mongoDB迭代文档的键&；和值

我对MongoDb很陌生。话虽如此，我的csv文件数据如下，是关于每年的费用

{"Name": "Aruba",
   "Code": "ABW",
   "Type": "Country",
   "IndicatorName": "Military_expenditure",
   "1900": 0,
   "1961": 1,
   "1962": 0,
   "1963": 0,
   "1964": 0,
   "1965": 0,
   "1966": 0,
   "1967": 0,
   "1968": 0,
   "1969": 0
}, {
   "Name": "Afghanistan",
   "Code": "AFG",
   "Type": "Country",
   "IndicatorName": "Military_expenditure",
   "1900": 0,
   "1961": 100,
   "1962": 0,
   "1963": 0,
   "1964": 0,
   "1965": 0,
   "1966": 0,
   "1967": 0,
   "1968": 0,
   "1969": 0
}

但是，我需要得到

年度总开支，即

阿鲁巴=1>>（1900=0+1961=1…+1969=0}阿富汗= 100>>（1900=0+1961=100..+1969=0}

国家总费用=101

阿鲁巴（1900=0+1961=1…+1969=0）+ 阿富汗（1900=0+1961=100…+1969=0）

有人能帮我在MongoDb中进行上述计算吗

然而，我已经写了一个查询，以获得年度总结

db.MiltryExpenditure.aggregate([

 { $match: { "Type":"Country" } },

 {$group:{_id : null,
 1969: { $sum: { "$toDouble":"$1969" }}
, _id : null,
 1960: { $sum: { 

"$toDouble":"$1960" }},
}}
])

但是我不知道如何得到这些国家的总和，如果他们的国家能用标准化的方法得到这些国家的总和，那将是非常感激的

请帮助…

你可以这样试试

    db.MiltryExpenditure.aggregate(
   [{
        "$match": {
            "Type": "Country"
        }
    },
    {
        "$group": {
            "_id": null,

            "1969": {
                "$sum": {
                    "$toDouble": "$1969"
                }
            },

            "1960": {
                "$sum": {
                    "$toDouble": "$1960"
                }
            },

            "totalSummation": {
                "$sum": {
                    "$add": [{
                        "$toDouble": "$1960"
                    }, {
                        "$toDouble": "$1961"
                    }]
                }
            }
        }
    }
])

允许您将对象转换为键和值数组。然后，您可以在该数组上应用，以仅获取表示年份的那些对。一旦数据集限制为年，您就可以运行，以便每年分别执行：

db.collection.aggregate([
    {
        $project: {
            _id: 0,
            years: { 
                $filter: { 
                    input: { $objectToArray: "$$ROOT" }, 
                    cond: { $and: [ { $gte: [ "$$this.k", "1900" ] }, { $lte: [ "$$this.k", "2020" ] } ] } 
                } 
            }
        }
    },
    {
        $unwind: "$years"
    },
    {
        $group: {
            _id: "$years.k",
            total: { $sum: "$years.v" }
        }
    },
    {
        $sort: { _id: 1 }
    }
])

按国家分组更容易，您可以运行两次（按文档汇总所有年份，然后在

$group

内）：

编辑：如果每个国家/地区只有一个文档，则可以缩短第二次查询（您可以删除

$group

）：

请试试这个：

db.yourCollection.aggregate([{ $match: { "Type": "Country" } },
{ $project: { _id: 0, Code: 0, IndicatorName: 0, Type: 0 } },
{
    $addFields: {
        onlyYears: {
            $filter: {
                input: { $objectToArray: "$$ROOT" },
                as: "item",
                cond: { $ne: ["$$item.k", 'Name'] }
            }
        }
    }
}, {
    $project: {
        Name: 1, count: {
            $reduce: {
                input: '$onlyYears',
                initialValue: 0,
                in: { $add: ["$$value", {"$toDouble": "$$this.v"}] }
            }
        }
    }
},
{ $group: { _id: '', count: { $sum: '$count' }, data: { $push: '$$ROOT' } } }
])

结果：

/* 1 */
{
    "_id" : "",
    "count" : 101.0,
    "data" : [ 
        {
            "Name" : "Aruba",
            "count" : 1.0
        }, 
        {
            "Name" : "Afghanistan",
            "count" : 100.0
        }
    ]
}

---

你是否只有那些年份或更多的随机n年数？还有多少其他字段？也许这必须或者可以很容易地用语言代码完成！！我有1900-2018年和265行（国家），我必须用mongo Commands完成这项任务。如果你有重复的文件，

“Name”：“Afghanistan”

或

“Name”：“Aruba”

像这样吗？不，我没有任何重复项。这给了我一个错误，在元素列表后面写着“Syntax error:missing]”我的Syntax db.miltrype.aggregate（[{“$match”：{“Type”：“Country”}，{“$group”：{“{id”：null，“1969”：{“$sum”：{“$toDouble”：“$1969”}，“1960”：{“$sum”：{“$toDouble”：“$1960”}}，“总计”：{“$sum”：{“$add”：[“$toDouble”：“$1960”，“$toDouble”：“$1961”]}}}}]）；现在已更正答案检查。您是否可以建议，如何从该查询中获取前10个值这给了我一个语法错误，表示$add仅支持数字或数据类型而不支持字符串，我相信此错误是因为上载到集合的CSV数据将费用值识别为字符串。您能否帮助包括将字符串转换为double aswell@Udk：更新代码w.r.t.费用字符串值！！你是说

Name

内

data

？你能在这里给我你的结果吗..这是我得到的结果{“\u id:”，“count”：3240672793.3，“data”：[{“Name:”0，“count”：1}，{“Name:”0，“count”：3240672792.3}]@Udk：在聊天室里试试我的答案

db.yourCollection.aggregate([{ $match: { "Type": "Country" } },
{ $project: { _id: 0, Code: 0, IndicatorName: 0, Type: 0 } },
{
    $addFields: {
        onlyYears: {
            $filter: {
                input: { $objectToArray: "$$ROOT" },
                as: "item",
                cond: { $ne: ["$$item.k", 'Name'] }
            }
        }
    }
}, {
    $project: {
        Name: 1, count: {
            $reduce: {
                input: '$onlyYears',
                initialValue: 0,
                in: { $add: ["$$value", {"$toDouble": "$$this.v"}] }
            }
        }
    }
},
{ $group: { _id: '', count: { $sum: '$count' }, data: { $push: '$$ROOT' } } }
])

/* 1 */
{
    "_id" : "",
    "count" : 101.0,
    "data" : [ 
        {
            "Name" : "Aruba",
            "count" : 1.0
        }, 
        {
            "Name" : "Afghanistan",
            "count" : 100.0
        }
    ]
}