Zapytanie
-
jest to aktualizacja agregacyjna, nawet jeśli potok nie pozwala nam na użycie etapów, takich jak wyszukiwanie grup itp., które są tutaj używane. (możesz użyć
$out
i zastąp kolekcję po lub$merge
zastąpić dokumenty (podobnie jak aktualizacja)) -
pierwsza mapa
- dla każdej cechy (dokumentu cech), umieszczana jest w tablicy
[["trait_type": "type"] ["value": "Male"] ["display_type": null] ...]
- redukuj tę tablicę, aby utworzyć z nich tylko 1 dokument
{"type" "type","value" :"Male"}
(czy też to małe litery i "_")
- dla każdej cechy (dokumentu cech), umieszczana jest w tablicy
-
Teraz cechy to jak
"traits": [ { "type": "type", "value": "Male" }, { "type": "accessory", "value": "Mohawk" }, { "type": "accessory", "value": "Earring" }, { "type": "accessory", "value": "Frown" } ]
-
wyszukiwanie za pomocą fikcyjnej kolekcji
[{}]
(robimy to, aby utworzyć grupę wewnątrz tej tablicy) to jak sztuczka, która pozwala nam używać operatorów scenicznych w 1 dokumencie- potok wyszukiwania rozwija się i grupuje według typu
"traits": [ { "values": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ], "type": "accessory" }, { "values": [ "Male" ], "type": "type" } ]
- wtedy jest to zastępczy root, aby wziąć wartość typu, uczynić go nazwą pola, a wartości jako wartością
(if size=1 removes the array)
-
Po wyszukaniu mamy
"traits": [ { "accessory": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ] }, { "type": "Male" } ]
-
więc wszystko, co musimy zrobić, to zmniejszyć te cechy i połączyć obiekty (klucze i tak są unikalne, ponieważ pogrupowaliśmy według nich)
-
i otrzymujemy oczekiwany wynik (przynajmniej myślę, że jest w porządku)
db.collection.aggregate([
{
"$set": {
"traits": {
"$map": {
"input": "$traits",
"as": "t",
"in": {
"$reduce": {
"input": {
"$map": {
"input": {
"$objectToArray": "$$t"
},
"as": "m",
"in": [
"$$m.k",
"$$m.v"
]
}
},
"initialValue": {},
"in": {
"$let": {
"vars": {
"type_value": "$$value",
"ta": "$$this"
},
"in": {
"$let": {
"vars": {
"key": {
"$arrayElemAt": [
"$$ta",
0
]
},
"value": {
"$arrayElemAt": [
"$$ta",
1
]
}
},
"in": {
"$switch": {
"branches": [
{
"case": {
"$eq": [
"$$key",
"value"
]
},
"then": {
"$mergeObjects": [
"$$type_value",
{
"value": "$$value"
}
]
}
},
{
"case": {
"$eq": [
"$$key",
"trait_type"
]
},
"then": {
"$mergeObjects": [
"$$type_value",
{
"type": {
"$replaceAll": {
"input": {
"$toLower": "$$value"
},
"find": " ",
"replacement": "_"
}
}
}
]
}
}
],
"default": "$$type_value"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
},
{
"$lookup": {
"from": "dummy",
"let": {
"traits": "$traits"
},
"pipeline": [
{
"$set": {
"traits": "$$traits"
}
},
{
"$unwind": {
"path": "$traits"
}
},
{
"$replaceRoot": {
"newRoot": "$traits"
}
},
{
"$group": {
"_id": "$type",
"values": {
"$push": "$value"
}
}
},
{
"$set": {
"type": "$_id"
}
},
{
"$project": {
"_id": 0
}
},
{
"$replaceRoot": {
"newRoot": {
"$cond": [
{
"$eq": [
{
"$size": "$values"
},
1
]
},
{
"$arrayToObject": {
"$let": {
"vars": {
"pair": [
[
"$type",
{
"$arrayElemAt": [
"$values",
0
]
}
]
]
},
"in": "$$pair"
}
}
},
{
"$arrayToObject": {
"$let": {
"vars": {
"pair": [
[
"$type",
"$values"
]
]
},
"in": "$$pair"
}
}
}
]
}
}
}
],
"as": "traits"
}
},
{
"$set": {
"traits": {
"$mergeObjects": "$traits"
}
}
}
])