MongoDBグループと異なるドキュメントからの値の減算

最初に必要なのは、条件付きの $sumです。 $condに基づく 各値のグループ化の演算子。次に、個別に $subtract ：

db.gas.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": "$timestamp",
        "gas-in": { 
            "$sum": { 
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$sensor", "gas-in" ] },
                    "$value", 
                    0
                ]
            }
        },
        "gas-out": { 
            "$sum": { 
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$sensor", "gas-out"] },
                    "$value", 
                    0
                ]
            }
        },
    }},
    { "$project": {
        "gasdifference": { "$subtract": [ "$gas-in", "$gas-out" ] }
    }}
])

結果が得られます：

{ "_id" : ISODate("2015-09-17T21:20:35Z"), "gasdifference" : 5.5 }
{ "_id" : ISODate("2015-09-17T21:14:35Z"), "gasdifference" : 0.5 }

別の方法は、単一ステージの「ガスアウト」値を負にすることです。

db.gas.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": "$timestamp",
        "gasdifference": { 
            "$sum": { 
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$sensor", "gas-in" ] },
                    "$value", 
                    { "$subtract": [ 0, "$value" ] }
                ]
            }
        }
    }}
])

そして、それはより効率的になるでしょう。

可能な「センサー」値が3つ以上ある場合は、$condを「ネスト」するだけです。 ステートメント：

db.gas.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": "$timestamp",
        "gasdifference": { 
            "$sum": { 
                "$cond": [
                    { "$eq": [ "$sensor", "gas-in" ] },
                    "$value", 
                    { "$cond": [
                        { "$eq": [ "$sensor", "gas-out" ] },
                        { "$subtract": [ 0, "$value" ] },
                        0
                    ]}
                ]
            }
        }
    }}
])

これらは「三項」演算子（if-then-else）であるため、それ以降のロジックは「else」条件に含まれます。