【问题标题】:MongoDB aggregate return count of 0 if no documents如果没有文档,MongoDB 聚合返回计数为 0
【发布时间】:2018-10-18 23:26:52
【问题描述】:

我有一个 MongoDB 查询,它根据日期按 5 分钟窗口分组并返回计数(这是使用 count: { $sum: 1 } 的 5 分钟窗口中的文档总数)。

如果该组中不存在文档,我希望查询也为特定的 5 分钟窗口返回计数 0。但是目前,看起来只返回具有正数的组。

当前查询:

        const cursor = await collection.aggregate([
            { $sort : { time : 1 } },
            { 
                $match: {
                     $and: [ 
                        {selector: string },
                        {time: {$gte: timestamp }}
                     ]
                }
            },
            { 
                $group: {
                    _id: {
                        $subtract: [
                            { $subtract: [ "$time", 0 ] },
                            { $mod: [ 
                                { $subtract: [ "$time", 0 ] },
                                1000 * 60 * 5
                            ]}
                        ],
                    },
                    count: { $sum: 1 }
                }
            }
        ])

预期响应:带有文档计数的时间戳,包括总和 0

{ _id: 1525162000000, count: 314 }
{ _id: 1523144100000, count: 0 }
{ _id: 1512155500000, count: 54 }

提前致谢!

【问题讨论】:

  • 您必须创建伪造的文档才能让分组提取它们,这通常会有点讨厌。如果可能的话,我会在客户端做这件事。如果您发布一些示例数据和预期结果以及现有的聚合管道,我们可能会为您提供帮助。
  • 不确定如何创建虚假文档将帮助我确定哪些 5 分钟窗口没有文档。我已经添加了我的查询和预期结果。谢谢!

标签: mongodb count aggregate


【解决方案1】:

免责声明:我不建议在服务器端(所以在 MongoDB 内部)这样做,而是在客户端处理这种情况。

也就是说,这是针对您的问题的通用解决方案,应该很容易适应您的具体情况。

假设您有以下文档(或您的示例中的聚合管道的输出):

{
    "category" : 1
}
{
    "category" : 1
}
// note the missing { category: 2 } document here
{
    "category" : 3
}

以下管道将创建空存储桶(因此,在 category 字段的值范围中缺失的“间隙”值的计数为 0 的文档 - 在本例中为数字 2):

var bucketSize = 1;

db.getCollection('test').aggregate({
    $group: {
        _id: null, // throw all documents into the same bucket
        "min": { $min: "$category" }, // just to calculate the lowest
        "max": { $max: "$category" }, // and the highest "category" value 
        "docs": { $push: "$$ROOT" } // and also keep the root documents
    }
}, {
    $addFields: {
        "docs": { // modify the existing docs array - created in the previous stage
            $concatArrays: [ // by concatenating
                "$docs", // the existing docs array
                {
                    $map: { // with some other array that will be generated
                        input: {
                            $range: [ "$min", "$max", bucketSize ] // based on the min and max values and the bucket size
                        },
                        as: "this",
                        in: { // but represented not as a plain number but as a document that effectively creates a bogus document
                            "category": "$$this", // the bogus category will be set to the respective value
                            "bogus": 1 // marker that allows us not to count this document in the next stage and still get a bucket from $group
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}, {
    $unwind: "$docs" // flatten the "docs" array which will now contain the bogus documents, too
}, {
    $group: {
        _id: "$docs.category", // group by category
        "count": { // this is the result we are interested in
            $sum: { // which will be aggregated by calculating the sum for each document of
                $cond: [ // either 0 or 1 per document
                    { $eq: [ "$docs.bogus", 1 ] }, // depending on whether the document should count as a result or not
                    0,
                    1
                ]
            }
        }
    }
})

上述查询的输出将是:

{
    "_id" : 2,
    "count" : 0.0 // this is what we wanted to achieve
}
{
    "_id" : 3,
    "count" : 1.0 // correct number of matches
}
{
    "_id" : 1,
    "count" : 2.0 // correct number of matches
}

【讨论】:

猜你喜欢
  • 1970-01-01
  • 2023-03-17
  • 2018-06-13
  • 2017-02-28
  • 2012-10-27
  • 2023-03-30
  • 2021-11-16
  • 2013-05-06
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多