MongoDB4.0以降
db.session_log.aggregate([
{ "$group": {
"_id": {
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": {
"$toDate": {
"$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"]
}
}
}
},
"count": { "$sum": 1 }
} }
])
または $ convert
db.session_log.aggregate([
{ "$group": {
"_id": {
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": {
"$convert": {
"input": {
"$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"]
},
"to": "date"
}
}
}
},
"count": { "$sum": 1 }
} }
])
MongoDB> =3.0および<4.0:
db.session_log.aggregate([
{ "$group": {
"_id": {
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
}
},
"count": { "$sum": 1 }
} }
])
LASTLOGIN
を変換する必要があります 値に1000を掛けて、フィールドをミリ秒のタイムスタンプに変換します
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
、次に日付に変換します
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
これは、 $ project
ミリ秒の時間をゼロミリ秒に追加してパイプラインを作成しますDate(0)
オブジェクトを抽出し、 $yearを抽出します
、 $ month
>
、 $ dayOfMonth
>
$ group
ドキュメントを日ごとにグループ化するパイプライン。
したがって、集約パイプラインを次のように変更する必要があります。
var project = {
"$project":{
"_id": 0,
"y": {
"$year": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
},
"m": {
"$month": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
},
"d": {
"$dayOfMonth": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
}
}
},
group = {
"$group": {
"_id": {
"year": "$y",
"month": "$m",
"day": "$d"
},
"count" : { "$sum" : 1 }
}
};
集約パイプラインの実行:
db.session_log.aggregate([ project, group ])
次の結果が得られます(サンプルドキュメントに基づく):
{ "_id" : { "year" : 2014, "month" : 1, "day" : 3 }, "count" : 1 }
改善は、上記を単一のパイプラインで実行することです
var group = {
"$group": {
"_id": {
"year": {
"$year": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
},
"mmonth": {
"$month": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
},
"day": {
"$dayOfMonth": {
"$add": [
new Date(0),
{ "$multiply": [1000, "$LASTLOGIN"] }
]
}
}
},
"count" : { "$sum" : 1 }
}
};
集約パイプラインの実行:
db.session_log.aggregate([ group ])