MongoDB: Сократить массив объектов в один объект путем вычисления среднего для каждого поля - PullRequest
Новая
       38

MongoDB: Сократить массив объектов в один объект путем вычисления среднего для каждого поля

4 голосов
/ 23 мая 2019

Я использую API агрегации MongoDB для агрегирования некоторых данных ежедневно. Результат этой агрегации имеет следующий формат: 

[
  {
    aggDate: '2019-05-23',
    results: [
      {
        foo: 0.58,
        bar: 0.42
      }, {
        foo: 0.32,
        bar: 0.98
      }
    ]
  }
]

Агрегация по дате в порядке, но теперь я бы хотел агрегировать объекты в массиве results.

Результат этой агрегации должен иметь следующий формат: 

[
  {
    aggDate: '2019-05-23',
    result: {
      foo: 0.45 // avg of all the `foo`, here: (0.58 + 0.32) / 2
      bar: 0.7 // avg of all the `bar`, here: (0.42 + 0.98) / 2
    }
  }
]

Моя проблема здесь в том, что ключи foo и bar могут изменяться / новые поля могут быть добавлены в results объекты. Чтобы избежать перекодирования запроса каждый раз, когда я его выполняю, я хочу использовать какой-то общий способ сказать MongoDB

Возьмите этот массив объектов и сведите его в один объект, где каждое значение является средним значением одного и того же поля во всех объектах.

Я знаю, что оператор $reduce существует в MongoDB, но я не могу понять, как его использовать, и я даже не уверен, может ли он мне здесь помочь.

Ответы [ 3 ]

4 голосов
/ 23 мая 2019

Вы должны запустить $ unwind и агрегировать данные, используя $ group этапов. Вам также необходимо $ arrayToObject и $ objectToArray для работы с динамическими ключами. $ уменьшить здесь не вариант, так как ключи не известны 

db.col.aggregate([
    {
        $project: {
            aggDate: 1,
            results: {
                $map: { input: "$results", in: { $objectToArray: "$$this" } }
            }
        }
    },
    {
        $unwind: "$results"
    },
    {
        $unwind: "$results"
    },
    {
        $group: {
            _id: { aggDate: "$aggDate", k: "$results.k" },
            sum: { $sum: "$results.v" },
            count: { $sum: 1 }
        }
    },
    {
        $project: {
            _id: 1,
            v: { $divide: [ "$sum", "$count" ] }
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$_id.aggDate",
            results: { $push: { k: "$_id.k", v: "$v" } }
        }
    },
    {
        $project: {
            _id: 0,
            aggDate: "$_id",
            results: { $arrayToObject: "$results" }
        }
    }
])

Детская площадка Монго

3 голосов
/ 23 мая 2019

Вам не нужно использовать $reduce. Просто $sum может сделать работу. 

db.collection.aggregate([
  { "$project": {
    "result": {
      "foo": { "$divide": [{ "$sum": "$results.foo" }, { "$size": "$results" }] },
      "bar": { "$divide": [{ "$sum": "$results.bar" }, { "$size": "$results" }] }
    }
  }}
])

Обновление -> в соответствии с динамическими ключами внутри results массив 

db.collection.aggregate([
  { "$project": {
    "aggDate": 1,
    "results": {
      "$reduce": {
        "input": {
          "$map": { "input": "$results", "in": { "$objectToArray": "$$this" }}
        },
        "initialValue": [],
        "in": { "$concatArrays": ["$$value", "$$this"] }
      }
    }
  }},
  { "$project": {
    "aggDate": 1,
    "result": {
      "$arrayToObject": {
        "$map": { "input": { "$setUnion": ["$results.k"] },
          "as": "m",
          "in": {
            "$let": {
              "vars": {
                "fil": {
                  "$filter": {
                    "input": "$results",
                    "as": "d",
                    "cond": { "$eq": ["$$d.k", "$$m"] }
                  }
                }
              },
              "in": {
                "k": "$$m",
                "v": { "$divide": [{ "$sum": "$$fil.v" }, { "$size": "$$fil" }] }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }}
])

MongoPlayground

С более упрощенной версией и с одной $project ступенью 

db.collection.aggregate([
  { "$project": {
    "aggDate": 1,
    "result": {
      "$let": {
        "vars": {
          "red": {
            "$reduce": {
              "input": {
                "$map": { "input": "$results", "in": { "$objectToArray": "$$this" }}
              },
              "initialValue": [],
              "in": { "$concatArrays": ["$$value", "$$this"] }
            }
          }
        },
        "in": {
          "$arrayToObject": {
            "$map": { "input": { "$setUnion": ["$$red.k"] },
              "as": "m",
              "in": {
                "$let": {
                  "vars": {
                    "fil": {
                      "$filter": {
                        "input": "$$red",
                        "as": "d",
                        "cond": { "$eq": ["$$d.k", "$$m"] }
                      }
                    }
                  },
                  "in": {
                    "k": "$$m",
                    "v": { "$divide": [{ "$sum": "$$fil.v" }, { "$size": "$$fil" }] }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }}
])

MongoPlayground

И оба выводятся как 

[
  {
    "_id": ObjectId("5a934e000102030405000000"),
    "aggDate": "2019-05-23",
    "result": {
      "bar": 0.7,
      "foho": 0.32,
      "foo": 0.58,
      "sdbar": 0.98
    }
  }
]
0 голосов
/ 23 мая 2019

EDIT: не самый элегантный но: 

    { 
        "$unwind" : "$result"
    }, 
    { 
        "$addFields" : {
            "value" : {
                "$objectToArray" : "$result"
            }
        }
    }, 
    { 
        "$unwind" : "$value"
    }, 
    { 
        "$group" : {
            "_id" : null, 
            "length" : {
                "$sum" : 1.0
            }, 
            "total" : {
                "$sum" : "$value.v"
            }
        }
    }, 
    { 
        "$addFields" : {
            "avg" : {
                "$divide" : [
                    "$total", 
                    "$length"
                ]
            }
        }
    }
...