mongodb中具有相同ID的$sum数组
我收藏的两个文档如下所示:mongodb中具有相同ID的$sum数组,mongodb,mongodb-query,aggregation-framework,Mongodb,Mongodb Query,Aggregation Framework,我收藏的两个文档如下所示: db.conversion.counters.aggregate({ $match: { "_id" : {"$gte" : 1046 , "$lte" : 2055} } $group: { cvchc: {$sum: "$counervalues.chcounter"} cvbsc: {$sum: "$counervalues.bscounter"} } }); 第一
db.conversion.counters.aggregate({
$match:
{
"_id" : {"$gte" : 1046 , "$lte" : 2055}
}
$group:
{
cvchc: {$sum: "$counervalues.chcounter"}
cvbsc: {$sum: "$counervalues.bscounter"}
}
});
第一份文件
{
"_id" : 2055,
"counervalues" : {
"chcounter" : 3
"bscounter" : 10
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 85.0
"conversioncounter" : 6300.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 25.0
"conversioncounter" : 600
}
}
{
"_id" : 1046,
"counervalues" : {
"chcounter" : 23
"bscounter" : 46
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 15.0
"conversioncounter" : 275.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 65.0
"conversioncounter" : 12000.0
}
}
{
"_id" : 3005,
"counervalues" : {
"chcounter" : 26
"bscounter" : 56
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 100.0
"conversioncounter" : 6575.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 90.0
"conversioncounter" : 12600.0
}
}
第二份文件
{
"_id" : 2055,
"counervalues" : {
"chcounter" : 3
"bscounter" : 10
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 85.0
"conversioncounter" : 6300.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 25.0
"conversioncounter" : 600
}
}
{
"_id" : 1046,
"counervalues" : {
"chcounter" : 23
"bscounter" : 46
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 15.0
"conversioncounter" : 275.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 65.0
"conversioncounter" : 12000.0
}
}
{
"_id" : 3005,
"counervalues" : {
"chcounter" : 26
"bscounter" : 56
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 100.0
"conversioncounter" : 6575.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 90.0
"conversioncounter" : 12600.0
}
}
现在,我想应用聚合框架以获得一个新文档,其结果如下:
结果
{
"_id" : 2055,
"counervalues" : {
"chcounter" : 3
"bscounter" : 10
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 85.0
"conversioncounter" : 6300.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 25.0
"conversioncounter" : 600
}
}
{
"_id" : 1046,
"counervalues" : {
"chcounter" : 23
"bscounter" : 46
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 15.0
"conversioncounter" : 275.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 65.0
"conversioncounter" : 12000.0
}
}
{
"_id" : 3005,
"counervalues" : {
"chcounter" : 26
"bscounter" : 56
}
"attributionvalues" :[
{
"id" : 1
"conversionvalue" : 100.0
"conversioncounter" : 6575.0
},
{
"id" : 2
"conversionvalue" : 90.0
"conversioncounter" : 12600.0
}
}
我是这样开始聚合的:
db.conversion.counters.aggregate({
$match:
{
"_id" : {"$gte" : 1046 , "$lte" : 2055}
}
$group:
{
cvchc: {$sum: "$counervalues.chcounter"}
cvbsc: {$sum: "$counervalues.bscounter"}
}
});
但是我很难根据属性值的ID匹配它们并添加它们
任何人都有想法吗?运行以下聚合管道,应该会得到所需的结果:
db.conversion.aggregate([
{ "$match": { "_id" : { "$gte" : 1046 , "$lte" : 2055 } } },
{ "$unwind": "$attributionvalues" },
{
"$group": {
"_id": "$attributionvalues.id",
"cvchc": { "$sum": "$counervalues.chcounter" },
"cvbsc": { "$sum": "$counervalues.bscounter" },
"avcv": { "$sum": "$attributionvalues.conversionvalue" },
"avcc": { "$sum": "$attributionvalues.conversioncounter" }
}
},
{
"$group": {
"_id": null,
"chcounter": { "$first": "$cvchc" },
"bscounter" : { "$first": "$cvbsc" },
"attributionvalues": {
"$push": {
"id": "$_id",
"conversionvalue": "$avcv" ,
"conversioncounter": "$avcc"
}
}
}
},
{
"$project": {
"counervalues": {
"chcounter": "$chcounter",
"bscounter": "$bscounter"
},
"attributionvalues": 1
}
}
])
您是如何在结果中获得
\u id
的?这不是前两个文档的总和。我很确定这在shell中是不可能的-您需要在应用程序中这样做。您可能可以编写自定义mapReduce函数,但同样,您也可以在应用程序中编写。@DavidGrinberg如果_id不相关,我会通过应用程序添加它。我使用shell只是为了更快地尝试。在我的应用程序中,我使用支持聚合框架的spring数据。我当然可以在我的应用程序中这样做,但通常在mongodb中你会得到大量的结果,我认为聚合框架会比在应用程序中迭代更快。我想问的真正问题是你的$group
是否会将所有内容映射到一个\u id
?因为在您的查询中,$group
阶段没有定义\u id
。不管怎样,很确定这在纯蒙哥是不可能的,看我的第二个comment@DavidGrinberg谢谢我认为mapReduce是聚合框架的先驱非常感谢,这正是我想要的。