Mongoのドキュメント全体のサブドキュメントフィールドの平均

集約フレームワークを使用する必要があります。集計は次のようになります。

db.stack.aggregate([
  { $match: { "samples.key" : "test-key" } },
  { $unwind : "$samples" },
  { $match : { "samples.key" : "test-key" } },
  { $project : { "new_key" : "$samples.key", "new_value" : "$samples.value" } },
  { $group : { `_id` : "$new_key", answer : { $avg : "$new_value" } } }
])

集約フレームワークを考える最良の方法は、組立ラインのようなものです。クエリ自体はJSONドキュメントの配列であり、各サブドキュメントはアセンブリの異なるステップを表します。

ステップ1：$ match

最初のステップは、SQLのWHERE句のような基本的なフィルターです。このステップを最初に配置して、test-keyを含む配列要素を含まないすべてのドキュメントを除外します。。これをパイプラインの先頭に配置すると、集計でインデックスを使用できるようになります。

ステップ2：$ unwind

2番目のステップ、$unwind は、「サンプル」配列内の各要素を分離するために使用されるため、すべての要素に対して操作を実行できます。そのステップだけでクエリを実行すると、私が何を意味するのかがわかります。簡単に言えば：

{ name : "bob", 
  children : [ {"name" : mary}, { "name" : "sue" } ] 
}

2つのドキュメントになります：

{ name : "bob", children : [ { "name" : mary } ] }
{ name : "bob", children : [ { "name" : sue } ] }

ステップ3：$ match

3番目のステップ、$match 、は最初の$matchの正確な複製ですステージですが、目的は異なります。 $unwindに続くので、このステージでは、フィルター基準に一致しない以前の配列要素（現在はドキュメント）がフィルターで除外されます。この場合、samples.key = "test-key"のドキュメントのみを保持します

ステップ4：$ project（オプション）

4番目のステップ、$project 、ドキュメントを再構築します。この場合、アイテムを配列から取り出して、直接参照できるようにしました。上記の例を使用して..

{ name : "bob", children : [ { "name" : mary } ] }

になります

{ new_name : "bob", new_child_name : mary }

このステップは完全にオプションであることに注意してください。この$projectがなくても、後の段階を完了することができます。いくつかの小さな変更の後。ほとんどの場合、$project 完全に化粧品です。集計には、$projectのフィールドを手動で含めたり除外したりするなど、内部で多数の最適化が行われます。必要ないはずです。

ステップ5：$ group

最後に、$group 魔法が起こる場所です。 _id SQLの世界で「グループ化」するものを評価します。 2番目のフィールドは、$projectで定義した値を平均することを示しています。ステップ。 $sumは簡単に置き換えることができます合計を実行しますが、カウント操作は通常、次の方法で実行されます。my_count : { $sum : 1 } 。

ここで注意すべき最も重要なことは、実行される作業の大部分は、操作の実行が簡単になるポイントにデータをフォーマットすることであるということです。

ファイナルノート

最後に、これはではないことに注意したいと思います。 samples.value以降に提供されたサンプルデータで作業するはテキストとして定義されており、算術演算では使用できません。興味がある場合は、フィールドのタイプの変更についてここで説明します：MongoDBフィールドのタイプを変更する方法