先看下要操作的主要數據結構:
{
"_id" : "000015e0-3e9c-40b3-bd0d-6e7949f455c0",
"evaluation_type" : 2,
"reply_count" : 5,
"type" : 3,
"content" : "怎麼編制餘額調節表",
"tips" : [
{
"_id" : 1000,
"tip_name" : "會計基礎"
}
],
"teach_id" : 10298153
}
看這個文檔數據,現在要以 tips 數組下的 _id 做數據的分組查詢。在查詢條件中使用 "tips.0._id":1000 過濾數據是可以生效的,但用在 aggregate 聚合查詢中的 group 分組條件中是不行的,必須得先使用 $unwind (文檔地址)把 tips 這個數組對象變成扁平的結構(把數組中的每個對象拆分出來與當前文檔重新組合,達到消數組的效果)
上面數據根據以下查詢語句的前後變化
扁平化前:
db.getCollection('topics').find({"teach_id":10010943})
扁平化後:
db.getCollection('topics').aggregate({'$match':{"teach_id":10010943}},{'$unwind':'$tips'})
關注扁平化前後 tips 由數組變成了對象
通過 {'$unwind' : '$tips'} 對文檔扁平化結構之後,然後再用 pipeline (管道)的方式做聚合就好了,
可以直接根據 tips._id 進行分組了
查詢語句:
db.getCollection('topics').aggregate({'$match':{"teach_id":10010943}},{'$unwind':'$tips'},
{'$group':{'_id':{"tipId":'$tips._id',"tipName":'$tips.tip_name',"evaluationType":'$evaluation_type'},"count":{'$sum': 1}}},
{'$project':{"tipId":'$_id.tipId',"tipName":'$_id.tipName',"evaluationType":'$_id.evaluationType',"count":'$count'}})
完美滴根據 tipId,tipName,evaluationType 分好組了