您的问题没有很清楚地提出,但您似乎想要在这里做的是计算字段中数据的出现次数,可选择通过匹配条件的值过滤这些字段。
这里$cond 运算符允许您将logical condition 转换为值:
db.collection.aggregate([
{ "$group": {
"_id": null,
"name": { "$sum": 1 },
"salary": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$gte": [ "$salary", 1000 ] },
1,
0
]
}
},
"type": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$type", "type2" ] },
1,
0
]
}
}
}}
])
所有值都在同一个文档中,在这里将它们分开没有任何意义,因为这是管道中的额外工作。
{ "_id" : null, "name" : 3, "salary" : 3, "type" : 2 }
否则在长格式中,由于需要为每个键制作每个文档的副本,因此性能不是很好,如下所示:
db.collection.aggregate([
{ "$project": {
"name": 1,
"salary": 1,
"type": 1,
"category": { "$literal": ["name","salary","type"] }
}},
{ "$unwind": "$category" },
{ "$group": {
"_id": "$category",
"count": {
"$sum": {
"$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "name"] },
{ "$ifNull": [ "$name", false ] }
]},
1,
{ "$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "salary" ] },
{ "$gte": [ "$salary", 1000 ] }
]},
1,
{ "$cond": [
{ "$and": [
{ "$eq": [ "$category", "type" ] },
{ "$eq": [ "$type", "type2" ] }
]},
1,
0
]}
]}
]
}
}
}}
])
它的输出:
{ "_id" : "type", "count" : 2 }
{ "_id" : "salary", "count" : 3 }
{ "_id" : "name", "count" : 3 }
如果您的文档没有统一的键名或无法指定管道条件中的每个键,请改用mapReduce 申请:
db.collection.mapReduce(
function() {
var doc = this;
delete doc._id;
Object.keys(this).forEach(function(key) {
var value = (( key == "salary") && ( doc[key] < 1000 ))
? 0
: (( key == "type" ) && ( doc[key] != "type2" ))
? 0
: 1;
emit(key,value);
});
},
function(key,values) {
return Array.sum(values);
},
{
"out": { "inline": 1 }
}
);
它的输出:
"results" : [
{
"_id" : "name",
"value" : 3
},
{
"_id" : "salary",
"value" : 3
},
{
"_id" : "type",
"value" : 2
}
]
这与条件计数基本相同,只是您只指定所需条件的“反向”,并且只指定要过滤条件的字段。当然,这种输出格式很容易作为单独的文档发出。
相同的方法适用于在您想要条件的字段上测试条件是否满足,并在满足条件的情况下返回 1 或在不求和的情况下返回 0。