如何使用MongoDB从汇总结果中投影其他数据？

Question

我正在学习MongoDB，并尝试对一个集合进行分组。 我要查找的是按年份分组，获取最大的“平均注释”字段，并显示与此平均值相关的文档的字段主要名称

例如，如果我有：

Name    | Average   | Year
Name_01 | 7.56      | 1995
Name_02 | 8.96      | 1995
Name_03 | 3.25      | 2005
Name_04 | 4.36      | 2005
Name_05 | 7.52      | 2020

我需要：

Name    | Average   | Year
Name_02 | 8.96      | 1995
Name_05 | 7.52      | 2020
Name_04 | 4.36      | 2005

我已经做了小组和最大。 这是我的代码：

db.foobar.aggregate([
    {
        $group: { _id: '$year_published', max: { $max: '$statistics.average' }}
    },
    {
        $project: { _id: 1, max: 1 }
    }, 
    {
        $sort: { max: -1 }
    }    
])

这给了我这种结果：

{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : 1999,
            "max" : 8.0343000000000000
        }, 
        {
            "_id" : 1985,
            "max" : 7.8833299999999999
        }
        // An so on...
}

但我也想将与“ max”相关的文档的主要名称投影为类似以下内容：

 {
    "result" : [ 
        {
            "_id" : 1999,
            "max" : 8.0343000000000000,
            "name": "Foo Bar"
        }, 
        {
            "_id" : 1985,
            "max" : 7.8833299999999999,
            "name": "Lorem Ipsum"
        }
        // An so on...
}

注意：问题的下一部分会增加名称的复杂性（由于我的文档结构）。 现在，这不是我主要关注的问题，但我将其添加到问题中以反映我的所有问题。

主要名称很难获得。 对于每个文档，我都有一个像这样的对象数组：

{
    "names" : [ 
        {
            "type" : "primary",
            "value" : "Foo bar"
        }, 
        {
            "type" : "alternate",
            "value" : "Foo foo"
        }, 
        {
            "type" : "alternate",
            "value" : "Bar bar"
        }
    ]
}

我想得到的是带有“ primary”类型的名称（例如，在我的示例中为“ Foo bar”）。

这是我文件的结构：

{
    "_id" : ObjectId("56338f2bdc99b8ec22a43328"),
    "names" : [ 
        {
            "type" : "primary",
            "value" : "Foo bar"
        },
        {
            "type" : "alternate",
            "value" : "Barr foo"
        }
    ],
    "year_published" : 1992
    "statistics" : {
        "average" : 6.6057699999999997
    }
}

我想我还不算远，但我不知道该怎么做...能帮我吗？

Answer 1

如果您想从特定文档中将“已粘贴”的值作为“最大”值，则$max不适合您。 相反，您需要做的是先对数据进行$sort ，然后使用$first运算符。

db.foobar.aggregate([
    { "$sort":  { "year_published": 1, "statistics.average": -1 } },
    { "$group": { 
        "_id": "$year_published", 
        "max": { "$first": "$statistics.average" }},
        "name": { 
            "$first": {
                "$setDifference": [
                    { "$map": {
                        "input": "$names",
                        "as": "name",
                        "in": {
                            "$cond": {
                                "if": { "$eq": [ "$$name.type", "primary" ] },
                                "then": "$$name.value",
                                "else": false
                            }
                        }
                    }},
                    [false]
                ]
            }
        }
    }},
    { "$unwind": "$name" }
])

$first和$last运算符对“分组边界”数据起作用。 这意味着它们从属性中返回数据，该属性出现在用于分组_id的值的开头或结尾。

这就是为什么您要先“排序”的原因，以便选择文档。

相比之下， $max和$min只是从示例文档中的任意位置选择“ max / min”值。 满足您的需求就可以了，但是如果您想要“相关”字段，那么必须先进行排序。

这就是它的基础。 最好使用$map和$setDifference组合来完成处理数组过滤的另一部分，如图所示。 $map允许通过$cond在每个“内联”数组元素上测试条件，并根据是对还是错来返回值。 结果当然仍然是相等长度的数组。

$setDifference本质上会过滤掉返回为false ，因此剩下的唯一内容应该是“ primary”。 仍然是一个数组，这就是为什么仍使用$unwind原因，尽管它只是一个单元素数组。

将来的MongoDB版本将通过$filter和$arrayElemAt更好地做到这一点。 一瞥：

db.foobar.aggregate([
    { "$sort":  { "year_published": 1, "statistics.average": -1 } },
    { "$group": { 
        "_id": "$year_published", 
        "max": { "$first": "$statistics.average" }},
        "name": { 
            "$first": {
                "$arrayElemAt": [
                    { "$filter": {
                        "input": "$names",
                        "as": "name",
                        "cond": {
                            "$eq": [ "$$name.type", "primary" ]
                        }
                    }},
                    0
                ]
            }
        }
    }}
])

但是这些都没有改变“先排序”的基本规则，然后仅从分组边界中选取值。

Answer 2

请尝试以下代码：您需要在$ First的帮助下选择在组管道操作中提交的“名称”。

$ First选择将表达式应用于通过键共享同一组文档的一组文档中的第一个文档所产生的值。

db.foobar.aggregate([ 
{ "$unwind" : "$names" },
{ $match :
           { "$names.type" : "primary"}
} ,
{ $sort : 
          { "year_published" : 1, "statistics.average" : -1 } 
},
{ $group : 
          { _id :  "$year_published" , 
            name : {
                     $first : "$names.value" 
                   }, 
            max: { $max: "$statistics.average" } 
          }
},
{ $sort: 
        { max: -1 } 
}  
]).pretty();

这将为您提供所需的结果：

{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : 1999,
            "max" : 8.0343000000000000,
            "name": "Foo Bar"
        }, 
        {
            "_id" : 1985,
            "max" : 7.8833299999999999,
            "name": "Lorem Ipsum"
        }
        // An so on...
}