MongoDB跨不同文档的两个数组中的项目汇总计数是否相同？

Question

这是我的MongoDB集合架构：

company: String
model: String
cons: [String] // array of tags that were marked as "cons"
pros: [String] // array of tags that were marked as "pros"

这是我的query ：

[
    { "$project": {
        "company": 1,
        "model": 1,
        "data": {
            "$setUnion": [
                { "$map": {
                    "input": "$pros",
                    "as": "pro",
                    "in": {
                        "type": "$pro",
                        "value": "$$pro"
                    }
                }},
                { "$map": {
                    "input": "$cons",
                    "as": "con",
                    "in": {
                        "type": "$con",
                        "value": "$$con"
                    }
                }}
            ]
        }
    }},
    { "$unwind": "$data" },
    { "$group": {
      "_id": { 
          "company": "$company",
          "model": "$model",
          "theTag": "$data.value"
      },
      "sumPros": { 
        "$sum": { 
          "$cond": [
            { "$eq": [ "$data.type", "$pro" ] },
              1,
              0
          ]
        }
      },
      "sumCons": { 
        "$sum": { 
          "$cond": [
            { "$eq": [ "$data.type", "$con" ] },
              1,
              0
          ]
        }
      }
    }},
    { "$group": {
        "_id": { 
            "company": "$_id.company",
            "model": "$_id.model",
        },
        "tags": {$push: { 
          "tag": "$_id.theTag", 
          "pros": "$sumPros",
          "cons": "$sumCons"
        }

      }}
}]

这是输出：

{
        "_id": {
            "company": "Lenovo",
            "model": "T400"
        },
        "tags": [
            {
                "tag": "Quality",
                "pros": 64, // expected value is 54
                "cons": 64  // expected value is 10
            },
            {
                "tag": "Value",
                "pros": 76, // expected value is 30
                "cons": 76  // expected value is 46
            }
        ]
}
...

请注意， pros和cons值是相同的。 他们出于某种原因，代表的总和pros和cons ，我不明白，为什么。

我究竟做错了什么？

更新：

这是集合中的文档：

{
  "company": "Lenovo",
  "model": "X200",

  "cons": [
      "Quality"
  ],
  "pros": [
      "Value",
      "Styling"
  ]
}

Answer 1

作为您在查询中使用的内容的作者，以及在要求您以实际上支持该问题中的声明的数据形式提交某些信息之后，我不得不说您的说法是错误的。

作为记录，这是您在回答时的样本：

{
  "company": "Lenovo",
  "model": "X200",

  "cons": [
      "Quality"
  ],
  "pros": [
      "Value",
      "Styling"
  ]
}

在这里的样本中，如果我运行以下查询（并且确实对以前的答案中的任何误导性操作扩大了责任范围，并将立即予以纠正），那么我看到的结果应该是预期的：

db.collection.aggregate([
    { "$project": {
        "company": 1,
        "model": 1,
        "data": {
            "$setUnion": [
                { "$map": {
                    "input": "$cons",
                    "as": "con",
                    "in": {
                        "type": { "$literal": "con" },
                        "value": "$$con"
                    }
                }},
                { "$map": {
                    "input": "$pros",
                    "as": "pro",
                    "in": {
                        "type": { "$literal": "pro" },
                        "value": "$$pro"
                    }
                }}
            ]
        }
    }},
    { "$unwind": "$data" },
    { "$group": {
        "_id": {
            "company": "$company",
            "model": "$model",
            "tag": "$data.value"
        },
        "pros": {
            "$sum": {
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$data.type", "pro" ] },
                    1,
                    0
                ]
            }
        },
        "cons": {
            "$sum": {
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$data.type", "con" ] },
                    1,
                    0
                ]
            }
        }
    }}
])

由您的样品产生

{
    "_id" : {
            "company" : "Lenovo",
            "model" : "X200",
            "tag" : "Quality"
    },
    "pros" : 0,
    "cons" : 1
}
{
    "_id" : {
            "company" : "Lenovo",
            "model" : "X200",
            "tag" : "Value"
    },
    "pros" : 1,
    "cons" : 0
}
{
    "_id" : {
            "company" : "Lenovo",
            "model" : "X200",
            "tag" : "Styling"
    },
    "pros" : 1,
    "cons" : 0
}

显然，可以正确地在分组键之间正确分配“优点”和“缺点”总数。

因此，这里的“我看到的”是，这些值实际上不是“相同”，而是实际上是“不同的”，因为它们与赋予每个字段累加器的不同条件相匹配。

---

因此，请根据您的原始问题进一步说明 ：

db.collection.aggregate([
    { "$project": {
        "company": 1,
        "model": 1,
        "data": {
            "$setUnion": [
                { "$map": {
                    "input": "$cons",
                    "as": "con",
                    "in": {
                        "type": { "$literal": "con" },
                        "value": "$$con"
                    }
                }},
                { "$map": {
                    "input": "$pros",
                    "as": "pro",
                    "in": {
                        "type": { "$literal": "pro" },
                        "value": "$$pro"
                    }
                }}
            ]
        }
    }},
    { "$unwind": "$data" },
    { "$group": {
        "_id": {
            "company": "$company",
            "model": "$model",
            "tag": "$data.value"
        },
        "pros": {
            "$sum": {
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$data.type", "pro" ] },
                    1,
                    0
                ]
            }
        },
        "cons": {
            "$sum": {
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$data.type", "con" ] },
                    1,
                    0
                ]
            }
        }
    }},
    { "$group": {
        "_id": {
            "company": "$_id.company",
            "model": "$_id.model"
        },
        "data": { "$push": {
            "tag": "$_id.tag",
            "pros": "$pros",
            "cons": "$cons"
        }}
    }}
])

产生：

{
    "_id" : {
            "company" : "Lenovo",
            "model" : "X200"
    },
    "data" : [
            {
                    "tag" : "Quality",
                    "pros" : 0,
                    "cons" : 1
            },
            {
                    "tag" : "Value",
                    "pros" : 1,
                    "cons" : 0
            },
            {
                    "tag" : "Styling",
                    "pros" : 1,
                    "cons" : 0
            }
    ]
}

这正是您要的。