Agregacja Mongodb według dnia na podstawie uniksowego znacznika czasu

MongoDB 4.0 i nowsze

Użyj $toDate

db.session_log.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "$dateToString": {
                "format": "%Y-%m-%d",
                "date": {
                    "$toDate": { 
                        "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"]
                    }
                }
            }
        },
        "count": { "$sum": 1 }
    } }
])

lub $convert

db.session_log.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "$dateToString": {
                "format": "%Y-%m-%d",
                "date": {
                    "$convert": { 
                        "input":  { 
                            "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] 
                        }, 
                        "to": "date"
                    }
                }
            }
        },
        "count": { "$sum": 1 }
    } }
])

MongoDB>=3.0 i <4.0:

db.session_log.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "$dateToString": {
                "format": "%Y-%m-%d",
                "date": {
                    "$add": [
                        new Date(0), 
                        { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                    ]
                }
            }
        },
        "count": { "$sum": 1 }
    } }
])

Musisz przekonwertować LASTLOGIN pole do milisekundowego znacznika czasu poprzez pomnożenie wartości przez 1000

{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }

, a następnie przekonwertuj na datę

"$add": [
    new Date(0),
    { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]

i można to zrobić w $project potok, dodając czas w milisekundach do zera milisekund Date(0) obiekt, a następnie wyodrębnij $year , $month , $dayOfMonth części z przekonwertowanej daty, których można następnie użyć w $group potok do grupowania dokumentów według dnia.

Powinieneś zatem zmienić swój potok agregacji na następujący:

var project = {
    "$project":{ 
        "_id": 0,
        "y": {
            "$year": {
                "$add": [
                    new Date(0),
                    { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                ]
            }
        },
        "m": {
            "$month": {
                "$add": [
                    new Date(0),
                    { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                ]
            }
        }, 
        "d": {
            "$dayOfMonth": {
                "$add": [
                    new Date(0),
                    { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                ]
            }
        }
    } 
},
group = {   
    "$group": { 
        "_id": { 
            "year": "$y", 
            "month": "$m", 
            "day": "$d"
        },  
        "count" : { "$sum" : 1 }
    }
};

Uruchamianie potoku agregacji:

db.session_log.aggregate([ project, group ])

da następujące wyniki (na podstawie przykładowego dokumentu):

{ "_id" : { "year" : 2014, "month" : 1, "day" : 3 }, "count" : 1 }

Ulepszeniem byłoby uruchomienie powyższego w jednym potoku jako

var group = {   
    "$group": { 
        "_id": {    
            "year": {
                "$year": {
                    "$add": [
                        new Date(0),
                        { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                    ]
                }
            },
            "mmonth": {
                "$month": {
                    "$add": [
                        new Date(0),
                        { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                    ]
                }
            }, 
            "day": {
                "$dayOfMonth": {
                    "$add": [
                        new Date(0),
                        { "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
                    ]
                }
            }
        },  
        "count" : { "$sum" : 1 }
    }
};

Uruchamianie potoku agregacji:

db.session_log.aggregate([ group ])