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如果我有以下格式的数据:
[
{
_id: 1,
startDate: ISODate("2017-01-1T00:00:00.000Z"),
endDate: ISODate("2017-02-25T00:00:00.000Z"),
type: 'CAR'
},
{
_id: 2,
startDate: ISODate("2017-02-17T00:00:00.000Z"),
endDate: ISODate("2017-03-22T00:00:00.000Z"),
type: 'HGV'
}
]
是否可以检索按“类型”分组的数据,但也可以检索给定日期范围内每个月的类型计数,例如在 2017/1/1 到 2017/4/1 之间将返回:
[
{
_id: 'CAR',
monthCounts: [
/*January*/
{
from: ISODate("2017-01-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-01-31T23:59:59.999Z"),
count: 1
},
/*February*/
{
from: ISODate("2017-02-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-02-28T23:59:59.999Z"),
count: 1
},
/*March*/
{
from: ISODate("2017-03-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-03-31T23:59:59.999Z"),
count: 0
},
]
},
{
_id: 'HGV',
monthCounts: [
{
from: ISODate("2017-01-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-01-31T23:59:59.999Z"),
count: 0
},
{
from: ISODate("2017-02-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-02-28T23:59:59.999Z"),
count: 1
},
{
from: ISODate("2017-03-1T00:00:00.000Z"),
to: ISODate("2017-03-31T23:59:59.999Z"),
count: 1
},
]
}
]
返回的格式并不是很重要,但我想要实现的是在单个查询中检索同一分组的多个计数(每月一次)。输入可以只是报告的开始日期和结束日期,或者更有可能是要分组的日期范围数组。
最佳答案
此算法基本上是在两个值的区间之间“迭代”值。 MongoDB 有几种方法来处理这个问题,即 mapReduce()
一直存在的方法。以及 aggregate()
可用的新功能方法。
我将扩展您的选择以故意显示重叠的月份,因为您的示例没有月份。这将导致“HGV”值出现在“三个月”的输出中。
{
"_id" : 1,
"startDate" : ISODate("2017-01-01T00:00:00Z"),
"endDate" : ISODate("2017-02-25T00:00:00Z"),
"type" : "CAR"
}
{
"_id" : 2,
"startDate" : ISODate("2017-02-17T00:00:00Z"),
"endDate" : ISODate("2017-03-22T00:00:00Z"),
"type" : "HGV"
}
{
"_id" : 3,
"startDate" : ISODate("2017-02-17T00:00:00Z"),
"endDate" : ISODate("2017-04-22T00:00:00Z"),
"type" : "HGV"
}
db.cars.aggregate([
{ "$addFields": {
"range": {
"$reduce": {
"input": { "$map": {
"input": { "$range": [
{ "$trunc": {
"$divide": [
{ "$subtract": [ "$startDate", new Date(0) ] },
1000
]
}},
{ "$trunc": {
"$divide": [
{ "$subtract": [ "$endDate", new Date(0) ] },
1000
]
}},
60 * 60 * 24
]},
"as": "el",
"in": {
"$let": {
"vars": {
"date": {
"$add": [
{ "$multiply": [ "$$el", 1000 ] },
new Date(0)
]
},
"month": {
}
},
"in": {
"$add": [
{ "$multiply": [ { "$year": "$$date" }, 100 ] },
{ "$month": "$$date" }
]
}
}
}
}},
"initialValue": [],
"in": {
"$cond": {
"if": { "$in": [ "$$this", "$$value" ] },
"then": "$$value",
"else": { "$concatArrays": [ "$$value", ["$$this"] ] }
}
}
}
}
}},
{ "$unwind": "$range" },
{ "$group": {
"_id": {
"type": "$type",
"month": "$range"
},
"count": { "$sum": 1 }
}},
{ "$sort": { "_id": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id.type",
"monthCounts": {
"$push": { "month": "$_id.month", "count": "$count" }
}
}}
])
完成这项工作的关键是 $range
运算符,它采用“开始”和“结束”的值以及要应用的“间隔”。结果是一个从“开始”开始并递增直到到达“结束”的值数组。
我们将其与 startDate
和 endDate
一起使用,以生成介于这些值之间的可能日期。您会注意到我们需要在这里做一些数学运算,因为 $range
只需要一个 32 位整数,但是我们可以从时间戳值中去掉毫秒数,这样就没问题了。
因为我们想要“月”,应用的操作从生成的范围中提取月份和年份值。我们实际上将范围生成为介于两者之间的“天”,因为“月”在数学上很难处理。后续$reduce
操作仅需要日期范围内的“不同月份”。
因此,第一个聚合管道阶段的结果是文档中的一个新字段,它是 startDate
和 endDate
之间涵盖的所有不同月份的“数组”。这为其余操作提供了一个“迭代器”。
我所说的“迭代器”是指当我们应用 $unwind
时我们会在间隔内的每个不同月份获得一份原始文件的副本。然后这允许以下两个 $group
阶段首先将分组应用于“月份”和“类型”的公共(public)键,以便通过$sum
“总计”计数。 ,然后是 $group
使键只是“类型”,并通过 $push
将结果放入数组中.
