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我的收藏看起来是这样的,
{
"_id" : ObjectId("55c8bd1d85b83e06dc54c0eb"),
"name" : "xxx",
"salary" : 10000,
"type" : "type1"
}
{
"_id" : ObjectId("55c8bd1d85b83e06dc54c0eb"),
"name" : "aaa",
"salary" : 10000,
"type" : "type2"
}
{
"_id" : ObjectId("55c8bd1d85b83e06dc54c0eb"),
"name" : "ccc",
"salary" : 10000,
"type" : "type2"
}
我的查询参数将作为,
{salary=10000, type=type2}
所以根据查询我需要获取上述查询参数的计数
结果应该是这样的,
{ category: 'type1', count: 500 } { category: 'type2', count: 200 } { category: 'name', count: 100 }
现在我通过点击三个不同的查询并构建结果(或)服务器端迭代来计算我可以获得的结果。
任何人都可以建议或提供我获得上述结果的好方法
最佳答案
您的问题没有很清楚地呈现,但您似乎想在这里做的是计算字段中数据的出现次数,可选择按符合条件的值过滤这些字段。
这里是 $cond
运算符允许您转换 logical condition转化为一个值:
db.collection.aggregate([
{ "$group": {
"_id": null,
"name": { "$sum": 1 },
"salary": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$gte": [ "$salary", 1000 ] },
1,
0
]
}
},
"type": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "type2" ] },
1,
0
]
}
}
}}
])
所有值都在同一个文档中,在这里将它们分开没有任何意义,因为这是管道中的额外工作。
{ "_id" : null, "name" : 3, "salary" : 3, "type" : 2 }
否则在长格式中,由于需要为每个键制作每个文档的副本,因此性能不是很好,如下所示:
db.collection.aggregate([
{ "$project": {
"name": 1,
"salary": 1,
"type": 1,
"category": { "$literal": ["name","salary","type"] }
}},
{ "$unwind": "$category" },
{ "$group": {
"_id": "$category",
"count": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "name"] },
{ "$ifNull": [ "$name", false ] }
]},
1,
{ "$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "salary" ] },
{ "$gte": [ "$salary", 1000 ] }
]},
1,
{ "$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "type" ] },
{ "$eq": [ "$type", "type2" ] }
]},
1,
0
]}
]}
]
}
}
}}
])
它的输出:
{ "_id" : "type", "count" : 2 }
{ "_id" : "salary", "count" : 3 }
{ "_id" : "name", "count" : 3 }
如果您的文档没有统一的键名或无法在管道条件中指定每个键,请使用 mapReduce 申请相反:
db.collection.mapReduce(
function() {
var doc = this;
delete doc._id;
Object.keys(this).forEach(function(key) {
var value = (( key == "salary") && ( doc[key] < 1000 ))
? 0
: (( key == "type" ) && ( doc[key] != "type2" ))
? 0
: 1;
emit(key,value);
});
},
function(key,values) {
return Array.sum(values);
},
{
"out": { "inline": 1 }
}
);
它的输出:
"results" : [
{
"_id" : "name",
"value" : 3
},
{
"_id" : "salary",
"value" : 3
},
{
"_id" : "type",
"value" : 2
}
]
这与条件计数基本相同,只是您仅指定所需条件的“反向”,并且仅指定要过滤条件的字段。当然,这种输出格式很容易作为单独的文档发出。
相同的方法适用于在您想要条件的字段上测试条件是否满足,并在满足条件的情况下返回 1
或在不满足条件的情况下返回 0
对计数求和。
关于MongoDB基于多个查询字段的聚合计数-(Multiple field count),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32032598/
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这个问题在这里已经有了答案: Update MongoDB field using value of another field (12 个答案) 关闭 3 年前。 我想根据另一个“源”集合的文档中
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我有以下问题: 在我的 mongo db 中,我有以下结构: { "instanceId": "12", "eventId": "0-1b", "activityType":
下面给出的是我要在其上触发聚合查询的 Elasticsearch 文档。 { "id": 1, "attributes": [ { "fieldId": 1,
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这个问题已经有答案了: What is the difference between association, aggregation and composition? (21 个回答) 已关闭 9
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假设我在 ES 中有这些数据。 | KEY | value | |:-----------|------------:| | A |
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!