给定这个 MongoDB 集合:

[
  { character: 'broquaint', race: 'Halfling', class: 'Hunter' },
  { character: 'broquaint', race: 'Halfling', class: 'Hunter' },
  { character: 'broquaint', race: 'Halfling', class: 'Rogue' },
  { character: 'broquaint', race: 'Naga',     class: 'Fighter' },
  { character: 'broquaint', race: 'Naga',     class: 'Hunter' }
]

我想统计每个种族和类(class)的数量，即

{
  race:  { 'Halfling': 3, 'Naga': 2 },
  class: { 'Hunter': 3, 'Rogue': 1, 'Fighter': 1 }
}

我一直在尝试使用聚合框架(以 替换现有的 map/reduce)，但只能达到这样的程度 作为获取组合的计数，即

{ '_id': { race: 'Halfling', class: 'Hunter' },  count: 2 }
{ '_id': { race: 'Halfling', class: 'Rogue' }    count: 1 }
{ '_id': { race: 'Naga',     class: 'Fighter' }, count: 1 }
{ '_id': { race: 'Naga',     class: 'Hunter' },  count: 1 }

这很简单，可以通过编程方式减少到所需的 结果，但我希望能够将其留给 MongoDB。

作为引用，这里是我目前的代码:

db.games.aggregate(
  { '$match': { character: 'broquaint' } },
  {
    '$group': {
      _id:   { race: '$race', background: '$background'},
      count: { '$sum': 1 }
    }
  }
)

所以问题是 - 鉴于该示例集合，我可以到达我的 纯粹通过 MongoDB 的聚合框架获得所需的输出？

如有任何帮助，请提前致谢!

最佳答案

从 MongoDB 3.4 开始，使用 $facet 的多个聚合管道可以更简单地实现这一点。

取自docs :

$facet

Processes multiple aggregation pipelines within a single stage on the same set of input documents. Each sub-pipeline has its own field in the output document where its results are stored as an array of documents.

因此，对于您的用例，这将通过以下方式实现:

const aggregatorOpts = [
    { $match: { character: 'broquaint' } }, // Match the character
    {
        // Seperate into 2 or more pipes that will count class and
        // race seperatly
        $facet: {
            race: [
                // Group by race and get the count:
                // [
                //   {
                //     _id: 'Halfling',
                //     count: 3
                //   }
                //   {
                //     _id: 'Naga',
                //     count: 2
                //   }
                // ]

                // $sortByCount is the same as
                // { $group: { _id: <expression>, count: { $sum: 1 } } },
                // { $sort: { count: -1 } }

                { $sortByCount: '$race' },

                // Now we want to transform the array in to 1 document,
                // where the '_id' field is the key, and the 'count' is the value.
                // To achieve this we will use $arrayToObject. According the the
                // docs, we have to first rename the fields to 'k' for the key,
                // and 'v' for the value. We use $project for this:
                {
                    $project: {
                        _id: 0,
                        k: '$_id',
                        v: '$count',
                    },
                },
            ],
            // Same as above but for class instead
            class: [
                { $sortByCount: '$class' },
                {
                    $project: {
                        _id: 0,
                        k: '$_id',
                        v: '$count',
                    },
                },
            ],
        },
    },
    {
        // Now apply the $arrayToObject for both class and race.
        $addFields: {
            // Will override the existing class and race arrays
            // with their respective object representation instead.
            class: { $arrayToObject: '$class' },
            race: { $arrayToObject: '$race' },
        },
    },
];

db.races.aggregate(aggregatorOpts)

产生以下内容:

[
  {
    "race": {
      "Halfling": 3,
      "Naga": 2
    },
    "class": {
      "Hunter": 3,
      "Rogue": 1,
      "Fighter": 1,
    }
  }
]

如果您对@Asya 提供的输出格式感到满意，那么您可以删除 $project 和 $addFields 阶段，只保留 $sortByCount 每个子流水线中的一部分。

有了这些新功能，聚合就可以更容易地扩展额外的计数， 只需在 $facet 中添加另一个聚合管道。 计算子组甚至更容易一些，但这将是一个单独的问题。

关于mongodb - 是否可以使用 MongoDB 的聚合框架对多个列进行分组和求和？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16633669/