MongoDB
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> MongoDB

MongoDB — agregacja wielu wierszy

Robisz już wszystkie właściwe rzeczy w zapytaniu, ponieważ musisz $group na poziomie, który posiadasz, aby uzyskać prawidłowe sumy. Pozostaje tylko zebrać to wszystko razem.

Osobiście trzymałbym się "pary" w tablicy jako ostatecznego wyniku:

Machine.aggregate([ 
    { "$match": { 
        "idc": req.query.idc, "customer": req.query.customer}
    } ,
    { "$group": { 
        "_id": {
            "cluster": "$cluster",
            "idc":"$idc",
            "type": "$type"
        },
        "SumCores": { "$sum":"$cores" },
        "SumMemory": { "$sum":"$memory" }
    }},
    { "$group": {
        "_id": {
            "cluster": "$_id.cluster",
            "idc": "$_id.idc"
        },
        "data": {
            "$push": {
                "type": "$_id.type",
                "SumCores": "$SumCores",
                "SumMemory": "$SumMemory"
            }
        }
    }},
    { "$sort" : { "_id.idc": -1, "_id.cluster": 1 } }
]);

Co dałoby ci:

{
        "_id" : {
                "cluster" : 1,
                "idc" : "LH8"
        },
        "data" : [
                {
                        "type" : "Virtual",
                        "SumCores" : 232,
                        "SumMemory" : 469
                },
                {
                        "type" : "Physical",
                        "SumCores" : 256,
                        "SumMemory" : 1024
                }
        ]
}
{
        "_id" : {
                "cluster" : 1,
                "idc" : "LH5"
        },
        "data" : [
                {
                        "type" : "Virtual",
                        "SumCores" : 112,
                        "SumMemory" : 384
                },
                {
                        "type" : "Physical",
                        "SumCores" : 192,
                        "SumMemory" : 768
                }
        ]
}

Ale jeśli naprawdę musisz, możesz odfiltrować dopasowane elementy z tablicy i umieścić je we własnych właściwościach:

Machine.aggregate([ 
    { "$match": { 
        "idc": req.query.idc, "customer": req.query.customer}
    } ,
    { "$group": { 
        "_id": {
            "cluster": "$cluster",
            "idc":"$idc",
            "type": "$type"
        },
        "SumCores": { "$sum":"$cores" },
        "SumMemory": { "$sum":"$memory" }
    }},
    { "$group": {
        "_id": {
            "cluster": "$_id.cluster",
            "idc": "$_id.idc"
        },
        "data": {
            "$push": {
                "type": "$_id.type",
                "SumCores": "$SumCores",
                "SumMemory": "$SumMemory"
            }
        }
    }},
    { "$project": {
        "Physical": {
            "$setDifference": [
                { "$map": {
                    "input": "$data",
                    "as": "el",
                    "in": {
                        "$cond": [
                            { "$eq": [ "$$el.type", "Physical" ] },
                            {
                                "SumCores": "$$el.SumCores",
                                "SumMemory": "$$el.SumMemory"
                            },
                            false
                        ]
                    }
                }},
                [false]
            ]
        },
        "Virtual": {
            "$setDifference": [
                { "$map": {
                    "input": "$data",
                    "as": "el",
                    "in": {
                        "$cond": [
                            { "$eq": [ "$$el.type", "Virtual" ] },
                            {
                                "SumCores": "$$el.SumCores",
                                "SumMemory": "$$el.SumMemory"
                            },
                            false
                        ]
                    }
                }},
                [false]
            ]
        }
    }},
    { "$unwind": "$Physical" },
    { "$unwind": "$Virtual"},
    { "$sort" : { "_id.idc": -1, "_id.cluster": 1 } }
]);

Co daje wynik:

{
        "_id" : {
                "cluster" : 1,
                "idc" : "LH8"
        },
        "Physical" : {
                "SumCores" : 256,
                "SumMemory" : 1024
        },
        "Virtual" : {
                "SumCores" : 232,
                "SumMemory" : 469
        }
}
{
        "_id" : {
                "cluster" : 1,
                "idc" : "LH5"
        },
        "Physical" : {
                "SumCores" : 192,
                "SumMemory" : 768
        },
        "Virtual" : {
                "SumCores" : 112,
                "SumMemory" : 384
        }
}

Ale pierwszy daje ci te same podstawowe dane bez konieczności dodatkowego przechodzenia przez wyniki.

W każdym razie jest to tylko jedna więcej $group zebrać to wszystko razem, a następnie opcjonalne etapy, jeśli naprawdę musisz mieć ten format danych. Ale osobiście zajmę się każdym dostępem do „pary” w kodzie, która musi sobie z tym poradzić.




  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Czy można zamienić dywidendę i dzielnik operatora zapytań $mod MongoDB?

  2. MongoDB Konwertuj ciąg na tablicę

  3. Jak uzyskać dokumenty oparte na filtrach dat (tydzień, miesiąc i niestandardowe daty) w MongoDB?

  4. Jak znaleźć podpole w Mongo bez znajomości pola nadrzędnego?

  5. MongoDB findOneAndUpdate()