Mongodb 使用ISODate优化$group查询

我必须得到一个月和一年，在那里花费了最大的成本。 我使用

$group

按年/月日期格式对它们进行分组

db.times.aggregate(
[{
    $group: {
        _id: {
            $dateToString: {
                format: "%Y/%m",
                date: "$date"
            }
        },
        total_cost: {
            $sum: "$cost_spent"
        }
    }
}, {
    $sort: {
        "total_cost": -1
    }
}, {
    $limit: 1
}])

两个问题：

有没有更快的方法来解析我的ISODate

$date

并将其部分用作

$group

\u id

？（尝试了

$month

和

$year

，速度较慢。）

---

有没有办法告诉

$group

排序了

$date

（例如，由于索引）

$substr

操作符将季度/年月值从

ISODate（“2019-01-01T18:30:00Z”）中分离为
年子字符串和
年月子字符串

db.times.aggregate(
[{
    $group: {
        _id: {
            $substr: ['$date', 0, 7]
        },
        total_cost: {
            $sum: "$cost_spent"
        }
    }
}, {
    $sort: {
        "total_cost": -1
    }
}, {
    $limit: 1
}])

如许多调查所示，在这种情况下，最佳性能和速度只能给出字符串日期：

$substr: ['$str_date', 0, 7]

它的速度大约是它的两倍

$substr: ['$iso_date', 0, 7]

它能工作（没料到），但速度慢了约0.5秒。或者-
{$group:{{year:{$year:{$date}，month:{$month:'$date}}，总成本：{$sum:$cost:$cost:$cost}}}
和
{$project:{{id:{$concat:[{$toString:$toString:$id.year'}，}，{$year'}，}，{$toString:$date month'}，toString:$toString:$id.month}，总成本：{$nopu code}。正如我在描述中提到的，$month和$year分区速度较慢。