MongoDB根据时间aggregate示例-创新互联

需要对下面的集合根据LastUpdate按天分组累加TranslateFields值。

在东湖等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站制作、网站建设 网站设计制作按需网站建设,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,网络营销推广,成都外贸网站建设,东湖网站建设费用合理。rs_test:SECONDARY> db.new_result.find();    { "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed41889"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-02T01:35:02.471Z"), "TranslateFields" : 9 }     { "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188a"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-05T11:13:28.344Z"), "TranslateFields" : 10 }     { "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188b"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-05T09:26:41.016Z"), "TranslateFields" : 33 }     { "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188c"), "LastUpdate" : ISODate("2016-09-02T13:34:50.114Z"), "TranslateFields" : 12 }     { "_id" : ObjectId("57fb0756e31f84a56ed4188d"), "LastUpdate" : ISODate("2016-08-26T03:49:52.369Z"), "TranslateFields" : 17 }

如果是在SQL Server里，分组统计应该像这样写：

SELECT CONVERT(varchar,LastUpdate,112),SUM(TranslateFields)   FROM dbo.new_result   GROUP BY CONVERT(varchar,LastUpdate,112)   ORDER BY 1;

那么在MongoDB里，有3种聚合方法：group、aggregate和mapReduce

//2.6版本aggregate方法    db.new_result.aggregate(           {             $group : {                _id : { year: { $year: "$LastUpdate" }, month: { $month: "$LastUpdate" }, day: { $dayOfMonth: "$LastUpdate" } },                totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }             }           },           {             $sort : {                "_id.year": 1, "_id.month": 1, "_id.day": 1             }           }     )

//3.0版本aggregate方法    db.new_result.aggregate(           {             $group : {                yearMonthDay: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$LastUpdate" } },                totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }             }           },           {             $sort : {                "yearMonthDay": 1             }           }     )

//group方法    db.new_result.group({      keyf : function(doc){       var date = new Date(doc.LastUpdate);       var dateKey = ""+date.getFullYear()+"-"+(date.getMonth()+1)+"-"+date.getDate();       return {'day':dateKey};     },       initial : {"time":0},       reduce : function(doc, prev){             prev.time += doc.TranslateFields;         },       finalize : function Finalize(out) {         return out;     }     }     });//先存为日期     //1     db.tmp_result.find({"value.Status":3},{"value.TranslateFields":1,"value.LastUpdate":1}).forEach(         function(item){              db.new_result.save({"LastUpdate":item.value.LastUpdate.getFullYear()+"-"+                  (item.value.LastUpdate.getMonth()+1)+"-"+                  item.value.LastUpdate.getDate(),                  "TranslateFields":item.value.TranslateFields});         }      )     //2     db.new_result.aggregate(           {             $group : {                _id:"$LastUpdate",                totalTime: { $sum: "$TranslateFields" }             }           }          ,{"$sort":{"_id":1}}     )

对于aggregate方法，最好在$group之前$match，减少数据量，如果过滤的键上有索引，查询也会走索引。

db.TranslateTicket.aggregate(     {         "$match":         {              "LastUpdate": {"$gte":ISODate("2016-06-19T00:00:00.000Z"), "$lt":ISODate("2016-09-19T00:00:00.000Z")},              "Status": 3         }     },     {         "$group":         {           _id : { month: { $month: "$LastUpdate" }, day: { $dayOfMonth: "$LastUpdate" }, year: { $year: "$LastUpdate" } },          totalTime: { $sum: "$CharactersCount" }         }     },     {         "$sort":         {             "_id.year":1,"_id.month":1,"_id.day":1         }     }     )

这种情况，最好在创建如下索引：

db.TranslateTicket.createIndex({“LastUpdate”:1,”Status”:1},{background:1})

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