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前言 mongodb在计算集合数组值时候,我们通常会想到使用$group与$sum,但是如果是数组里面多个json对象,并且还需要根据条件过滤多个对象的内容该如何处理? 现在让我们来实现它,假设mongodb中有个user集合,其数据内容如下: /* 1 */ { "_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"), "date" : "2019-01-18 09", "data" : [ { "app_platform" : "ios", "user" : 3028 }, { "app_platform" : "android", "user" : 4472 }, ] } ... 现在我们需要计算date日期为"2019-01-18 09"并且app_platform的类型为"ios"的user总数 如果可以,请先思考下mongodb语句如何实现。 实现过程中有个执行非常重要,即$unwind,官方解释:
于是我们便想到将data数组对象分条拆开,化繁为简,mongodb语句如下: db.getCollection('user').aggregate([ { $project: { _id: 1, data: 1, date: 1} }, { $match: {"date": "2019-01-18 09"} }, { $unwind: "$data" }, ]) 得到结果如下:
可以看到数据由数组变成了多条文档数据,于是问题转变为计算结果的user总数,是不是觉得问题变简单了,而且我们也可以继续使用$match来过滤app_platform数据,mongodb语句如下: db.getCollection('user').aggregate([ { $project: { _id: 1, data: 1, date: 1} }, { $match: {"date": "2019-01-18 09"} }, { $unwind: "$data" }, { $match: { "data.app_platform": { $in: ["ios"]} }, } ]) 执行结果如下:
可以看到数据已经被过滤了,如果自信观察两个$match的作用可以发现,mongodb是按顺序执行的,即$match作用于其前面的操作结果集合 让我们继续计算,此时只需要使用group与sum对data里的user字段求和即可,mongodb语句如下: db.getCollection('user').aggregate([ { $project: { _id: 1, data: 1, date: 1} }, { $match: {"date": "2019-01-18 09"} }, { $unwind: "$data" }, { $match: { "data.app_platform": { $in: ["ios"]} } }, { $group: { _id: null, "user": {$sum: "$data.user"}} } ]) 结果如下:
计算得出的user即我们所需要的数据。 其实所有的难点如下:
理解了这两点,相信再难的mongodb语句你也能实现。 happy coding! 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对极客世界的支持。 |
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