Forespørgsel
-
det er en aggregeringsopdatering, selvom pipeline ikke tillader os at bruge stadier som gruppeopslag osv., der bruges her. (du kan bruge
$out
og erstat samling efter eller$merge
for at erstatte dokumenter (svarende til opdatering)) -
første kort
- for hvert træk (dokument medlem af træk), gør det det til array
[["trait_type": "type"] ["value": "Male"] ["display_type": null] ...]
- reducer på det array for kun at konstruere 1 dokument ud fra dem
{"type" "type","value" :"Male"}
(gør det også små bogstaver og "_")
- for hvert træk (dokument medlem af træk), gør det det til array
-
Nu træk det samme
"traits": [ { "type": "type", "value": "Male" }, { "type": "accessory", "value": "Mohawk" }, { "type": "accessory", "value": "Earring" }, { "type": "accessory", "value": "Frown" } ]
-
opslag med dummy-samlingen
[{}]
(det gør vi for at lave en gruppe inde i det array) det er ligesom et trick, der giver os mulighed for at bruge sceneoperatorer i 1 dokument- opslagspipeline afvikles og grupperes efter type
"traits": [ { "values": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ], "type": "accessory" }, { "values": [ "Male" ], "type": "type" } ]
- så er det en erstatningsrod, der skal tage værdien af type, gør den til feltnavnet og værdierne som værdien
(if size=1 removes the array)
-
Efter opslag har vi
"traits": [ { "accessory": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ] }, { "type": "Male" } ]
-
så alt vi skal gøre er at reducere disse egenskaber og flette objekterne (nøgler er alligevel unikke, fordi vi grupperede efter dem)
-
og vi får det forventede output (i det mindste synes jeg det er ok)
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"
}
}
}
])