このクエリは、あなたが求めているものに対する解決策であると私は信じています:
db.test.aggregate([
// Filter the docs based on your criteria
{$match: {
type1: {$in: ['type1A', 'type1B']},
type2: {$in: ['type2A', 'type2B']},
'date.year': 2015,
'date.month': 4,
'date.type': 'day',
'date.day': {$gte: 4, $lte: 7}
}},
// Group by iddoc and type1 and count them
{$group: {
_id: { iddoc: '$iddoc', type1: '$type1' },
sum: {$sum: 1},
type2: { $push: '$type2' },
year: { $first: '$date.year' },
month: { $first: '$date.month' },
day: { $addToSet: '$date.day' }
}},
// Sort by sum, descending
{$sort: {sum: -1}}
])
残りのフィールドをどのように表示するかについては、いくつかのオプションがあります。 type2を配列にプッシュすることを選択し(重複を許可)、year
の最初の値を取得します およびmonth
それらは常に2015であり、一致操作ごとに4であり、addToSet
配列への日(重複は許可されません)。別のオプションは、ドキュメント全体を一致の配列にプッシュすることですが、大規模なコレクションでは注意が必要です。
{$group: {
_id: { iddoc: '$iddoc', type1: '$type1' },
sum: {$sum: 1},
matches: { $push: '$$ROOT' }
}},