MongoDB聚合子文档上的每个键

Question

我有多个带有此模式的文档，每个文档每天都是每个产品的：

{
    _id:{},
    app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909',
    date:'2014-08-07',
    event_count:32423,
    event_count_per_type: {
        0:322,
        10:4234,
        20:653,
        30:7562
    }
}

我想得到特定日期范围的每个event_type的总和
这是我正在寻找的输出，其中所有文档中的每个事件类型都已汇总。event_count_per_type的键可以是任何东西，所以我需要一些可以循环通过它们中的每一个的东西，而不是必须隐式使用它们的名称。

{
    app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909',
    event_count:324236456,
    event_count_per_type: {
        0:34234222,
        10:242354,
        20:456476,
        30:56756
    }
}

到目前为止，我已经尝试了几个查询，这是迄今为止我得到的最好的查询，但子文档的值没有相加：

db.events.aggregate(
{
    $match: {app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909'}
},
{
    $group: {
        _id: {
            app_id:'$app_id',
        },
        event_count: {$sum:'$event_count'},
        event_count_per_type: {$sum:'$event_count_per_type'}
    }
},
{
    $project: {
        _id:0,
        app_id:'$_id.app_id',
        event_count:1,
        event_count_per_type:1
    }
}
)

我看到的输出是event_count_per_type键的值0，而不是对象。我可以修改模式，使密钥位于文档的顶层，但这仍然意味着我需要在group语句中为每个密钥都有一个条目，因为我不知道密钥名称是什么，所以我不能这样做。

如果有任何帮助，我将不胜感激。如果需要，我愿意更改我的模式，并尝试mapReduce(尽管从文档中看，性能似乎很差。(

Answer 1

如上所述，使用聚合框架处理这样的文档是不可能的，除非您实际上要提供所有密钥，例如：

db.events.aggregate([
   { "$group": {
       "_id": "$app_id",
       "event_count": { "$sum": "$event_count" },
       "0": { "$sum": "$event_count_per_type.0" },
       "10": { "$sum": "$event_count_per_type.10" }
       "20": { "$sum": "$event_count_per_type.20" }
       "30": { "$sum": "$event_count_per_type.30" }
   }}
])

但你当然必须明确指定你想要处理的每个键。MongoDB中的聚合框架和通用查询操作都是如此，因为要访问这个"子文档"表单中标记的元素，你需要指定元素的"确切路径"才能对其进行任何操作。

聚合框架和通用查询没有"遍历"的概念，这意味着它们不能处理文档的"每个键"。这需要一个语言构造来实现这些接口中没有提供的功能。

不过，一般来说，使用"密钥名称"作为数据点，它的名称实际上代表了一个"值"，这有点"反模式"。一个更好的建模方法是使用数组，并将您的"类型"本身表示为值：

{
    "app_id": "DHJFK67JDSJjdasj909",
    "date: ISODate("2014-08-07T00:00:00.000Z"),
    "event_count": 32423,
    "events": [
        { "type": 0,  "value": 322  },
        { "type": 10, "value": 4234 },
        { "type": 20, "value": 653  },
        { "type": 30, "value": 7562 }
    ]
}

还要注意的是，"日期"现在是一个合适的日期对象，而不是字符串，这也是一个很好的做法。不过，这类数据很容易用聚合框架处理：

db.events.aggregate([
    { "$unwind": "$events" },
    { "$group": {
        "_id": { 
            "app_id": "$app_id",
            "type": "$events.type"
        },
        "event_count": { "$sum": "$event_count" },
        "value": { "$sum": "$value" }
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id.app_id",
        "event_count": { "$sum": "$event_count" },
        "events": { "$push": { "type": "$_id.type", "value": "$value" } }
    }}
]) 

这显示了一个分为两个阶段的分组，它首先获得每个"类型"的总数，而不必指定每个"键"，因为您不再需要这样做，然后以单个文档的形式返回每个"app_id"，并将结果作为原始存储的结果放在数组中。这种数据形式通常更灵活地查看某些"类型"，甚至某个范围内的"值"。

如果无法更改结构，则唯一的选项是mapReduce。这允许您对键的遍历进行"编码"，但由于这需要JavaScript解释和执行，因此不如聚合框架快：

db.events.mapReduce(
    function() {
        emit(
            this.app_id,
            {
                "event_count": this.event_count,
                "event_count_per_type": this.event_count_per_type
            }
        );
    },
    function(key,values) {
        var reduced = { "event_count": 0, "event_count_per_type": {} };
        values.forEach(function(value) {
            for ( var k in value.event_count_per_type ) {
                if ( !redcuced.event_count_per_type.hasOwnProperty(k) )
                    reduced.event_count_per_type[k] = 0;
                reduced.event_count_per_type += value.event_count_per_type;
            }
            reduced.event_count += value.event_count;
        })
    },
    {
        "out": { "inline": 1 }
    }
)

这将基本上遍历和组合"键"，并将找到的每个键的值相加。

所以你的选择是：

1. 更改结构并使用标准查询和聚合
2. 保持结构，并需要JavaScript处理和mapReduce

这取决于你的实际需求，但在大多数情况下，重组会带来好处。