具有不同 $match 的嵌套 $group
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【中文标题】具有不同 $match 的嵌套 $group【英文标题】：Nested $group with different $match 【发布时间】：2020-01-11 17:15:18 【问题描述】：Mongo 能否汇总这些数据：
price: 100, name: 'itemA', date: '2019-09-09 00:01:10.534Z',
price: 150, name: 'itemA', date: '2019-08-09 00:01:10.534Z',
price: 50, name: 'itemA', date: '2019-07-09 00:01:10.534Z',
price: 50, name: 'itemA', date: '2019-07-06 00:01:10.534Z',
price: 200, name: 'itemB', date: '2019-09-09 00:01:10.534Z'
放入如下所示的文档中：
[
'name': 'itemA',
'last_7_days':
//sale stats from the last 7 days
'min': 100,
'max': 100,
'avg': 100,
'volume': 1
,
'last_30_days':
//sale stats from the last 30 days
'min': 100,
'max': 150,
'avg': 125,
'volume': 2
,
'last_90_days':
//sale stats from the last 90 days
'min': 50,
'max': 150,
'avg': 87.5,
'volume': 4
,
'sales': [
//show recent sales (limit 3)
'price': 100,
'date': '2019-09-09 00:01:10.534Z'
,
'price': 150,
'date': '2019-08-09 00:01:10.534Z'
,
'price': 50,
'date': '2019-07-09 00:01:10.534Z'
]
,
'name': 'itemB',
'last_7_days':
//sale stats from the last 7 days
'min': 200,
'max': 200,
'avg': 200,
'volume': 1
,
'last_30_days':
//sale stats from the last 30 days
'min': null,
'max': null,
'avg': null,
'volume': 0
,
'last_90_days':
//sale stats from the last 90 days
'min': null,
'max': null,
'avg': null,
'volume': 0
,
'sales': [
//show recent sales (limit 3)
'price': 200,
'date': '2019-09-09 00:01:10.534Z'
]
]
我主要使用$facet 进行了尝试，但到目前为止我无法合并代码。使用 mongo 并且只需一个查询就可以实现此输出吗？
知道如何继续我提到的输出吗？任何帮助将不胜感激。
【问题讨论】：
【参考方案1】：我们可以在不使用$facet 的情况下做到这一点。这个想法是标记每个文档，如果它存在于过去 7 天、30 天和 90 天，然后根据分配的标签对它们进行分组。
以下是一个例子：
db.collection.aggregate([
$addFields:
"info":
$let:
"vars":
"time_difference":
$subtract:[
new Date(),
$toDate:"$date"
]
,
"in":
"tags":[
$cond:[
$lte:["$$time_difference",604800000]
,
"last_7_days",
""
]
,
$cond:[
$lte:["$$time_difference",2592000000]
,
"last_30_days",
""
]
,
$cond:[
$lte:["$$time_difference",7776000000]
,
"last_90_days",
""
]
]
,
$unwind:"$info.tags"
,
$match:
"info.tags":
$ne:""
,
$group:
"_id":
"name":"$name",
"tag":"$info.tags"
,
"name":
$first:"$name"
,
"tag":
$first:"$info.tags"
,
"max":
$max:"$price"
,
"min":
$min:"$price"
,
"avg":
$avg:"$price"
,
"volume":
$sum:1
,
$group:
"_id":"$name",
"name":
$first:"$name"
,
"info":
$push:
"k":"$tag",
"v":
"max" : "$max",
"min" : "$min",
"avg" : "$avg",
"volume" : "$volume"
,
$addFields:
"info":
$arrayToObject:"$info"
,
$addFields:
"info.name":"$name"
,
$replaceRoot:
"newRoot":"$info"
]).pretty()
数据集：
"_id" : ObjectId("5d7715b7f04b490307453d02"),
"price" : 100,
"name" : "itemA",
"date" : "2019-09-09T00:01:10.534Z"
"_id" : ObjectId("5d7715b7f04b490307453d03"),
"price" : 150,
"name" : "itemA",
"date" : "2019-08-09T00:01:10.534Z"
"_id" : ObjectId("5d7715b7f04b490307453d04"),
"price" : 50,
"name" : "itemA",
"date" : "2019-07-09T00:01:10.534Z"
"_id" : ObjectId("5d7715b7f04b490307453d05"),
"price" : 50,
"name" : "itemA",
"date" : "2019-07-06T00:01:10.534Z"
"_id" : ObjectId("5d7715b7f04b490307453d06"),
"price" : 200,
"name" : "itemB",
"date" : "2019-09-09T00:01:10.534Z"
输出：
"last_7_days" :
"max" : 100,
"min" : 100,
"avg" : 100,
"volume" : 1
,
"last_30_days" :
"max" : 100,
"min" : 100,
"avg" : 100,
"volume" : 1
,
"last_90_days" :
"max" : 150,
"min" : 50,
"avg" : 87.5,
"volume" : 4
,
"name" : "itemA"
"last_30_days" :
"max" : 200,
"min" : 200,
"avg" : 200,
"volume" : 1
,
"last_90_days" :
"max" : 200,
"min" : 200,
"avg" : 200,
"volume" : 1
,
"last_7_days" :
"max" : 200,
"min" : 200,
"avg" : 200,
"volume" : 1
,
"name" : "itemB"
查询分析：
第一阶段：在每个文档中添加标签。标签可以是“last_7_days”、“last_30_days”和“last_90_days”。这些标签是根据当前时间和从date 字段获取的时间之间的差异来分配的。如果差值小于 604800000 毫秒。 （相当于 7 天的毫秒数）表示文档位于最近 7 天，依此类推。
第二阶段：展开标签
Satge III：过滤掉空标签
第四阶段：根据[name, tag] 进行分组，计算最小值、最大值、平均值和音量。
第五阶段：仅基于name进行分组，并将所有标签和相关数据作为键值对推送到数组中
第六阶段：将键值对数组转化为对象
阶段 VII 和 VIII： 必要的格式
【讨论】：
以上是关于具有不同 $match 的嵌套 $group的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章