Mongo-db聚合多种条件

Question

我想投影一个集合，只在字段位于范围内时应用导出值。

分类：

db.workouts.aggregate({
 $match: { user_id: ObjectId(".....") }
},
{
 $project: { 
        '20': { $cond: [ {$gt: [ "$avg_intensity", 20]} , '$total_volume', 0] }
    }    
 })

只有当avg_intensity在某个范围内时，我才需要获取该值。然后，我将对投影结果进行分组和求和。

我正在尝试应用$gt和$lt过滤器，但没有取得多大成功。

db.workouts.aggregate(
{
   $match: { user_id: ObjectId("....") }
},
{
$project: { 
        '20': { $cond: [ [{$gt: [ "$avg_intensity", 20]}, {$lt: [ "$avg_intensity", 25]}] ,    '$total_volume', 0] }
    }    
 })

如何同时应用$gt和$lt条件？

Answer 1

要在$cond运算符下组合逻辑条件，请使用$and操作符包装条件：

db.workouts.aggregate([
    { "$match": { "user_id": ObjectId("....") }},
    { "$project": { 
       "20": { "$cond": [
           { "$and": [ 
               { "$gt": [ "$avg_intensity", 20 ] },
               { "$lt": [ "$avg_intensity", 25 ] }
           ]},    
           "$total_volume", 
           0
       ]}
   }}
])

Answer 2

具有多个条件的过滤器：

let booking = await Booking.findOne(
    { userId: req.currentUser?.id },
    {
      id: 1,
      status: 1,
      cart: {
        $filter: {
          input: '$cart',
          as: 'c',
          cond: {
            $and: [
              { $eq: ['$$c.date', cDate] },
              { $eq: ['$$c.product', new mongoose.Types.ObjectId(productId)] },
            ],
          },
        },
      },
      version: 1,
    }
  ).populate('cart.product', {
    id: 1,
    name: 1,
    thumbnail: 1,
    photos: 1,
    mrp: 1,
    minPrice: 1,
  });

Answer 3

如果我满足了你的要求，你应该把过滤器放在管道的匹配部分：

db.workouts.aggregate( [
  { $match: { user_id: ObjectId("...."), "avg_intensity": { $gt: 20, $lte: 25 } } },
  { $group: { _id: ..., count: ... } }
] );

Answer 4

通过以下方式我们可以聚合，这里我使用两个条件，即城市，年份

db.getCollection('geolocations').aggregate(
   [{$unwind : '$geolocation'},
     {
       $group:
         {
           _id: {city:"$geolocation.city",year: { $year: "$geolocation.date" }},
           count: { $sum: 1 }
         }
     }
   ]
)

输出：

/* 1 */
{
    "_id" : {
        "city" : "Noida",
        "year" : 2020
    },
    "count" : 1.0
}
/* 2 */
{
    "_id" : {
        "city" : "Villupuram",
        "year" : 2020
    },
    "count" : 1.0
}
/* 3 */
{
    "_id" : {
        "city" : "Chennai",
        "year" : 2020
    },
    "count" : 2.0
}