Dette er egentlig simpelt nok, for at opsummere resultaterne for hvert array er det bare et spørgsmål om at skelne mellem hvilken der er hvilken og at "kombinere elementerne". Kort sagt, du burde sandsynligvis gøre dette i dine dokumenter alligevel, som det burde være tydeligt fra de første pipeline-faser.
Så til MongoDB 2.6 og nyere er der nogle hjælpemetoder:
db.events.aggregate([
{ "$project": {
"app_id": 1,
"event_count": 1,
"all_events": {
"$setUnion": [
{ "$map": {
"input": "$events",
"as": "el",
"in": {
"type": "$$el.type",
"value": "$$el.value",
"class": { "$literal": "A" }
}
}},
{ "$map": {
"input": "$unique_events",
"as": "el",
"in": {
"type": "$$el.type",
"value": "$$el.value",
"class": { "$literal": "B" }
}
}}
]
}
}},
{ "$unwind": "$all_events" },
{ "$group": {
"_id": {
"app_id": "$app_id",
"class": "$all_events.class",
"type": "$all_events.type"
},
"event_count": { "$sum": "$event_count" },
"value": { "$sum": "$all_events.value" }
}},
{ "$group": {
"_id": "$_id.app_id",
"event_count": { "$sum": "$event_count" },
"events": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.class", "A" ] },
{ "type": "$_id.type", "value": "$value" },
false
]
}
},
"unique_events": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.class", "B" ] },
{ "type": "$_id.type", "value": "$value" },
false
]
}
}
}},
{ "$project": {
"event_count": 1,
"events": { "$setDifference": [ "$events", [false] ] },
"unique_events": {
"$setDifference": [ "$unique_events", [false] ]
}
}}
])
Mest i $setUnion
og $setDifference
operatører. Den anden sag er $map
, som behandler arrays på plads. Det hele er at udføre operationer på arrays uden brug af $unwind
. Men de kan selvfølgelig gøres i tidligere versioner, det kræver bare lidt mere arbejde:
db.events.aggregate([
{ "$unwind": "$events" },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"app_id": { "$first": "$app_id" },
"event_count": { "$first": "$event_count" },
"events": {
"$push": {
"type": "$events.type",
"value": "$events.value",
"class": { "$const": "A" }
}
},
"unique_events": { "$first": "$unique_events" }
}},
{ "$unwind": "$unique_events" },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"app_id": { "$first": "$app_id" },
"event_count": { "$first": "$event_count" },
"events": { "$first": "$events" },
"unique_events": {
"$push": {
"type": "$unique_events.type",
"value": "$unique_events.value",
"class": { "$const": "B" }
}
}
}},
{ "$project": {
"app_id": 1,
"event_count": 1,
"events": 1,
"unique_events": 1,
"type": { "$const": [ "A","B" ] }
}},
{ "$unwind": "$type" },
{ "$unwind": "$events" },
{ "$unwind": "$unique_events" },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"app_id": { "$first": "$app_id" },
"event_count": { "$first": "$event_count" },
"all_events": {
"$addToSet": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$events.class", "$type" ] },
{
"type": "$events.type",
"value": "$events.value",
"class": "$events.class"
},
{
"type": "$unique_events.type",
"value": "$unique_events.value",
"class": "$unique_events.class"
}
]
}
}
}},
{ "$unwind": "$all_events" },
{ "$group": {
"_id": {
"app_id": "$app_id",
"class": "$all_events.class",
"type": "$all_events.type"
},
"event_count": { "$sum": "$event_count" },
"value": { "$sum": "$all_events.value" }
}},
{ "$group": {
"_id": "$_id.app_id",
"event_count": { "$sum": "$event_count" },
"events": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.class", "A" ] },
{ "type": "$_id.type", "value": "$value" },
false
]
}
},
"unique_events": {
"$push": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$_id.class", "B" ] },
{ "type": "$_id.type", "value": "$value" },
false
]
}
}
}},
{ "$unwind": "$events" },
{ "$match": { "events": { "$ne": false } } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"event_count": { "$first": "$event_count" },
"events": { "$push": "$events" },
"unique_events": { "$first": "$unique_events" }
}},
{ "$unwind": "$unique_events" },
{ "$match": { "unique_events": { "$ne": false } } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"event_count": { "$first": "$event_count" },
"events": { "$first": "$events" },
"unique_events": { "$push": "$unique_events" }
}}
])
Det giver dig de resultater, du ønsker, med hvert array, der "summeres" sammen, såvel som master "event_count" med det korrekte resultat.
Du bør sandsynligvis overveje at kombinere begge disse arrays med en identisk identifikator, som er blevet brugt i pipelines, som vist. Denne del er halvdelen af arbejdet. Den anden halvdel overvejer, at du sandsynligvis bør gemme præ-aggregerede resultater i en samling et eller andet sted for den bedste applikationsydelse.