我有多个具有此架构的文档，每个文档每天针对每个产品:

{
    _id:{},
    app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909',
    date:'2014-08-07',
    event_count:32423,
    event_count_per_type: {
        0:322,
        10:4234,
        20:653,
        30:7562
    }
}

我想获取特定日期范围内每个事件类型的总和。
这是我正在寻找的输出，其中每个事件类型已在所有文档中求和。 event_count_per_type 的键可以是任何东西，所以我需要一些可以循环遍历每个键的键，而不是必须隐含它们的名称。

{
    app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909',
    event_count:324236456,
    event_count_per_type: {
        0:34234222,
        10:242354,
        20:456476,
        30:56756
    }
}

到目前为止，我已经尝试了几个查询，这是我迄今为止得到的最好的查询，但是子文档值没有求和:

db.events.aggregate(
{
    $match: {app_id:'DHJFK67JDSJjdasj909'}
},
{
    $group: {
        _id: {
            app_id:'$app_id',
        },
        event_count: {$sum:'$event_count'},
        event_count_per_type: {$sum:'$event_count_per_type'}
    }
},
{
    $project: {
        _id:0,
        app_id:'$_id.app_id',
        event_count:1,
        event_count_per_type:1
    }
}
)

我看到的输出是 event_count_per_type 键的值 0，而不是对象。我可以修改模式，使键位于文档的顶层，但这仍然意味着我需要在组语句中为每个键都有一个条目，因为我不知道键名是什么我不能做。

如有任何帮助，我将不胜感激，如果需要，我愿意更改我的模式，并尝试使用 mapReduce(尽管从文档来看，性能似乎很差。)

最佳答案

如前所述，聚合框架无法像这样处理文档，除非您实际上要提供所有键，例如:

db.events.aggregate([
   { "$group": {
       "_id": "$app_id",
       "event_count": { "$sum": "$event_count" },
       "0": { "$sum": "$event_count_per_type.0" },
       "10": { "$sum": "$event_count_per_type.10" }
       "20": { "$sum": "$event_count_per_type.20" }
       "30": { "$sum": "$event_count_per_type.30" }
   }}
])

但是您当然必须明确指定您希望处理的每个键。这对于 MongoDB 中的聚合框架和一般查询操作都是如此，至于访问以这种“子文档”形式标记的元素，您需要指定元素的“确切路径”才能对其执行任何操作。

聚合框架和通用查询没有“遍历”的概念，这意味着它们无法处理文档的“每个键”。这需要一种语言结构才能执行这些接口(interface)中未提供的操作。

不过，一般来说，使用“键名”作为数据点，其名称实际上代表“值”是一种“反模式”。对此建模的更好方法是使用数组并将您的“类型”本身表示为一个值:

{
    "app_id": "DHJFK67JDSJjdasj909",
    "date: ISODate("2014-08-07T00:00:00.000Z"),
    "event_count": 32423,
    "events": [
        { "type": 0,  "value": 322  },
        { "type": 10, "value": 4234 },
        { "type": 20, "value": 653  },
        { "type": 30, "value": 7562 }
    ]
}

还注意到“日期”现在是一个正确的日期对象而不是字符串，这也是一种很好的做法。这种数据虽然很容易用聚合框架处理:

db.events.aggregate([
    { "$unwind": "$events" },
    { "$group": {
        "_id": { 
            "app_id": "$app_id",
            "type": "$events.type"
        },
        "event_count": { "$sum": "$event_count" },
        "value": { "$sum": "$value" }
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id.app_id",
        "event_count": { "$sum": "$event_count" },
        "events": { "$push": { "type": "$_id.type", "value": "$value" } }
    }}
]) 

这显示了一个两阶段分组，首先获取每个“类型”的总计而不指定每个“键”，因为您不再需要，然后返回每个“app_id”的单个文档，结果在数组中原来存储的。这种数据形式通常对于查看特定“类型”甚至特定范围内的“值”要灵活得多。

在您无法更改结构的情况下，您唯一的选择就是 mapReduce。这允许您“编码”键的遍历，但由于这需要 JavaScript 解释和执行，因此它不如聚合框架快:

db.events.mapReduce(
    function() {
        emit(
            this.app_id,
            {
                "event_count": this.event_count,
                "event_count_per_type": this.event_count_per_type
            }
        );
    },
    function(key,values) {

        var reduced = { "event_count": 0, "event_count_per_type": {} };

        values.forEach(function(value) {
            for ( var k in value.event_count_per_type ) {
                if ( !redcuced.event_count_per_type.hasOwnProperty(k) )
                    reduced.event_count_per_type[k] = 0;
                reduced.event_count_per_type += value.event_count_per_type;
            }
            reduced.event_count += value.event_count;
        })
    },
    {
        "out": { "inline": 1 }
    }
)

这将实质上遍历和组合“键”，并对找到的每个键的值求和。

所以你的选择是:

1. 更改结构并使用标准查询和聚合。
2. 保持结构并需要 JavaScript 处理和 mapReduce。

这取决于您的实际需求，但在大多数情况下重组会产生 yield 。

关于javascript - MongoDB 汇总子文档上的每个键，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25187453/