带有MongoDB的嵌套Group By函数

Question

我是MongoDB的新手，很长一段时间的MySQL，遇到了一点小障碍。

给定以下示例数据：

TeamID日OrderAmount

100%-4月份-50年-4月份

100%*40

200%-4月份-4月份-50年

100%；2010年4月2日；2010年4月

我正在试着找出团队每天的平均订单量。我可以用mapReduce函数做一个简单的查询，用TeamId & Day做一个分组。所以现在我有了：

TeamID*AvgAmount

100%*45*45

200亿元人民币，4%元人民币，4%元人民币，50%元人民币

100元人民币/元人民币*

现在，我尝试汇总这些数据，以获得每个团队每天的平均订单量，即：

第一天:第二天:第二天:AvgAmount

4/1%*47.5

4/2月4日:35月35日

我可以用MySQL很容易做到这一点，但我很难搞清楚如何用MongoDB做到这一点，而不是在应用程序端手动完成，而不是用MongoDB完成。

Answer 1

您可以使用map-reduce或group()函数来计算这些聚合。我使用group()是因为它更简单、更快，但是如果您需要将查询分布在一个分片集群上，则应该使用map-reduce。

首先加载数据：

db.orders.insert( { teamid: 100, date: "4/1", amount: 50 })
db.orders.insert( { teamid: 100, date: "4/1", amount: 40 })
db.orders.insert( { teamid: 200, date: "4/2", amount: 50 })
db.orders.insert( { teamid: 100, date: "4/2", amount: 20 })

每个团队，每天：

db.orders.group({
    key: { teamid: true, date: true },
    reduce: function(doc, out) { out.sum += doc.amount; out.count++; },
    initial: { sum: 0, count: 0 },
    finalize: function(out) { out.average = out.sum / out.count }
});

要汇总每日聚合，只需更改密钥：

db.orders.group({
    key: { date: true },
    reduce: function(doc, out) { out.sum += doc.amount; out.count++; },
    initial: { sum: 0, count: 0 },
    finalize: function(out) { out.average = out.sum / out.count }
});

Answer 2

经过一些研究之后，我能够想出一个解决方案。我不满意这是最优化的解决方案，因为我不熟悉MongoDB和map/reduce的想法，所以如果有人有更好的东西，请纠正我。具体地说，我不能获得arr_team对象的长度，所以我必须有一个递增的计数器。

reduce函数：

    function(doc, prev) { 
      var retVal  = {team_count: 0, day_total: 0};

      if(!prev.arr_team[doc.team_id]) {
        prev.arr_team[doc.team_id] = 0;
        prev.team_count++;
      }

      prev.arr_team[doc.team_id]++;

      prev.order_count++; 
      if(doc.total_amount)
         prev.total_amount += doc.total_amount 

      return retVal;
    }

最终确定：

function(out) {
      out.avg_team_order_amount = out.total_amount/out.team_count;
    }