開始範囲と終了範囲をグループ化してカウントします

これにより、上記のデータの結果が得られます：

{
        "_id" : "HGV",
        "monthCounts" : [
                {
                        "month" : 201702,
                        "count" : 2
                },
                {
                        "month" : 201703,
                        "count" : 2
                },
                {
                        "month" : 201704,
                        "count" : 1
                }
        ]
}
{
        "_id" : "CAR",
        "monthCounts" : [
                {
                        "month" : 201701,
                        "count" : 1
                },
                {
                        "month" : 201702,
                        "count" : 1
                }
        ]
}

「月」の範囲は、実際のデータがある場合にのみ存在することに注意してください。ある範囲でゼロ値を生成することは可能ですが、それを行うにはかなりのラングリングが必要であり、あまり実用的ではありません。ゼロ値が必要な場合は、結果が取得されたら、クライアントで後処理に値を追加することをお勧めします。

本当にゼロ値に心を向けている場合は、個別に $ min および $ max 値を渡し、パイプラインを「ブルートフォース」して、提供された可能な範囲値ごとにコピーを生成します。

したがって、今回はすべてのドキュメントの外部で「範囲」を作成し、 $ cond 現在のデータが生成されたグループ化された範囲内にあるかどうかを確認するために、アキュムレータにステートメントを入力します。また、生成は「外部」であるため、 $ rangeのMongoDB3.4演算子は実際には必要ありません。 、したがって、これは以前のバージョンにも適用できます：

// Get min and max separately 
var ranges = db.cars.aggregate(
 { "$group": {
   "_id": null,
   "startRange": { "$min": "$startDate" },
   "endRange": { "$max": "$endDate" }
 }}
).toArray()[0]

// Make the range array externally from all possible values
var range = [];
for ( var d = new Date(ranges.startRange.valueOf()); d <= ranges.endRange; d.setUTCMonth(d.getUTCMonth()+1)) {
  var v = ( d.getUTCFullYear() * 100 ) + d.getUTCMonth()+1;
  range.push(v);
}

// Run conditional aggregation
db.cars.aggregate([
  { "$addFields": { "range": range } },
  { "$unwind": "$range" },
  { "$group": {
    "_id": {
      "type": "$type",
      "month": "$range"
    },
    "count": { 
      "$sum": {
        "$cond": {
          "if": {
            "$and": [
              { "$gte": [
                "$range",
                { "$add": [
                  { "$multiply": [ { "$year": "$startDate" }, 100 ] },
                  { "$month": "$startDate" }
                ]}
              ]},
              { "$lte": [
                "$range",
                { "$add": [
                  { "$multiply": [ { "$year": "$endDate" }, 100 ] },
                  { "$month": "$endDate" }
                ]}
              ]}
            ]
          },
          "then": 1,
          "else": 0
        }
      }
    }
  }},
  { "$sort": { "_id": 1 } },
  { "$group": {
    "_id": "$_id.type",
    "monthCounts": { 
      "$push": { "month": "$_id.month", "count": "$count" }
    }
  }}
])

これにより、すべてのグループで可能なすべての月に一貫したゼロフィルが生成されます：

{
        "_id" : "HGV",
        "monthCounts" : [
                {
                        "month" : 201701,
                        "count" : 0
                },
                {
                        "month" : 201702,
                        "count" : 2
                },
                {
                        "month" : 201703,
                        "count" : 2
                },
                {
                        "month" : 201704,
                        "count" : 1
                }
        ]
}
{
        "_id" : "CAR",
        "monthCounts" : [
                {
                        "month" : 201701,
                        "count" : 1
                },
                {
                        "month" : 201702,
                        "count" : 1
                },
                {
                        "month" : 201703,
                        "count" : 0
                },
                {
                        "month" : 201704,
                        "count" : 0
                }
        ]
}

MapReduce

MongoDBのすべてのバージョンはmapReduceをサポートしており、上記の「イテレーター」の単純なケースは forによって処理されます。 マッパーでループします。最初の$groupまで生成された出力を取得できます 上から：

db.cars.mapReduce(
  function () {
    for ( var d = this.startDate; d <= this.endDate;
      d.setUTCMonth(d.getUTCMonth()+1) )
    { 
      var m = new Date(0);
      m.setUTCFullYear(d.getUTCFullYear());
      m.setUTCMonth(d.getUTCMonth());
      emit({ id: this.type, date: m},1);
    }
  },
  function(key,values) {
    return Array.sum(values);
  },
  { "out": { "inline": 1 } }
)

生成するもの：

{
        "_id" : {
                "id" : "CAR",
                "date" : ISODate("2017-01-01T00:00:00Z")
        },
        "value" : 1
},
{
        "_id" : {
                "id" : "CAR",
                "date" : ISODate("2017-02-01T00:00:00Z")
        },
        "value" : 1
},
{
        "_id" : {
                "id" : "HGV",
                "date" : ISODate("2017-02-01T00:00:00Z")
        },
        "value" : 2
},
{
        "_id" : {
                "id" : "HGV",
                "date" : ISODate("2017-03-01T00:00:00Z")
        },
        "value" : 2
},
{
        "_id" : {
                "id" : "HGV",
                "date" : ISODate("2017-04-01T00:00:00Z")
        },
        "value" : 1
}

したがって、配列に複合する2番目のグループ化はありませんが、同じ基本的な集約出力を生成しました。