我有以下匹配的数据:
{
date: 20140101,
duration: 23232,
win:[
{
player: "Player1",
score : 2344324
},
{
player: "Player4",
score : 23132
}
],
loss:[
{
player: "Player2",
score : 324
},
{
player: "Player3",
score : 232
}
]
}
现在我想计算所有玩家的输赢:
result :
[
{
player : "Player1",
wins : 12,
losses : 2
},
{
player : "Player2",
wins : 7,
losses : 8
}
]
我的问题是赢/输信息只存在于数组的名称中。
这里有很多内容，特别是如果您是使用聚合的新手，但是它可以完成。我将在清单后面解释各个阶段:
db.collection.aggregate([
// 1. Unwind both arrays
{"$unwind": "$win"},
{"$unwind": "$loss"},
// 2. Cast each field with a type and the array on the end
{"$project":{
"win.player": "$win.player",
"win.type": {"$cond":[1,"win",0]},
"loss.player": "$loss.player",
"loss.type": {"$cond": [1,"loss",0]},
"score": {"$cond":[1,["win", "loss"],0]}
}},
// Unwind the "score" array
{"$unwind": "$score"},
// 3. Reshape to "result" based on the value of "score"
{"$project": {
"result.player": {"$cond": [
{"$eq": ["$win.type","$score"]},
"$win.player",
"$loss.player"
] },
"result.type": {"$cond": [
{"$eq":["$win.type", "$score"]},
"$win.type",
"$loss.type"
]}
}},
// 4. Get all unique result within each document
{"$group": { "_id": { "_id":"$_id", "result": "$result" } }},
// 5. Sum wins and losses across documents
{"$group": {
"_id": "$_id.result.player",
"wins": {"$sum": {"$cond": [
{"$eq":["$_id.result.type","win"]},1,0
]}},
"losses": {"$sum":{"$cond": [
{"$eq":["$_id.result.type","loss"]},1,0
]}}
}}
])
总结
这需要假设每个"赢"one_answers"输"数组中的"玩家"一开始都是唯一的。对于这里的模型来说，这似乎是合理的:
Unwind两个数组。
在投影时，需要使用$cond运算符(三元制)来获得一些字符串值。最后一个用法很特殊，因为要添加一个数组。投影之后，这个数组会再次展开。更多的副本，但这就是重点。
使用$cond运算符和$eq运算符进行更多的投影。这次我们将将两个字段合并为一个。因此，使用此方法，当字段的"type"与"score"中的值匹配时，"key字段"将用于"result"字段值。结果是两个不同的"赢"one_answers"输"字段现在共享相同的名称，由"类型"标识。
删除每个文档中的重复项。简单地按文档
_id和"result"字段作为键进行分组。现在应该有相同的"赢"one_answers"输"记录，因为有在原始文档中，只是以不同的形式，因为他们从数组中删除。最后将所有文档分组以获得每个"玩家"的总数。更多地使用$cond和$eq，但这次是确定当前文档是"赢"还是"输"。匹配的地方返回1，为假的地方返回0。这些值被传递给$sum，以获得"赢"one_answers"输"的总数。
这解释了如何得到结果。
从文档中了解更多关于聚合操作符的信息。清单中$cond的一些"有趣"用法应该可以用$literal操作符替换。但这要等到2.6及以上版本发布后才能使用。
MongoDB 2.6及以上版本的"简化"案例
当然，在撰写本文时即将发布的版本中有一个新的集合操作符，它将有助于在一定程度上简化它:
db.collection.aggregate([
{ "$unwind": "$win" },
{ "$project": {
"win.player": "$win.player",
"win.type": { "$literal": "win" },
"loss": 1,
}},
{ "$group": {
"_id" : {
"_id": "$_id",
"loss": "$loss"
},
"win": { "$push": "$win" }
}},
{ "$unwind": "$_id.loss" },
{ "$project": {
"loss.player": "$_id.loss.player",
"loss.type": { "$literal": "loss" },
"win": 1,
}},
{ "$group": {
"_id" : {
"_id": "$_id._id",
"win": "$win"
},
"loss": { "$push": "$loss" }
}},
{ "$project": {
"_id": "$_id._id",
"results": { "$setUnion": [ "$_id.win", "$loss" ] }
}},
