MongoDB根據時間aggregate示例

須要對下面的集合根據LastUpdate按天分組累加TranslateFields值。

rs_test:SECONDARY> db.new_result.find();   
{ "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed41889"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-02T01:35:02.471Z"), "TranslateFields" : 9 }    
{ "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188a"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-05T11:13:28.344Z"), "TranslateFields" : 10 }    
{ "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188b"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-05T09:26:41.016Z"), "TranslateFields" : 33 }    
{ "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188c"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-02T13:34:50.114Z"), "TranslateFields" : 12 }    
{ "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188d"), "LastUpdate" : ISODate("2016-08-26T03:49:52.369Z"), "TranslateFields" : 17 }

若是是在SQL Server裏，分組統計應該像這樣寫：

SELECT CONVERT(varchar,LastUpdate,112),SUM(TranslateFields)
  FROM dbo.new_result
  GROUP BY CONVERT(varchar,LastUpdate,112)
  ORDER BY 1;

那麼在MongoDB裏，有3種聚合方法：group、aggregate和mapReduce

//2.6版本aggregate方法   
db.new_result.aggregate(    
      {    
        $group : {    
           _id : { year: { $year: "$LastUpdate" }, month: { $month: "$LastUpdate" }, day: { $dayOfMonth: "$LastUpdate" } },    
           totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }    
        }    
      },    
      {    
        $sort : {    
           "_id.year": 1, "_id.month": 1, "_id.day": 1    
        }    
      }    
)

 

 

//3.0版本aggregate方法   
db.new_result.aggregate(    
      {    
        $group : {    
           yearMonthDay: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$LastUpdate" } },    
           totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }    
        }    
      },    
      {    
        $sort : {    
           "yearMonthDay": 1    
        }    
      }    
)

 

//group方法   
db.new_result.group({    
 keyf : function(doc){    
  var date = new Date(doc.LastUpdate);    
  var dateKey = ""+date.getFullYear()+"-"+(date.getMonth()+1)+"-"+date.getDate();    
  return {'day':dateKey};    
},     
 initial : {"time":0},     
 reduce : function(doc, prev){    
        prev.time += doc.TranslateFields;    
    },     
 finalize : function Finalize(out) {    
    return out;    
}    
}    
});

//先存爲日期    
//1    
db.tmp_result.find({"value.Status":3},{"value.TranslateFields":1,"value.LastUpdate":1}).forEach(    
    function(item){    
         db.new_result.save({"LastUpdate":item.value.LastUpdate.getFullYear()+"-"+    
             (item.value.LastUpdate.getMonth()+1)+"-"+    
             item.value.LastUpdate.getDate(),    
             "TranslateFields":item.value.TranslateFields});    
    }    
 )    
//2    
db.new_result.aggregate(    
      {    
        $group : {    
           _id:"$LastUpdate",    
           totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }    
        }    
      }    
     ,{"$sort":{"_id":1}}    
)

 

對於aggregate方法，最好在$group以前$match，減小數據量，若是過濾的鍵上有索引，查詢也會走索引。

db.TranslateTicket.aggregate(    
{    
    "$match":    
    {    
         "LastUpdate": {"$gte":ISODate("2016-06-19T00:00:00.000Z"), "$lt":ISODate("2016-09-19T00:00:00.000Z")},    
         "Status": 3    
    }    
},    
{    
    "$group":    
    {    
      _id : { month: { $month: "$LastUpdate" }, day: { $dayOfMonth: "$LastUpdate" }, year: { $year: "$LastUpdate" } },    
     totalTime: { $sum: "$CharactersCount" }    
    }    
},    
{    
    "$sort":    
    {    
        "_id.year":1,"_id.month":1,"_id.day":1    
    }    
}    
)

 

這種狀況，最好在建立以下索引：

db.TranslateTicket.createIndex({「LastUpdate」:1,」Status」:1},{background:1})