MongoDB
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visualizzazione della somma di tutti i file recuperati archiviati nel driver mongodb-nodejs

Puoi farlo con la pipeline di aggregazione. Ecco il codice esportato per Node:


    [
      {
        '$match': {
          '$or': [
            {
              'orderCreatedForDate': new Date('Fri, 31 Jan 2020 05:00:00 GMT')
            }, {
              'orderCreatedForDate': new Date('Fri, 24 Jan 2020 05:00:00 GMT')
            }
          ]
        }
      }, {
        '$unwind': {
          'path': '$totalOrder', 
          'includeArrayIndex': 'string'
        }
      }, {
        '$group': {
          '_id': {
            'productCode': '$totalOrder.productCode', 
            'date': '$orderCreatedForDate'
          }, 
          'tradeCopies': {
            '$sum': '$totalOrder.tradeCopies'
          }, 
          'subscriptionCopies': {
            '$sum': '$totalOrder.subscriptionCopies'
          }, 
          'freeCopies': {
            '$sum': '$totalOrder.freeCopies'
          }, 
          'institutionalCopies': {
            '$sum': '$totalOrder.institutionalCopies'
          }, 
          'productCode': {
            '$last': '$totalOrder.productCode'
          }, 
          'publicationName': {
            '$last': '$totalOrder.publicationName'
          }, 
          'editionName': {
            '$last': '$totalOrder.editionName'
          }, 
          'publicationDate': {
            '$last': '$orderCreatedForDate'
          }
        }
      }, {
        '$sort': {
          'publicationDate': 1
        }
      }, {
        '$group': {
          '_id': '$_id.productCode', 
          'tradeCopies': {
            '$last': '$tradeCopies'
          }, 
          'previousTradeCopies': {
            '$first': '$tradeCopies'
          }, 
          'subscriptionCopies': {
            '$last': '$subscriptionCopies'
          }, 
          'previousSubscriptionCopies': {
            '$first': '$subscriptionCopies'
          }, 
          'institutionalCopies': {
            '$last': '$institutionalCopies'
          }, 
          'previousInstitutionalCopies': {
            '$first': '$institutionalCopies'
          }, 
          'freeCopies': {
            '$last': '$freeCopies'
          }, 
          'previousFreeCopies': {
            '$first': '$freeCopies'
          }, 
          'productCode': {
            '$last': '$productCode'
          }, 
          'publicationName': {
            '$last': '$publicationName'
          }, 
          'editionName': {
            '$last': '$editionName'
          }, 
          'publicationDate': {
            '$last': '$publicationDate'
          }
        }
      }, {
        '$project': {
          'productCode': 1, 
          'publicationName': 1, 
          'editionName': 1, 
          'publicationDate': 1, 
          'tradeCopies': 1, 
          'subscriptionCopies': 1, 
          'institutionalCopies': 1, 
          'freeCopies': 1, 
          'previousWeekCopies': [
            {
              'tradeCopies': '$previousTradeCopies', 
              'subscriptionCopies': '$previousSubscriptionCopies', 
              'freeCopies': '$previousFreeCopies', 
              'institutionalCopies': '$previousInstitutionalCopies'
            }
          ]
        }
      }
    ]

Diamo un'occhiata a cosa sta succedendo in ogni fase:


    [{$match: {
      $or: [ {orderCreatedForDate: ISODate('2020-01-31T05:00:00.000+00:00')},
      {orderCreatedForDate: ISODate('2020-01-24T05:00:00.000+00:00')}]
    }}, 

Iniziamo con l'abbinamento per gli ordini che hanno le date che ci interessano.

    {$unwind: {
      path: "$totalOrder",
      includeArrayIndex: 'string'
    }}, 

Quindi svolgiamo l'array totalOrder. Questo crea un documento per ogni ordine.


    {$group: {
      _id: {productCode: "$totalOrder.productCode", date: "$orderCreatedForDate"},
      tradeCopies: {
        $sum: "$totalOrder.tradeCopies"
      },
      subscriptionCopies: {
        $sum: "$totalOrder.subscriptionCopies"
      },
      freeCopies: {
        $sum: "$totalOrder.freeCopies"
      },
      institutionalCopies: {
        $sum: "$totalOrder.institutionalCopies"
      },
      productCode: { $last: "$totalOrder.productCode"},
      publicationName: { $last: "$totalOrder.publicationName"},
      editionName: { $last: "$totalOrder.editionName"},
      publicationDate: { $last: "$orderCreatedForDate"}
    }}, 

Quindi raggruppiamo i documenti per codice prodotto e data. Questo ci permette di generare le somme di cui abbiamo bisogno.


    {$sort: {
      publicationDate: 1
    }}, 

Quindi ordiniamo i nostri documenti in modo da sapere che i documenti più vecchi sono i primi.


    {$group: {
      _id: "$_id.productCode",
      tradeCopies: {
        $last: "$tradeCopies"
      },
      previousTradeCopies: {
        $first: "$tradeCopies"
      },
      subscriptionCopies: {
        $last: "$subscriptionCopies"
      },
      previousSubscriptionCopies: {
        $first: "$subscriptionCopies"
      },
      institutionalCopies: {
        $last: "$institutionalCopies"
      },
      previousInstitutionalCopies: {
        $first: "$institutionalCopies"
      },
      freeCopies: {
        $last: "$freeCopies"
      },
      previousFreeCopies: {
        $first: "$freeCopies"
      },
      productCode: { $last: "$productCode"},
      publicationName: { $last: "$publicationName"},
      editionName: { $last: "$editionName"},
      publicationDate: { $last: "$publicationDate"}
    }}, 

Successivamente raggruppiamo i nostri documenti per codice prodotto in modo da poter creare un unico documento per ogni codice prodotto.


    {$project: {
      productCode: 1,
      publicationName: 1,
      editionName: 1,
      publicationDate: 1,
      tradeCopies: 1,
      subscriptionCopies: 1,
      institutionalCopies: 1,
      freeCopies: 1,
      previousWeekCopies: [{
        tradeCopies: "$previousTradeCopies",
        subscriptionCopies: "$previousSubscriptionCopies",
        freeCopies: "$previousFreeCopies",
        institutionalCopies: "$previousInstitutionalCopies"
      }
        ]
    }}]

Infine, proiettiamo i campi di cui abbiamo bisogno nel formato di cui abbiamo bisogno.

Ecco alcuni screenshot in modo da poter vedere visivamente cosa sta succedendo in ogni fase.

Per ulteriori informazioni su come utilizzare la pipeline di aggregazione con Node.js, vedere https://www.mongodb.com/blog/post/quick-start-nodejs--mongodb--how-to-analyze-data- using-the-aggregation-framework . Consiglio vivamente anche il corso gratuito della MongoDB University sulla pipeline di aggregazione:https://university.mongodb. com/corsi/M121/su