{ "$unwind": "$results" },
{ "$group": {
"_id": "$results.player",
"wins": {"$sum": {"$cond": [
{"$eq":["$results.type","win"]},1,0
]}},
"losses": {"$sum":{"$cond": [
{"$eq":["$results.type","loss"]},1,0
]}}
}}
])
但是"简化"是有争议的。对我来说，这只是"感觉"它"四处走动"，做更多的工作。它当然更传统，因为它只是依靠$setUnion来合并数组结果。
但是只要稍微改变一下模式，这个"工作"就会无效，如下所示:
{
"_id" : ObjectId("531ea2b1fcc997d5cc5cbbc9"),
"win": [
{
"player" : "Player2",
"type" : "win"
},
{
"player" : "Player4",
"type" : "win"
}
],
"loss" : [
{
"player" : "Player6",
"type" : "loss"
},
{
"player" : "Player5",
"type" : "loss"
},
]
}
这样就不需要像我们一直做的那样，通过添加"type"属性来投影数组内容，并减少了查询和完成的工作:
db.collection.aggregate([
{ "$project": {
"results": { "$setUnion": [ "$win", "$loss" ] }
}},
{ "$unwind": "$results" },
{ "$group": {
"_id": "$results.player",
"wins": {"$sum": {"$cond": [
{"$eq":["$results.type","win"]},1,0
]}},
"losses": {"$sum":{"$cond": [
{"$eq":["$results.type","loss"]},1,0
]}}
}}
])
当然，只是像这样改变你的模式:
{
"_id" : ObjectId("531ea2b1fcc997d5cc5cbbc9"),
"results" : [
{
"player" : "Player6",
"type" : "loss"
},
{
"player" : "Player5",
"type" : "loss"
},
{
"player" : "Player2",
"type" : "win"
},
{
"player" : "Player4",
"type" : "win"
}
]
}
这使得事情非常容易。这可以在2.6之前的版本中完成。所以你现在就可以做
db.collection.aggregate([
{ "$unwind": "$results" },
{ "$group": {
"_id": "$results.player",
"wins": {"$sum": {"$cond": [
{"$eq":["$results.type","win"]},1,0
]}},
"losses": {"$sum":{"$cond": [
{"$eq":["$results.type","loss"]},1,0
]}}
}}
])
所以对我来说，如果这是我的应用程序，我希望模式是上面显示的最后一种形式，而不是您所拥有的形式。在所提供的聚合操作中完成的所有工作(最后一条语句除外)都旨在获取现有的模式形式，并将其操纵成这个形式，因此很容易运行上面所示的简单聚合语句。
由于每个玩家都被"标记"了"赢/输"属性，所以无论如何，你总是可以离散地访问你的"赢家/输家"。
作为最后一件事。您的日期是字符串。我不喜欢那样。
这样做可能是有原因的，但我看不出来。如果您需要按天分组，那么只需使用适当的BSON日期就可以在聚合中轻松完成。这样，您也可以轻松地处理其他时间间隔。
因此，如果你固定了日期，并将其设置为start_date，并将"duration"替换为end_time，那么你就可以保留一些可以通过简单的数学计算得到"duration"的东西+通过将这些作为日期值，你可以获得许多额外的好处。
这可能会给你一些关于你的图式的思考。
对于那些感兴趣的人，这里是我用来生成工作数据集的一些代码:
// Ye-olde array shuffle
function shuffle(array) {
var m = array.length, t, i;
while (m) {
i = Math.floor(Math.random() * m--);
t = array[m];
array[m] = array[i];
array[i] = t;
}
return array;
}
for ( var l=0; l<10000; l++ ) {
var players = ["Player1","Player2","Player3","Player4"];
var playlist = shuffle(players);
for ( var x=0; x<playlist.length; x++ ) {
var obj = {
player: playlist[x],
score: Math.floor(Math.random() * (100000 - 50 + 1)) +50
};
playlist[x] = obj;
}
var rec = {
duration: Math.floor(Math.random() * (50000 - 15000 +1)) +15000,
date: new Date(),
win: playlist.slice(0,2),
loss: playlist.slice(2)
};
db.game.insert(rec);
}
我怀疑这是否可以在单个查询中完成。这可以使用对赢和输的单独查询来完成，如下所示(对于赢):
db.match.aggregate([{$unwind:"$win"}, {$group:{_id:"$win.player", wins:{$sum:1}}}])