MongoDB 计算与查询匹配的文档的真假值总数

joh*_*ohn 3 mongodb nosql mongodb-query aggregation-framework

使用以下数据,我将如何使用 MongoDB 对聚合查询的支持来计算对 pollId 为“hr4946-113”的记录集合的赞成票和反对票总数。

{ "_id" : ObjectId("54abcdbeba070410146d6073"), "userId" : "1234", "pollId" : "hr4946-113", "vote" : true, "__v" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("54afe32fec4444481b985711"), "userId" : "12345", "pollId" : "hr2840-113", "vote" : true, "__v" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("54b66de68dde7a0c19be987b"), "userId" : "123456", "pollId" : "hr4946-113", "vote" : false }
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这将是预期的结果。

{
   "yesCount": 1,
   "noCount":1
}
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Nei*_*unn 6

聚合框架是你的答案:

db.collection.aggregate([
    { "$match": { "pollId": "hr4946-113" } },
    { "$group": {
        "_id": "$vote",
        "count": { "$sum": 1 }
    }}
])
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基本上,$group操作员通过“键”和“分组操作员”来收集所有数据,例如$sum处理值。在这种情况下,只需添加1边界以指示计数。

给你:

{ "_id": true, "count": 1 }, 
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您可以愚蠢地使用$cond运算符将其扩展为单个文档响应,以有条件地评估字段值:

db.collection.aggregate([
    { "$match": { "pollId": "hr4946-113" } },
    { "$group": {
        "_id": "$vote",
        "count": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$group": {
        "_id": null,
        "yesCount": {
            "$sum": {
                "$cond": [ "_id", 1, 0 ]
            }
        },
        "noCount": {
            "$sum": {
                "$cond": [ "_id", 0, 1 ]
            }
        }
    }},
    { "$project": { "_id": 0 } }
])
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结果:

{ "yesCount": 1, "noCount": 0 }
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