MongoDB 聚合 - 文档数组中特定值的平均值

Question

我目前正在处理具有以下结构的数据库:

{"_id" : ObjectId("1abc2"),
"startdatetime" : ISODate("2016-09-11T18:00:37Z"),
"diveValues" : [
    {
        "temp" : 15.269,
        "depth" : 0.0,
    },
    {
        "temp" : 14.779257384,
        "depth" : 1.0,
    },
    {
        "temp" : 14.3940253165,
        "depth" : 2.0,
    },
    {
        "temp" : 13.9225795455,
        "depth" : 3.0,
    },
    {
        "temp" : 13.8214431818,
        "depth" : 4.0,
    },
    {
        "temp" : 13.6899553571,
        "depth" : 5.0,
    }
]}

数据库包含有关水深 n 米的信息，以及给定深度的温度。这存储在“diveValues”数组中。我已经成功地对日期之间的所有深度进行了平均，包括月平均和日平均。我遇到的一个严重问题是获取过去 6 个月每个月的平均深度，比如 1 到 4 米之间。

以下是从 1 月到 6 月所有深度的每个月平均温度的示例:

db.collection.aggregate(
  [
    {$unwind:"$diveValues"},
    {$match:
      {'startdatetime':
        {$gt:new ISODate("2016-01-10T06:00:29Z"),
        $lt:new ISODate("2016-06-10T06:00:29Z")}
        }
      },

    {$group:
      {_id: 
        { year: { $year: "$startdatetime" }, 
        month: { $month: "$startdatetime" }},
      avgTemp: { $avg: "$diveValues.temp" }}
    },
    {$sort:{_id:1}}
  ]
)

导致:

{ "_id" : { "year" : 2016, "month" : 1 }, "avgTemp" : 7.575706502958313 }
{ "_id" : { "year" : 2016, "month" : 3 }, "avgTemp" : 6.85037457740135 }
{ "_id" : { "year" : 2016, "month" : 4 }, "avgTemp" : 7.215702831902588 }
{ "_id" : { "year" : 2016, "month" : 5 }, "avgTemp" : 9.153453683614638 }
{ "_id" : { "year" : 2016, "month" : 6 }, "avgTemp" : 11.497953009390237 }

现在，我似乎无法弄清楚如何获得同期 1 到 4 米之间的平均温度。

我一直在尝试按所需的深度对值进行分组，但没有成功 - 通常以错误的语法结束。此外，如果我没记错的话，$match 管道将返回所有深度，只要潜水具有 1 米和 4 米的值，所以这将不起作用。

通过 find() 工具，我使用 $slice 从数组中返回我想要的值 - 但与 aggregate() 函数一起使用时没有成功。

有办法解决吗？在此先感谢，非常感谢!

Answer 1

您需要将您的 $match 之前的管道$unwind 到 optimize 你的聚合操作就像做一个 $unwind 对整个集合的操作可能会导致一些性能问题，因为它为每个数组条目生成每个文档的副本并且使用更多内存(聚合管道上可能的内存上限为总内存的 10％)因此需要“时间”产生扁平阵列以及“时间”来处理它。因此，最好限制进入要展平的管道的文档数量。

db.collection.aggregate([
    {
        "$match": {
            "startdatetime": {
                "$gt": new ISODate("2016-01-10T06:00:29Z"),
                "$lt": new ISODate("2016-06-10T06:00:29Z")
            }, 
            "diveValues.depth": { "$gte": 1, "$lte": 4 } 
        } 
    },
    { "$unwind": "$diveValues" },
    { "$match": { "diveValues.depth": { "$gte": 1, "$lte": 4 } } },
    { 
        "$group": {
            "_id": { 
                "year": { "$year": "$startdatetime" }, 
                "month": { "$month": "$startdatetime" }
            },
            "avgTemp": { "$avg": "$diveValues.temp" }
        }
    }
])

---

如果您希望结果包含所有深度和 1-4 深度范围的平均温度，那么您需要运行此管道，该管道将使用 $cond tenary operator to feed the $avg 根据深度范围对组内的累积温度进行运算:

db.collection.aggregate([
    {
        "$match": {
            "startdatetime": {
                "$gt": new ISODate("2016-01-10T06:00:29Z"),
                "$lt": new ISODate("2016-06-10T06:00:29Z")
            }
        }
    },     
    { "$unwind": "$diveValues" },
    { 
        "$group": {
            "_id": { 
                "year": { "$year": "$startdatetime" }, 
                "month": { "$month": "$startdatetime" }
            },
            "avgTemp": { "$avg": "$diveValues.temp" },
            "avgTempDepth1-4": {
                "$avg": {
                    "$cond": [
                        { 
                            "$and": [
                                { "$gte": [ "$diveValues.depth", 1 ] }, 
                                { "$lte": [ "$diveValues.depth", 4 ] }
                            ]
                        },
                        "$diveValues.temp",
                        null                        
                    ]
                }
            }
        }
    }
])