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

Agregacja grup wiekowych Mongo

Byłeś we właściwym miejscu, ale jako $cond wymaga trzech argumentów (będących wartością , wynikiem prawdziwym i wynikiem fałszywym) należy "zagnieździć" te operacje, które każda kolejna $cond jako false stan. Więc twoja składnia tutaj jest trochę niewłaściwa.

Możesz to również zrobić w $group aby uniknąć przechodzenia przez całą kolekcję z oddzielnym $project . W oparciu o strukturę dokumentu, którą podajesz jako przykład, możesz utworzyć następujący wzór:

$pipeline = array(
  array(
    '$group' => array(
      '_id' => array(
        '$cond' =>  array(
          array('$lt' => array( '$age', 18 )),
          'age_0_17',
          array(
            '$cond' => array(
              array( '$lte' => array( '$age', 25 )),
              'age_18_25',
              array(
                '$cond' => array(
                  array( '$lte' => array ( '$age', 32 )),
                  'age_26_32',
                  'age_Above_32'
                )
              )
            )
          )
        )
      ),
      'count' => array( '$sum' => 1 )
    )
  )
);

Zauważając również, że operatory porównania logicznego, takie jak $lt działają na tych etapach inaczej niż ich odpowiedniki w zapytaniu. Same przyjmują szereg argumentów będących wartościami do przetestowania i porównania. Zwracają true/false na podstawie tego porównania, które jest wymagane dla pierwszego argumentu $cond .

Zawsze pod ręką, aby mieć json_encode gdzieś, gdzie debugujesz formę zapytań potoku, ponieważ JSON będzie ogólnym zakresem przykładów:

echo json_encode( $pipeline, JSON_PRETTY_PRINT ) . "\n";

Co daje wspólną strukturę JSON:

[
    { "$group": {
        "_id": { 
            "$cond":[
                { "$lt":["$age",18] },
                "age_0_17",
                { "$cond":[
                    { "$lte":["$age",25] },
                    "age_18_25",
                    { "$cond":[
                        { "$lte":["$age",32] },
                        "age_26_32",
                        "age_Above_32"
                    ]}
                ]}
            ]
        },
        "count":{ "$sum": 1 }
    }}
]



  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Laravel 4:Nie znaleziono klasy „MongoClient”

  2. Jakie znaczenie ma kolejność indeksów złożonych w MongoDB pod względem wydajności?

  3. MongoDB — Aktualizuj obiekt w zagnieżdżonej tablicy

  4. Pobierz wiele elementów z zapytaniami w tablicy obiektów w kolekcji MongoDB

  5. Jak wysłać wiele dokumentów za pomocą RMongo