mongodb烛台查询

我需要从mongo查询财务数据并生成每日蜡烛棒图

集合架构类似于：

{
  symbol: 'GOOG',
  amount: 1000,
  rate: 123,
  created_at: ISODate('some point in time')
}

图表中的每个条目（即每给定一天）应由4个值组成：

高（最高（比率））

低（最低（速率））

开放式（给定日期内的第一流）

关闭（给定日期中的最后一个费率）

---

知道如何构建查询吗？

好的，在发送给我后，我了解了：

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我一直在对我正在开发的一个项目进行类似的查询，很高兴看到我得出了类似的结论

我输入的数据来自Robinhood的API；它看起来与您的类似，但提供了字符串形式的日期戳，因此我添加了$toDate和$toString以将字符串翻转到日期对象。我可以选择将传入的日期戳转换为Ruby中的时间对象，然后在这里删除额外的工作

我仍然在改进我的分组，因为我不确定我是否真的需要两个。我的传入流有时会复制数据（由于字符串日期戳的情况，每秒重复一次），因此第一组将清理数据，以避免错误地膨胀第二组中的{“$sum”：“$volume”}

我的$project在请求的前一分钟59秒内返回我的1m烛台数据。这些键匹配Robinhood的API历史记录，因此我可以在代码中将它们视为相同的对象

var date_now   = new Date(new ISODate("2019-10-21T20:00:00.000Z"))
var date_end   = new Date(date_now.getTime() - 1000 * 1)
var date_begin = new Date(date_now.getTime() - 1000 * 60 * 10)
db.quotes.aggregate([
{ "$addFields": { "date": { "$toDate": "$time_pulled" } } },
{ $match: { symbol: "NUGT",
            date: { "$gte": date_begin,
                    "$lt":  date_end } } },
{ $group: { _id: "$date", // group by date to eliminate dups
    "symbol": { "$first": "$symbol" },
    "price":  { "$max": "$last_trade_price" },
    "volume": { "$max": "$volume" } } },
{ $sort:  { _id: 1 } },    // sort by date to get correct first/last prices
{ $group: { _id: "$symbol",
    //"date_begin":  { "$first": { "$toString": "$_id" } },
    //"date_end":    { "$last": { "$toString": "$_id" } },
    "high_price":  { "$max": "$price" },
    "low_price":   { "$min": "$price" },
    "open_price":  { "$first": "$price" },
    "close_price": { "$last": "$price" },
    "volume":      { "$sum": "$volume" } } },
{ $project: { _id: 1,
    begins_at: { "$toString": date_begin },
    volume: 1,
    high_price: 1,
    low_price: 1,
    open_price: 1,
    close_price: 1 } }
])

结果:

/* 1 */
{
    "_id" : "NUGT",
    "high_price" : "26.860000",
    "low_price" : "26.740000",
    "open_price" : "26.834200",
    "close_price" : "26.820000",
    "volume" : 392086.0,
    "begins_at" : "2019-10-21T19:50:00.000Z"
}

/* 1 */
{
    "_id" : "NUGT",
    "high_price" : "26.860000",
    "low_price" : "26.740000",
    "open_price" : "26.834200",
    "close_price" : "26.820000",
    "volume" : 392086.0,
    "begins_at" : "2019-10-21T19:50:00.000Z"
}