MongoDB: структура агрегации: сопоставление $между полями - программирование
Подтвердить что ты не робот

MongoDB: структура агрегации: сопоставление $между полями

У меня есть тестовая коллекция с двумя документами:

> db.test.find().pretty()
{ "_id" : ObjectId("510114b46c1a3a0f6e5dd7aa"), "a" : 1, "b" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("510114c86c1a3a0f6e5dd7ab"), "a" : 3, "b" : 1 }

С инфраструктурой агрегации я хочу получить только документы, где a больше b. $ gt получить только значения в аргументе не поля...

> db.test.aggregate([{"$match":{"$a":{"$gt":"$b"}}}])
{ "result" : [ ], "ok" : 1 } /* don't work*/

Есть ли у вас идеи?

Заранее спасибо

С наилучшими пожеланиями

4b9b3361

Ответ 1

Хмм без особого тестирования на моем конце я скажу, что вы можете использовать $cmp для этого:

http://docs.mongodb.org/manual/reference/aggregation/cmp/#_S_cmp

db.test.aggregate([
    {$project: {
        // All your other fields here
        cmp_value: {$cmp: ['$a', '$b']}
    }},
    {$match: {cmp_value: {$gt: 0}}} 
])

Там может быть лучший способ, но у меня нет установки MongoDB рядом со мной для тестирования.

Ответ 2

Используйте оператор $expr.

Представленный в версии 3.6, $expr может создавать выражения запроса, которые сравнивают поля из одного и того же документа.

Сравните два поля из одного документа (пример взят непосредственно из документов MongoDB):

Рассмотрим ежемесячную коллекцию бюджетов со следующими документами:

{ "_id" : 1, "category" : "food", "budget": 400, "spent": 450 }
{ "_id" : 2, "category" : "drinks", "budget": 100, "spent": 150 }
{ "_id" : 3, "category" : "clothes", "budget": 100, "spent": 50 }
{ "_id" : 4, "category" : "misc", "budget": 500, "spent": 300 }
{ "_id" : 5, "category" : "travel", "budget": 200, "spent": 650 }

Следующая операция использует $expr для поиска документов, в которых потраченная сумма превышает бюджет:

db.monthlyBudget.find( { $expr: { $gt: [ "$spent" , "$budget" ] } } )

Операция возвращает следующие результаты:

{ "_id" : 1, "category" : "food", "budget" : 400, "spent" : 450 }
{ "_id" : 2, "category" : "drinks", "budget" : 100, "spent" : 150 }
{ "_id" : 5, "category" : "travel", "budget" : 200, "spent" : 650 }