这给出了上述数据的结果:
{
"_id" : "HGV",
"monthCounts" : [
{
"month" : 201702,
"count" : 2
},
{
"month" : 201703,
"count" : 2
},
{
"month" : 201704,
"count" : 1
}
]
}
{
"_id" : "CAR",
"monthCounts" : [
{
"month" : 201701,
"count" : 1
},
{
"month" : 201702,
"count" : 1
}
]
}
请注意,“月份”的覆盖范围仅在有实际数据的情况下出现。虽然可以在一个范围内产生零值,但这样做需要相当多的争论,而且不太实用。如果您想要零值,那么最好在检索到结果后在客户端的后处理中添加它。
如果你真的很在意零值,那么你应该单独查询 $min
和 $max
值,并将它们传递给“暴力破解”管道,为每个提供的可能范围值生成副本。
因此这次“范围”是在所有文档的外部进行的,然后您使用 $cond
语句放入累加器以查看当前数据是否在生成的分组范围内。此外,由于生成是“外部的”,我们确实不需要 $range
的 MongoDB 3.4 运算符,因此这也可以应用于早期版本:
// Get min and max separately
var ranges = db.cars.aggregate(
{ "$group": {
"_id": null,
"startRange": { "$min": "$startDate" },
"endRange": { "$max": "$endDate" }
}}
).toArray()[0]
// Make the range array externally from all possible values
var range = [];
for ( var d = new Date(ranges.startRange.valueOf()); d <= ranges.endRange; d.setUTCMonth(d.getUTCMonth()+1)) {
var v = ( d.getUTCFullYear() * 100 ) + d.getUTCMonth()+1;
range.push(v);
}
// Run conditional aggregation
db.cars.aggregate([
{ "$addFields": { "range": range } },
{ "$unwind": "$range" },
{ "$group": {
"_id": {
"type": "$type",
"month": "$range"
},
"count": {
"$sum": {
"$cond": {
"if": {
"$and": [
{ "$gte": [
"$range",
{ "$add": [
{ "$multiply": [ { "$year": "$startDate" }, 100 ] },
{ "$month": "$startDate" }
]}
]},
{ "$lte": [
"$range",
{ "$add": [
{ "$multiply": [ { "$year": "$endDate" }, 100 ] },
{ "$month": "$endDate" }
]}
]}
]
},
"then": 1,
"else": 0
}
}
}
}},
{ "$sort": { "_id": 1 } },
{ "$group": {
"_id": "$_id.type",
"monthCounts": {
"$push": { "month": "$_id.month", "count": "$count" }
}
}}
])
它为所有分组的所有可能月份生成一致的零填充:
{
"_id" : "HGV",
"monthCounts" : [
{
"month" : 201701,
"count" : 0
},
{
"month" : 201702,
"count" : 2
},
{
"month" : 201703,
"count" : 2
},
{
"month" : 201704,
"count" : 1
}
]
}
{
"_id" : "CAR",
"monthCounts" : [
{
"month" : 201701,
"count" : 1
},
{
"month" : 201702,
"count" : 1
},
{
"month" : 201703,
"count" : 0
},
{
"month" : 201704,
"count" : 0
}
]
}
所有版本的 MongoDB 都支持 mapReduce,上面提到的“迭代器”的简单情况由映射器中的 for
循环处理。我们可以通过简单地执行以下操作来获得生成到第一个 $group
的输出:
db.cars.mapReduce(
function () {
for ( var d = this.startDate; d <= this.endDate;
d.setUTCMonth(d.getUTCMonth()+1) )
{
var m = new Date(0);
m.setUTCFullYear(d.getUTCFullYear());
m.setUTCMonth(d.getUTCMonth());
emit({ id: this.type, date: m},1);
}
},
function(key,values) {
return Array.sum(values);
},
{ "out": { "inline": 1 } }
)
产生:
{
"_id" : {
"id" : "CAR",
"date" : ISODate("2017-01-01T00:00:00Z")
},
"value" : 1
},
{
"_id" : {
"id" : "CAR",
"date" : ISODate("2017-02-01T00:00:00Z")
},
"value" : 1
},
{
"_id" : {
"id" : "HGV",
"date" : ISODate("2017-02-01T00:00:00Z")
},
"value" : 2
},
{
"_id" : {
"id" : "HGV",
"date" : ISODate("2017-03-01T00:00:00Z")
},
"value" : 2
},
{
"_id" : {
"id" : "HGV",
"date" : ISODate("2017-04-01T00:00:00Z")
},
"value" : 1
}
所以它没有第二个分组来组合成数组,但我们确实产生了相同的基本聚合输出。
关于mongodb - 在开始和结束范围内分组和计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44439208/
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看XXX数据如下: lala XXX = EL String [XXX] | TXT String | MMS String 为此,XXX数据yppz是由 lala
我是一名优秀的程序员,十分优秀!