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mongodb中按天进行聚合查询的实例教程

时间:2020-05-23 19:24     来源/作者:杨彦星

前言

最近在写项目的时候遇到一个问题,使用mongodb记录了用例的执行结果,但是在时间的记录上使用的是date格式,现在有一个需求,以天为单位,统计一下每天成功的用例和失败的用例,说到统计,肯定是要用到聚合查询,但是如果以date格式的时间为group依据,那么等同于没有分组,因为在记录用例的时间几乎不可能同时,今天查阅了一下相关文档,可以使用mongodb的$dateToString命令来完成这个需求

问题来源

假如我们以如下的数据

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/* 1 */
{
 "_id" : ObjectId("5d24c09651a456efbc231669"),
 "time" : ISODate("2019-07-08T10:12:35.125Z"),
 "result" : "Pass"
}
 
/* 2 */
{
 "_id" : ObjectId("5d24c09e51a456efbc23166a"),
 "time" : ISODate("2019-07-08T10:12:36.125Z"),
 "result" : "Pass"
}
 
...
...
 
/* 10 */
{
 "_id" : ObjectId("5d24c0d851a456efbc231672"),
 "time" : ISODate("2019-07-06T10:10:52.125Z"),
 "result" : "Pass"
}
 
/* 11 */
{
 "_id" : ObjectId("5d24c0e751a456efbc231673"),
 "time" : ISODate("2019-07-06T10:10:52.125Z"),
 "result" : "Fail"
}

我的预期结果是

{'_id': '2019-07-06', 'Pass': 1}
{'_id': '2019-07-06', 'Fail': 2}
{'_id': '2019-07-07', 'Pass': 2}
{'_id': '2019-07-07', 'Fail': 1}
{'_id': '2019-07-08', 'Pass': 2}
{'_id': '2019-07-08', 'Fail': 3}

如果按照以前的聚合方式,通过$time来分组,由于每个时间都不相同,所以这样的聚合就相当于没有聚合

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#coding:utf-8
 
from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient(host=['%s:%s'%("127.0.0.1",27017)])
G_mongo = client['test']
 
pipeline = [
  {'$group': {'_id': '$time', 'count': {'$sum': 1}}},
 ]
for i in G_mongo['test'].aggregate(pipeline):
 print(i)

得到的结果

{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 6, 10, 10, 32, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 7, 10, 10, 32, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 8, 10, 11, 22, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 6, 10, 10, 52, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 8, 10, 11, 32, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 8, 10, 12, 32, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 7, 10, 11, 22, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 8, 10, 12, 36, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 8, 10, 12, 35, 125000), 'count': 1}
{'_id': datetime.datetime(2019, 7, 7, 10, 10, 22, 125000), 'count': 1}

可以看到,由于$time上的时间,谁和谁都不一样,所以如果以$time为分组对象的话每个统计都是1。

问题的解决

在分组的时候有一个$dateToString指令,可以将日期格式的值转化为字符串,比如这里因为需求是要以天为单位,所以我将其转为
%Y-%m-%d的字符串格式,具体的$grouop如下

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{'$group': {'_id': {"$dateToString":{'format':'%Y-%m-%d','date':'$time'}}, 'count': {'$sum': 1}}}

$dateToString的说明文档可以访问https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/dateToString/ 查看,简单介绍一个

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{ $dateToString: {
  date: <dateExpression>,
  format: <formatString>,
  timezone: <tzExpression>,
  onNull: <expression>
} }

它需要四个参数,只有date参数是必须的,指定数据来源,format是转化的格式,timezone为时区,onNull是如果日期值不存在时返回的值。

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#coding:utf-8
 
from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient(host=['%s:%s'%("127.0.0.1",27017)])
G_mongo = client['test']
 
 
pipeline = [
    # {'$group': {'_id': '$time', 'count': {'$sum': 1}}},
    {'$group': {'_id': {"$dateToString":{'format':'%Y-%m-%d','date':'$time'}}, 'count': {'$sum': 1}}}
  ]
for i in G_mongo['test'].aggregate(pipeline):
  print(i)

上面代码执行的结果如下

{'_id': '2019-07-06', 'count': 2}
{'_id': '2019-07-07', 'count': 3}
{'_id': '2019-07-08', 'count': 5}

这个看起来还不错,但是离我的目标还差一点,因为它还没有按照用例执行结果进行分组,再以天进行倒序排列

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#coding:utf-8
 
from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient(host=['%s:%s'%("127.0.0.1",27017)])
G_mongo = client['test']
 
 
pipeline = [
    # {'$group': {'_id': '$time', 'count': {'$sum': 1}}},
    {'$group': {'_id': {'date':{"$dateToString":{'format':'%Y-%m-%d','date':'$time'}},'result':'$result'}, 'count': {'$sum': 1}}},
    {'$sort':{"_id.date":-1}}
  ]
for i in G_mongo['test'].aggregate(pipeline):
  print(i)

得到的结果如下

{'_id': {'date': '2019-07-08', 'result': 'Fail'}, 'count': 3}
{'_id': {'date': '2019-07-08', 'result': 'Pass'}, 'count': 2}
{'_id': {'date': '2019-07-07', 'result': 'Pass'}, 'count': 2}
{'_id': {'date': '2019-07-07', 'result': 'Fail'}, 'count': 1}
{'_id': {'date': '2019-07-06', 'result': 'Fail'}, 'count': 1}
{'_id': {'date': '2019-07-06', 'result': 'Pass'}, 'count': 2}

查看文档,除了使用$dateToString指令还可以使用$dayOfMonth指令

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pipeline = [
    {'$group': {'_id': {'date':{"$dayOfMonth":{'date':'$time'}},'result':'$result'}, 'count': {'$sum': 1}}},
    {'$sort':{"_id.date":-1}},
  ]

但是这个指令只能适用于单一月份,如果两个月就会有交集,如7月6号和6月6号的会聚合到一起
上面得到的结果是

{'_id': {'date': 8, 'result': 'Fail'}, 'count': 3}
{'_id': {'date': 8, 'result': 'Pass'}, 'count': 2}
{'_id': {'date': 7, 'result': 'Pass'}, 'count': 2}
{'_id': {'date': 7, 'result': 'Fail'}, 'count': 1}
{'_id': {'date': 6, 'result': 'Pass'}, 'count': 2}
{'_id': {'date': 6, 'result': 'Fail'}, 'count': 1}

所以需要根据需求灵活的使用各种指令。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:https://www.yangyanxing.com/article/aggregate-perday-mongodb.html

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