可,mongodb语句如下:
db.getCollection('user').aggregate([
{
$project: { _id: 1, data: 1, date: 1}
},
{
$match: {"date": "2019-01-18 09"}
},
{
$unwind: "$data"
},
{
$match: {
"data.app_platform": { $in: ["ios"]}
}
},
{
$group: { _id: null, "user": {$sum: "$data.user"}}
}
])
结果如下:
{
"_id" : null,
"user" : 7500
}
计算得出的user即我们所需要的数据。
其实所有的难点如下:
计算数组对象数据时将其转变为多条简单的数据格式,$unwind指令将问题轻松得降低了难度
mongodb的执行顺序,$project,$match都是顺序执行并作用于之前的操作结果
理解了这两点,相信再难的mongodb语句你也能实现。
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