MongoDB聚合查询按日期分组

Question

我在mongoDB中有以下这个集合

{ _id, startTime, duration }

基本思路是摄像头监测人群，一旦检测到人，就保存开始时间(startTime)，一旦人消失，就保存持续时间(duration)。因此，实体基本上会说“一个人在X时间出现，并且在镜头范围内持续了Y毫秒”。startTime和duration都是数字值。

因此，我想执行各种查询，例如： 1. 每月/每年的人数 2. 每月持续时间 > 5000ms 的人数

等等。

虽然我对MongoDB还比较陌生，但我在聚合框架方面遇到了一些麻烦，所以如果有人能给我一个如何进行上述查询的想法，我会很感激的，这将为我提供一些起点。

编辑： 好的，我已经尝试过几次，但没有成功。现在我的对象具有以下形式：

{
  "_id" : ObjectId("52de407c75895eaf5ea99715"),
  "startTime" : "new Date('02 01 2011 08:36:54')",
  "duration" : 27000
}

我正在尝试这个查询：

 db.collection.aggregate(
        {$project : {
             year : {$year : "$startTime"}

        }},
        {$group : {
             _id : {year : "$year"}, 
             count : {$sum : 1}
        }}
    )

但是我遇到了以下异常：

Error occurred in performing aggregation
Command 'aggregate' failed: exception: can't convert from BSON type String to Date (response: { "errmsg" : "exception: can't convert from BSON type String to Date", "code" : 16006, "ok" : 0.0 })
Type: MongoDB.Driver.MongoCommandException
Stack:    at MongoDB.Driver.Operations.CommandOperation`1.Execute(MongoConnection connection)
   at MongoDB.Driver.MongoCollection.RunCommandAs[TCommandResult](IMongoCommand command, IBsonSerializer resultSerializer, IBsonSerializationOptions resultSerializationOptions)
   at MongoDB.Driver.MongoCollection.RunCommandAs[TCommandResult](IMongoCommand command)
   at MongoDB.Driver.MongoCollection.Aggregate(IEnumerable`1 operations)
   at MangoUI.ComAggregate.kRemove_Click(Object sender, EventArgs e)
Inputs:: 
Command:  aggregate
Ok:       False
ErrorMsg: exception: can't convert from BSON type String to Date
Request:  { "aggregate" : "person", "pipeline" : [{ "$project" : { "year" : { "$year" : "$startTime" } } }, { "$group" : { "_id" : { "year" : "$year" }, "count" : { "$sum" : 1 } } }] }
Response: { "errmsg" : "exception: can't convert from BSON type String to Date", "code" : 16006, "ok" : 0.0 }

- ChrisGeo

---

你可以查看这个 MongoDB 分组文档：http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.group/ - Raj Subit

如果您想执行这些类型的查询，应将文档中的 startTime 更改为 Date 类型，而不是数字。 - JohnnyHK

Answer 1

你可以使用聚合框架完成它们。

给我每个月/年的人数。

db.collection.aggregate(
    {$project : {
         year : {$year : "$startTime"}, 
         month : {$month : "$startTime"}
    }},
    {$group : {
         _id : {year : "$year", month : "$month"}, 
         count : {$sum : 1}
    }}
)

给我每个月持续时间大于5000毫秒的人数

db.collection.aggregate(
    {$project : {
         year : {$year : "$startTime"}, 
         month : {$month : "$startTime"}, 
         duration: {$cond: [{$gt: ['$duration', 5000]}, 1, 0]}
    }},
    {$group : {
         _id : {year : "$year",month : "$month"}, 
         duration : {$sum : "$duration"}
    }}
)

了解更多信息，请查看聚合框架。

- Parvin Gasimzade

---

我尝试了第一个，但似乎出现了以下异常：命令“aggregate”失败：异常：无法将BSON类型NumberLong64转换为Date（响应：{"errmsg"："exception: can't convert from BSON type NumberLong64 to Date"，"code"：16006，"ok"：0.0}）。 - ChrisGeo

我忘了提到。为了使用$year和$month运算符，startTime应该是一个日期格式。它不能与Long一起使用。 - Parvin Gasimzade

据我所知，没有办法在运行时将长整型转换为日期。 - Parvin Gasimzade

好的，我已经将日期数据更改为字符串形式："Jan 2, 2011 9:50:48 AM"。我可以使用它吗？然而，我似乎仍然在上面的代码中遇到错误。 - ChrisGeo

你不知道这有多帮助我了。+1 - Hunter

Answer 2

请参考MongoDB兼容的数据格式http://docs.mongodb.org/manual/reference/bson-types/#document-bson-type-date。

以下是测试聚合的方法。

 rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "1", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "microsoft" })
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "2", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "google" })
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "3", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "ibm" })
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "4", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "cisco" })
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "5", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "dbversity.com" })
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.find()
{ "_id" : "1", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.203Z"), "company" : "microsoft" }
{ "_id" : "2", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.207Z"), "company" : "google" }
{ "_id" : "3", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.210Z"), "company" : "ibm" }
{ "_id" : "4", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.213Z"), "company" : "cisco" }
{ "_id" : "5", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:14.035Z"), "company" : "dbversity.com" }
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.aggregate(
... {
...     "$project" :
...     {
...        _id : 0,
...        "datePartDay" : {"$concat" : [
...            {"$substr" : [{"$dayOfMonth" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 2]}, "-",
...            {"$substr" : [{"$month" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 2]}, "-",
...            {"$substr" : [{"$year" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 4]}
...       ] }
...     }
... },
... { "$group" :
...     { "_id" : "$datePartDay", "Count" : { "$sum" : 1 } }
...     }
... )
{ "result" : [ { "_id" : "28-11-2014", "Count" : 5 } ], "ok" : 1 }
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> 



rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.aggregate(
...     {$project : {
...          year : {$year : "$LastUpdatedOn"}, 
...          month : {$month : "$LastUpdatedOn"}
...     }},
...     {$group : {
...          _id : {year : "$year", month : "$month"}, 
...          count : {$sum : 1}
...     }}
... )
{
        "result" : [
                {
                        "_id" : {
                                "year" : 2014,
                                "month" : 11
                        },
                        "count" : 5
                }
        ],
        "ok" : 1
}
rs1:PRIMARY>

您可以在http://www.dbversity.com/查看更多相关文章。

- Srinivas Kishore