跨多个文档求和数组数值

Question

我有 Mongo 文档，其中包含按顺序排列的数组数字值（按天），我想对数组外按字段分组的每个位置的多个文档中的相同值求和。

{"_id" : "1",
 "group" : "A",
 "value_list" : [1,2,3,4,5,6,7]
},
{"_id" : "2",
 "group" : "B",
 "value_list" : [10,20,30,40,50,60,70]
},
{"_id" : "3",
 "group" : "A",
 "value_list" : [1,2,3,4,5,6,7]
},
{"_id" : "4",
 "group" : "B",
 "value_list" : [10,20,30,40,50,60,70]
}

所以下面列出了我所追求的结果。

上面有两个A组文档，在value_list数组的位置1，两个文档的值都是1。所以1+1=2。位置 2，两个文档中的值都是 2，所以 2+2=4，依此类推。

上面有两个 B 组文档，在 value_list 数组的位置 1，两个文档的值都是 10。所以 10+10=20。位置 2，两个文档中的值都是 20，所以 20+20=40，等等。

{"_id" : "30",
 "group" : "A",
 "value_list" : [2,4,6,8,10,12,14]
},
{"_id" : "30",
 "group" : "A",
 "value_list" : [20,40,60,80,100,120,140]
}

我将如何使用 Mongo 脚本执行此操作？谢谢，马特

Answer 1

当然，最“可扩展”的方式是使用$unwind 的includeArrayIndex 选项来跟踪位置，然后使用$sum“展开”组合，然后再添加回数组格式：

db.getCollection('test').aggregate([
  { "$unwind": { "path": "$value_list", "includeArrayIndex": "index" } },
  { "$group": {
    "_id": {
      "group": "$group",
      "index": "$index"
    },
    "value_list": { "$sum": "$value_list" }
  }},
  { "$sort": { "_id": 1 } },
  { "$group": {
      "_id": "$_id.group",
      "value_list": { "$push": "$value_list" }
  }},
  { "$sort": { "_id": 1 } }  
])

请注意，您需要在第一个 $group 之后添加 $sort 以保持数组位置。

如果你能侥幸成功，你也可以将所有数组应用到$reduce：

db.getCollection('test').aggregate([
  { "$group": {
    "_id": "$group",
    "value_list": { "$push": "$value_list" }  
  }},
  { "$addFields": {
    "value_list": {
      "$reduce": {
        "input": "$value_list",
        "initialValue": [],
        "in": {
          "$map": {
            "input": {
              "$zip": {
                "inputs": ["$$this", "$$value"],
                "useLongestLength": true,
              }
            },
            "in": { "$sum": "$$this"}
          }
        }         
      } 
    }  
  }},
  { "$sort": { "_id": 1 } }
])

基本上，您使用初始$push 创建一个“数组数组”，然后使用$reduce 处理它。 $zip 对每个元素进行“成对”赋值，然后在 $map 期间使用 $sum 在每个位置将它们相加。

虽然效率更高一些，但对于大数据来说并不实用，因为在“减少”它之前，您可能会通过将所有分组的“数组”添加到分组中的单个数组中来打破 BSON 限制。

任何一种方法都会产生相同的结果：

/* 1 */
{
    "_id" : "A",
    "value_list" : [ 
        2.0, 
        4.0, 
        6.0, 
        8.0, 
        10.0, 
        12.0, 
        14.0
    ]
}

/* 2 */
{
    "_id" : "B",
    "value_list" : [ 
        20.0, 
        40.0, 
        60.0, 
        80.0, 
        100.0, 
        120.0, 
        140.0
    ]
}