配列値の合計を使用したMongoDB集約

アグリゲーションフレームワークでニーズを達成するために、最初のパイプラインステージは $matchになります ドキュメントを乗客配列内のユーザーと一致させる問題の乗客に対する操作と、それに続く $unwind 前の操作の入力ドキュメントからpassengers配列を分解して、各要素のドキュメントを出力する操作。別の$match 分解された配列に対する操作は、前のドキュメントストリームをさらにフィルタリングして、一致するドキュメントのみが変更されずに次のパイプラインステージに渡されるようにします。次のパイプラインステージでは、 $projectで必須フィールドが投影されます。 オペレーター。つまり、基本的にuser3の集計パイプラインです。 次のようになります：

db.collection.aggregate([
     {
        "$match": {
            "passengers.user": "user3"
        }
     },
     {
         "$unwind": "$passengers"
     },
     {
        "$match": {
            "passengers.user": "user3"
        }
     },
     {
         "$project": {
             "_id": 0,
            "driver": "$driver",
            "times": "$passengers.times"
        }
     }
])

結果 ：

/* 0 */
{
    "result" : [ 
        {
            "driver" : "user1",
            "times" : 3
        }, 
        {
            "driver" : "user2",
            "times" : 2
        }
    ],
    "ok" : 1
}

更新 ：

日付の異なるドライバーで重複をグループ化するには、前述のように、 $groupを実行できます。 最後の$projectの直前の操作 $sumを使用して総乗客時間を計算するパイプラインステージ 演算子：

db.collection.aggregate([
     {
        "$match": {
            "passengers.user": "user3"
        }
     },
     {
         "$unwind": "$passengers"
     },
     {
        "$match": {
            "passengers.user": "user3"
        }
     },
     {
         "$group": {
             "_id": "$driver", 
             "total": {
                 "$sum": "$passengers.times"
             }
         }
     },
     {
         "$project": {
            "_id": 0,
            "driver": "$_id",
            "total": 1
        }
     }
])

結果 ：

/* 0 */
{
    "result" : [ 
        {
            "total" : 2,
            "driver" : "user2"
        }, 
        {
            "total" : 3,
            "driver" : "user1"
        }
    ],
    "ok" : 1
}