Python 年龄字段的MongoDB复杂聚合管道

我有一个MongoDB集合，其中的文档可能包含以下零个或多个字段：

DOB

（出生日期）、

YOB

（出生年份）和

Age

。它们可能包含整数、浮点数或字符串，它们可能映射到实值，也可能不映射到实值。例如：

{'_id': id1, 'Age': 25},
{'_id': id2, 'Age': 'unknown', 'DOB': 'xxxx-xx-xx'},
{'_id': id3, 'Age': '8', 'DOB': '1988/01/05'},
{'_id': id4, 'YOB': '1995.0'},
{'_id': id5, 'DOB': '5/8/1886'},
{'_id': id6, 'Age': 17, 'YOB': 2003},
{'_id': id7},
...

对于数据库中的每个文档，我需要提取一个标准化字段，

Age\u standarized

，其标准如下：

是一个整数

is>12

小于99

我还需要在多个字段具有可行值的情况下实现一个优先顺序，因为DOB然后是YOB然后是Age

因此，例如，如果

Age

=17但

DOB

=1900'，

Age\u标准化

=17，因为即使DOB存在（且优先于Age），其产生的Age\u标准化超出可行范围（13-98）

如果

YOB

='1998.0'和

Age

='19'，则

Age\u标准化

=23，因为即使年龄存在且可行，YOB也是首选且可行的

我需要在一个大型集合上实现所有这些，我希望在一个PyMongo聚合框架内实现。在上述示例中，输出为：

{'_id': id1, 'Age': 25, 'Age_Standardized': 25},
{'_id': id2, 'Age': 'unknown', 'DOB': 'xxxx-xx-xx'},
{'_id': id3, 'Age': '8', 'DOB': '1988/01/05', 'Age_Standardized': 33},
{'_id': id4, 'YOB': '1995.0', 'Age_Standardized': 26},
{'_id': id5, 'DOB': '5/8/1886'},
{'_id': id6, 'Age': 17, 'YOB': 2003, 'Age_Standardized': 18},
{'_id': id7},

---

年龄字段类型和DOB字段值和格式不一致，因此在查询中执行这些类型的操作不是一个好主意。我建议您更正所有字段的类型和日期格式，以标准化格式，否则您的查询将无法在大型集合中提供性能。这也是您不应将日期值存储为stings的另一个证据。始终存储正确的

日期

对象。