MongoDB中有计算字段吗？

Question

MongoDB中有计算字段吗？

在SQL中，我可以执行以下操作：

SELECT A+B AS C FROM MYTABLE WHERE C>10

我可以在MongoDB中做类似的事情吗？

更新

我做了投影：

db.segments.aggregate(
   [
      {
         $project: {
            "_id": 1,
            numberOfRestrictions: { $size: "$Speed Restrictions" }
         }
      }
   ]
)

而且有效。

不幸的是，进一步的流水线操作不会：

db.segments.aggregate(
   [
      {
         $project: {
            "_id": 1,
            numberOfRestrictions: { $size: "$Speed Restrictions" }
         }
      },
      {
        $match: {
            "numberOfRestrictions": {
                "$gt": 1
            }
        }
      }
   ]
)

后导致错误

The argument to $size must be an Array, but was of type: EOO

Answer 1

有一个名为 的运算符$expr，使您能够在查询中使用聚合框架运算符find()。

例如，SQL 查询

SELECT A+B AS C FROM MYTABLE WHERE C>10

可以转换为 mongo 查询为

db.segments.find({ 
    "$expr": {
        "$gt": [
            { "$add": [ "$A", "$B" ] },
            10
        ]
    }
})

对于检查数组长度它是类似的

db.segments.find({ 
    "$expr": {
        "$gt": [
            { "$size": "$SpeedRestrictions" },
            10
        ]
    }
})

通过聚合框架，还可以$expr在$match管道步骤中使用：

db.segments.aggregate([
    { "$match": { 
        "$expr": {
            { "$gt": [
                { "$size": "$SpeedRestrictions" },
                10
            ] }
        }
    } }
])

如果该$expr运算符不可用，为了向后兼容，可以使用$redactas

db.segments.aggregate([
    { "$redact": { 
        "$cond": [
            { "$gt": [
                { "$size": "$SpeedRestrictions" },
                10
            ] },
            "$$KEEP",
            "$$PRUNE"
        ]
    } }
])

另一种方法是使用$addFields管道运算符创建计算字段，并$match使用运算符基于该计算字段过滤文档：

db.collection.aggregate([
    { "$addFields": { "C": { "$add": [ "$A", "$B" ] } } },
    { "$match": { "C": { "$gt": 10 } } }
])

Answer 2

是。这称为聚合管道。具体来说，您需要使用一个$project阶段来创建C字段，然后使用一个$match阶段来查找所有符合条件的文档。

例

首先创建一些文档：

for( var i = 1; i <=10; i++){
  db.agg.insert({a:i,b:i})
}

结果是如下所示的集合：

> db.agg.find()
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d4d"), "a" : 1, "b" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d4e"), "a" : 2, "b" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d4f"), "a" : 3, "b" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d50"), "a" : 4, "b" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d51"), "a" : 5, "b" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d52"), "a" : 6, "b" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d53"), "a" : 7, "b" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d54"), "a" : 8, "b" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d55"), "a" : 9, "b" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d56"), "a" : 10, "b" : 10 }

查找所有C> 10的文档

db.agg.aggregate([
    // You need to include all fields you want to have
    // in the resulting document within the $project stage
    { "$project":{ a:1, b:1, c:{ "$add": ["$a","$b"] }}},
    { "$match":{ c:{ "$gt":10 }}}
])

返回以下结果：

{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d52"), "a" : 6, "b" : 6, "c" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d53"), "a" : 7, "b" : 7, "c" : 14 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d54"), "a" : 8, "b" : 8, "c" : 16 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d55"), "a" : 9, "b" : 9, "c" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("56c1b5561a3b578f37a99d56"), "a" : 10, "b" : 10, "c" : 20 }