MongoDB中如何计算重复数组元素

我对如何实现这一点有点困惑，希望有人能帮我解决这个问题

我的文档如下所示：

{
    "_id" : NumberLong("1213477"),
    "players" : [
        {
            "acc_id" : 1,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 3
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 126
                },
                {
                    "id" : 130,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 103,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 111
                }
            ]
        },
        {
            "acc_id" : 52,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 132
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 104,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 1
                }
            ]
        }
    ]
}

{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 1,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 3
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 126
            },
            {
                "id" : 130,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 103,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 111
            }
        ]
    }
}
{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 52,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 132
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 104,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 1
            }
        ]
    }
}

所以，在这个游戏中有两个玩家，每个玩家有8张选择的牌。我想进行一些查询，找出有多少人使用相同的卡片。最后，我应该能够有一个最受欢迎的甲板名单。（每张卡都有特定用途）

---

任何帮助都将不胜感激。。。谢谢大家!

如果我把它拆得很好，随行器、管道和操作员应该可以为您工作。
因此，基于以下收集（非常像您在上面发布的）：

步骤1：释放玩家： 它从输入文档中解构一个数组字段，为每个元素输出一个文档。输出如下所示：

{
    "_id" : NumberLong("1213477"),
    "players" : [
        {
            "acc_id" : 1,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 3
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 126
                },
                {
                    "id" : 130,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 103,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 111
                }
            ]
        },
        {
            "acc_id" : 52,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 132
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 104,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 1
                }
            ]
        }
    ]
}

{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 1,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 3
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 126
            },
            {
                "id" : 130,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 103,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 111
            }
        ]
    }
}
{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 52,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 132
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 104,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 1
            }
        ]
    }
}

正如您现在看到的，每个播放器都是一个文档，而不是一个数组元素

步骤2：按卡片分组 在下一阶段中，我们将添加分组管道，按卡片分组：

db.game_players.aggregate([{
    $unwind: '$players'
}, {
    '$group': {
        _id: {
            'card': '$players.cards.id'
        }
    }
}]) {
    "_id": {
        "card": [112, 121, 123, 132, 139, 104, 108, 108]
    }
} {
    "_id": {
        "card": [112, 121, 123, 126, 130, 139, 103, 111]
    }
}

哪些产出：

{ "_id" : { "card" : [ 112, 121, 123, 132, 139, 104, 108, 108 ] } }
{ "_id" : { "card" : [ 112, 121, 123, 126, 130, 139, 103, 111 ] } }

请注意，

卡

键已添加到分组中。那是因为我们需要在下一阶段参考它

第三步：再次放松和分组，并对常用（重复？）卡进行汇总 现在我们有每张牌的总数。请参见下面的输出波纹管：

{ "_id" : 111, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 103, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 126, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 123, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 108, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 112, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 104, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 139, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 132, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 130, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 121, "cards_count" : 2 }

现在你就快到了

步骤4：选择计数大于或等于2的卡片： 最终输出为：

{ "_id" : 123, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 108, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 112, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 139, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 121, "cards_count" : 2 }

---

如果我把它拆得很好，随行的、管道和操作员应该可以为您工作。
因此，基于以下收集（非常像您在上面发布的）：

步骤1：释放玩家： 它从输入文档中解构一个数组字段，为每个元素输出一个文档。输出如下所示：

{
    "_id" : NumberLong("1213477"),
    "players" : [
        {
            "acc_id" : 1,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 3
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 126
                },
                {
                    "id" : 130,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 103,
                    "l" : 6
                },
                {
                    "id" : 111
                }
            ]
        },
        {
            "acc_id" : 52,
            "cards" : [
                {
                    "id" : 112,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 121,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 123
                },
                {
                    "id" : 132
                },
                {
                    "id" : 139,
                    "l" : 5
                },
                {
                    "id" : 104,
                    "l" : 2
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 8
                },
                {
                    "id" : 108,
                    "l" : 1
                }
            ]
        }
    ]
}

{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 1,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 3
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 126
            },
            {
                "id" : 130,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 103,
                "l" : 6
            },
            {
                "id" : 111
            }
        ]
    }
}
{
    "_id" : ObjectId("580d792676d77d5928600787"),
    "players" : {
        "acc_id" : 52,
        "cards" : [
            {
                "id" : 112,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 121,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 123
            },
            {
                "id" : 132
            },
            {
                "id" : 139,
                "l" : 5
            },
            {
                "id" : 104,
                "l" : 2
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 8
            },
            {
                "id" : 108,
                "l" : 1
            }
        ]
    }
}

正如您现在看到的，每个播放器都是一个文档，而不是一个数组元素

步骤2：按卡片分组 在下一阶段中，我们将添加分组管道，按卡片分组：

db.game_players.aggregate([{
    $unwind: '$players'
}, {
    '$group': {
        _id: {
            'card': '$players.cards.id'
        }
    }
}]) {
    "_id": {
        "card": [112, 121, 123, 132, 139, 104, 108, 108]
    }
} {
    "_id": {
        "card": [112, 121, 123, 126, 130, 139, 103, 111]
    }
}

哪些产出：

{ "_id" : { "card" : [ 112, 121, 123, 132, 139, 104, 108, 108 ] } }
{ "_id" : { "card" : [ 112, 121, 123, 126, 130, 139, 103, 111 ] } }

请注意，

卡

键已添加到分组中。那是因为我们需要在下一阶段参考它

第三步：再次放松和分组，并对常用（重复？）卡进行汇总 现在我们有每张牌的总数。请参见下面的输出波纹管：

{ "_id" : 111, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 103, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 126, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 123, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 108, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 112, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 104, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 139, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 132, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 130, "cards_count" : 1 }
{ "_id" : 121, "cards_count" : 2 }

现在你就快到了

步骤4：选择计数大于或等于2的卡片： 最终输出为：

{ "_id" : 123, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 108, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 112, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 139, "cards_count" : 2 }
{ "_id" : 121, "cards_count" : 2 }

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非常好，感谢您详细解释退绕过程。我想要的实际上是上面的第2步，你比我需要的更进一步：）只是加了一个总数，现在我可以计算出哪种组合比较流行。非常感谢你，你是最棒的！非常好，感谢您详细解释退绕过程。我想要的实际上是上面的第2步，你比我需要的更进一步：）只是加了一个总数，现在我可以计算出哪种组合比较流行。非常感谢你，你是最棒的！