Mongodb 嵌入文档的聚合平均值

我的文档结构如下所示：

{
“_id”：ObjectId（“52517d9e6e0af435ddd48219”），
“日期”：ISODate（“2013-10-06T18:11:26.329Z”），
“发动机”：{
“ahnlab”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“ahnlab”，
“节点名称”：“”，
“地位”：1，
“任务id”：“7fac4f67-2bde-49de-980a-4f7fa1d46db7”，
“威胁”：“EICAR\u测试文件”
},
“avast”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“avast”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“fdce50e9-9bf3-4cc9-91a4-b674a108d478”，
“威胁”：”
},
“平均值”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“平均值”，
“节点名称”：“”，
“地位”：1，
“任务id”：“4bdb4a37-80ab-4631-8587-edcbde7e2592”，
“威胁”：“EICAR_测试”
},
“阿维拉”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“姓名”：“阿维拉”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“43b43bab-ff67-440c-9919-f6241ccaf539”，
“威胁”：”
},
“bitdefender”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“bitdefender”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“ba7efe74-ef93-465f-b6c3-6c4fc746934d”，
“威胁”：”
},
“科摩多”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“科摩多”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“831d2dc8-704b-4eb7-9a75-9a0364a8ab09”，
“威胁”：”
},
“drweb”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“drweb”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“ebb758c3-9146-4a99-b36f-0fb6ee024a33”，
“威胁”：”
},
“f-prot”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“f-prot”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“13590a25-ac0d-4b1b-b93e-bc715009432a”，
“威胁”：”
},
“客户”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“客户机”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“，
“威胁”：”
},
“卡巴斯基”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“姓名”：“卡巴斯基”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“，
“威胁”：”
},
“malwarebytes”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“malwarebytes”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“a97f3d9a-d6a9-44df-8355-c053e9f4980a”，
“威胁”：”
},
“mcafee”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“姓名”：“mcafee”，
“节点名称”：“”，
“地位”：1，
“任务id”：“e7a592bb-84fc-4c47-a1ed-3719874b19cc”，
“威胁”：“EICAR测试文件”
},
“msessentials”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“msessentials”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“01c9fb71-155a-473d-b45c-91fa117ae649”，
“威胁”：”
},
“nod32”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“nod32”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“a715cc8f-0e2f-4698-b883-a35fa6add13e”，
“威胁”：”
},
“诺曼”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“姓名”：“诺曼”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“29da2955-0674-45d2-ac4d-c0b3ea401cba”，
“威胁”：”
},
“诺顿”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“姓名”：“诺顿”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“c4cd1e3e-2f0d-4bf6-84cf-ab0962f7f4ed”，
“威胁”：”
},
“熊猫”：{
“定义”：ISODate（“2000-01-01T00:00:00.000Z”），
“名称”：“熊猫”，
“节点名称”：“”，
“地位”：4，
“任务id”：“b0888f7c-e4a4-4b4e-b163-21d283e166f1”，
“威胁”：”
}
},
“到期日”：ISODate（“2013-10-06T18:11:36.329Z”），
“文件名”：“ffgtr.exe”，
“扫描状态”：“完成”，
“任务id”：“4ce4ae9e-ef0a-476a-8189-92a5bfe328bd”
}

我想用聚合来预测每个引擎的“日期”和“定义”字段。 （“定义”是一个嵌入字段）

只有在指定特定引擎时，我才能成功执行此操作：

cursor=collection.aggregate([
{“$match”：{“date”：{“$gte”：startdate}}，
{'$project'：{“def”：“$engines.avast.definitions”，“date”：1，“\u id”：0}
]，allowDiskUse=True）

但我希望在不指定特定引擎的情况下对所有引擎运行查询，例如：

cursor=collection.aggregate([
{“$match”：{“date”：{“$gte”：startdate}}，
{'$project'：{“def”：“$engines.$elemMatch.definitions”，“date”：1，“\u id”：0}”
]，allowDiskUse=True）

（这不起作用）

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我想找到的是每个引擎类型的“日期”和每个“引擎”定义日期之间的平均差异。

这里的主要问题是数据的结构。为了机智地工作