php - 数组元素聚合中的mongodb avg

Question

我有以下集合结构

{
   "_id": {
     "d_timestamp": NumberLong(1429949699),
     "d_isostamp": ISODate("2015-04-25T08:14:59.0Z")
   },
   "XBT-USD-cpx-okc": [
   {
       "buySpread": -1.80081
   }

我运行以下聚合

$spreadName ='XBT-USD-stp-nex';
$pipe = array(
    array(
        '$match' => array(
            '_id.d_isostamp' => array(
                '$gt' => $start, '$lt' => $end
            )
        )
    ),
    array(
        '$project' => array(
            'sellSpread' =>'$'.$spreadName.'.sellSpread',
        )
    ),
    array(
        '$group' => array(
            '_id' => array(
                'isodate' => array(
                    '$minute' => '$_id.d_isostamp'
                )
            ),
            'rsell_spread' => array(
                '$avg' => '$sellSpread'
            ),
        )
    ),
);

$out = $collection->aggregate($pipe ,$options);

我得到的结果是 rsell_spread 的值 0，而如果我运行 $max 而不是 $avg $group ，我得到了 rsell_spread 的准确值，具有以下结构

{
  "_id": {
     "isodate": ISODate("2015-04-25T08:00:58.0Z")
  },
  "rsell_spread": [
     -4.49996▼
  ]
}

所以我有两个问题:

1/为什么$avg函数不起作用？

2/例如，当我使用 $max(只是一个常规数字)时，我如何才能得到不在数组中的结果？

Answer 1

1. $avg组累加器运算符确实有效，只是在您的情况下它被应用于数组中的元素并因此给出“不正确”的结果。

2. 当您使用 $max组累加器运算符，它返回将表达式应用于一组文档中的每个文档所产生的最大值，因此在您的示例中它返回了最大数组。

为了证明这一点，考虑将一些示例文档添加到 mongoshell 中的测试集合中:

db.test.insert([
{
    "_id" : {
        "d_timestamp" : NumberLong(1429949699),
        "d_isostamp" : ISODate("2015-04-25T08:14:59.000Z")
    },
    "XBT-USD-stp-nex" : [ 
        {
            "sellSpread" : -1.80081
        }
    ]
},
{
    "_id" : {
        "d_timestamp" : NumberLong(1429949710),
        "d_isostamp" : ISODate("2015-04-25T08:15:10.000Z")
    },
    "XBT-USD-stp-nex" : [ 
        {
            "sellSpread" : -1.80079
        }
    ]
},
{
    "_id" : {
        "d_timestamp" : NumberLong(1429949720),
        "d_isostamp" : ISODate("2015-04-25T08:15:20.000Z")
    },
    "XBT-USD-stp-nex" : [ 
        {
            "sellSpread" : -1.80083
        }
    ]
},
{
    "_id" : {
        "d_timestamp" : NumberLong(1429949730),
        "d_isostamp" : ISODate("2015-04-25T08:15:30.000Z")
    },
    "XBT-USD-stp-nex" : [ 
        {
            "sellSpread" : -1.80087
        }
    ]
}
])

现在，在 mongoshell 中复制上面的相同操作:

var spreadName = "XBT-USD-stp-nex",
    start = new Date(2015, 3, 25),
    end = new Date(2015, 3, 26);
db.test.aggregate([
    {
        "$match": {
            "_id.d_isostamp": { "$gte": start, "$lte": end }
        }
    },
    {
        "$project": {
            "sellSpread": "$"+spreadName+".sellSpread"
        }
    }/*,<--- deliberately omitted the $unwind stage from the pipeline to replicate the current pipeline
    {
        "$unwind": "$sellSpread"
    }*/,
    {
        "$group": {
            "_id": {
                "isodate": { "$minute": "$_id.d_isostamp"}
            },
            "rsell_spread": {
                "$avg": "$sellSpread"
            }
        }
    }
])

输出:

/* 0 */
{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : {
                "isodate" : 15
            },
            "rsell_spread" : 0
        }, 
        {
            "_id" : {
                "isodate" : 14
            },
            "rsell_spread" : 0
        }
    ],
    "ok" : 1
}

解决方案是包含一个 $unwind $project 之后的运算符管道阶段步骤，这将从输入文档中解构 XBT-USD-stp-nex 数组字段，并为每个元素输出一个文档。每个输出文档用一个元素值替换数组。这将使 $avg 成为可能组累加器运算符工作。

包括这将给出聚合结果:

/* 0 */
{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : {
                "isodate" : 15
            },
            "rsell_spread" : -1.80083
        }, 
        {
            "_id" : {
                "isodate" : 14
            },
            "rsell_spread" : -1.80081
        }
    ],
    "ok" : 1
}

因此您在 PHP 中的最终工作聚合应该是:

$spreadName ='XBT-USD-stp-nex';
$pipe = array(
    array(
        '$match' => array(
            '_id.d_isostamp' => array(
                '$gt' => $start, '$lt' => $end
            )
        )
    ),    
    array(
        '$project' => array(
            'sellSpread' =>'$'.$spreadName.'.sellSpread',
        )
    ),
    array('$unwind' => '$sellSpread'),
    array(
        '$group' => array(
            '_id' => array(
                'isodate' => array(
                    '$minute' => '$_id.d_isostamp'
                )
            ),
            'rsell_spread' => array(
                '$avg' => '$sellSpread'
            ),
        )
    ),
);

$out = $collection->aggregate($pipe ,$options);