的MongoDB算在由标准匹配的所有对象的所有数组元素的MongoDB算在由标准匹配的所有对象的所有

我有一个集合，是活动在这样的对象日志：

{
    "_id" : ObjectId("55e3fd1d7cb5ac9a458b4567"),
    "object_id" : "1",
    "activity" : [ 
        {
            "action" : "test_action",
            "time" : ISODate("2015-08-31T00:00:00.000Z")
        },
        {
            "action" : "test_action",
            "time" : ISODate("2015-08-31T00:00:22.000Z")
        }
    ]
}

{
    "_id" : ObjectId("55e3fd127cb5ac77478b4567"),
    "object_id" : "2",
    "activity" : [ 
        {
            "action" : "test_action",
            "time" : ISODate("2015-08-31T00:00:00.000Z")
        }
    ]
}

{
    "_id" : ObjectId("55e3fd0f7cb5ac9f458b4567"),
    "object_id" : "1",
    "activity" : [ 
        {
            "action" : "test_action",
            "time" : ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")
        }
    ]
}

如果我这样做followoing查询：

db.objects.find({
    "createddate": {$gte : ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")},
    "activity.action" : "test_action"}
    }).count()

它返回的含（本组3）“test_action”的文件数，但我需要得到（这套4）所有test_actions的计数。我怎么做？

Answer 1:

最“高性能”的方式来做到这一点是跳过$unwind altogther，只需$group来算。本质上“过滤器”阵列获得$size的结果的$sum ：

db.objects.aggregate([
    { "$match": {
        "createddate": {
            "$gte": ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")
        },
        "activity.action": "test_action"
    }},
    { "$group": {
        "_id": null,
        "count": {
            "$sum": {
                "$size": {
                    "$setDifference": [
                        { "$map": {
                            "input": "$activity",
                            "as": "el",
                            "in": {
                                "$cond": [ 
                                    { "$eq": [ "$$el.action", "test_action" ] },
                                    "$$el",
                                    false
                                ]
                            }               
                        }},
                        [false]
                    ]
                }
            }
        }
    }}
])

MongoDB中的未来版本将有$filter ，这使得这个简单多了：

db.objects.aggregate([
    { "$match": {
        "createddate": {
            "$gte": ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")
        },
        "activity.action": "test_action"
    }},
    { "$group": {
        "_id": null,
        "count": {
            "$sum": {
                "$size": {
                    "$filter": {
                        "input": "$activity",
                        "as": "el",
                        "cond": {
                            "$eq": [ "$$el.action", "test_action" ]
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }}
])

用$unwind导致文件反规范化，有效地创建每个阵列条目的副本。如果可能的话，你应该避免这种情况的原因往往是极端的成本。过滤和每个文档计数阵列条目是快得多通过比较。由于是一个简单的$match和$group管道相比，许多阶段。

Answer 2:

您可以通过使用聚合这样做：

db.objects.aggregate([
    {$match: {"createddate": {$gte : ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")}, {"activity.action" : "test_action"}}},
    {$unwind: "$activity"},
    {$match: {"activity.action" : "test_action"}}},
    {$group: {_id: null, count: {$sum: 1}}}
])

这将产生类似的结果：