$replaceWith (agregación)

Ejemplo 1

Una colección de ejemplo sales se rellena con los siguientes documentos:

db.sales.insertMany([
   { "_id" : 1, "item" : "butter", "price" : 10, "quantity": 2, date: ISODate("2019-03-01T08:00:00Z"), status: "C" },
   { "_id" : 2, "item" : "cream", "price" : 20, "quantity": 1, date: ISODate("2019-03-01T09:00:00Z"), status: "A" },
   { "_id" : 3, "item" : "jam", "price" : 5, "quantity": 10, date: ISODate("2019-03-15T09:00:00Z"), status: "C" },
   { "_id" : 4, "item" : "muffins", "price" : 5, "quantity": 10, date: ISODate("2019-03-15T09:00:00Z"), status: "C" }
])

Supón que a efectos de reporte, deseas calcular, para cada venta completada, el monto total en el momento actual del informe. La siguiente operación encuentra todas las ventas con estado C y crea nuevos documentos usando la etapa $replaceWith. El $replaceWith calcula la cantidad total y, además, usa la variable NOW para obtener la hora actual.

db.sales.aggregate([
   { $match: { status: "C" } },
   { $replaceWith: { _id: "$_id", item: "$item", amount: { $multiply: [ "$price", "$quantity"]}, status: "Complete", asofDate: "$$NOW" } }
])

La operación devuelve los siguientes documentos:

{ "_id" : 1, "item" : "butter", "amount" : 20, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "jam", "amount" : 50, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "muffins", "amount" : 50, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }

Ejemplo 2

Una colección de ejemplo reportedsales se completa con la información de ventas reportada por trimestre y región:

db.reportedsales.insertMany( [
   { _id: 1, quarter: "2019Q1", region: "A", qty: 400 },
   { _id: 2, quarter: "2019Q1", region: "B", qty: 550 },
   { _id: 3, quarter: "2019Q1", region: "C", qty: 1000 },
   { _id: 4, quarter: "2019Q2", region: "A", qty: 660 },
   { _id: 5, quarter: "2019Q2", region: "B", qty: 500 },
   { _id: 6, quarter: "2019Q2", region: "C", qty: 1200 }
] )

Supongamos que para fines de informes, desea ver los datos de ventas informados por trimestre; por ejemplo:

{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }

Para ver los datos agrupados por trimestre, puedes usar la siguiente pipeline de agregación:

db.reportedsales.aggregate( [
   { $addFields: { obj:  { k: "$region", v: "$qty" } } },
   { $group: { _id: "$quarter", items: { $push: "$obj" } } },
   { $project: { items2: { $concatArrays: [ [ { "k": "_id", "v": "$_id" } ], "$items" ] } } },
   { $replaceWith: { $arrayToObject: "$items2" } }
] )

Primera etapa:

La etapa añade un $addFields nuevo obj campo de documento que define la clave k como el valor de la región y el valor v como la cantidad de dicha región. Por ejemplo:

{ "_id" : 1, "quarter" : "2019Q1", "region" : "A", "qty" : 400, "obj" : { "k" : "A", "v" : 400 } }

Segunda fase:

La etapa $group agrupa por trimestre y utiliza $push para acumular los campos obj en un nuevo campo de arreglo items. Por ejemplo:

{ "_id" : "2019Q1", "items" : [ { "k" : "A", "v" : 400 }, { "k" : "B", "v" : 550 }, { "k" : "C", "v" : 1000 } ] }

Tercera etapa:

La etapa $project utiliza $concatArrays para crear un nuevo arreglo items2 que incluye la información _id y los elementos del arreglo items:

{ "_id" : "2019Q1", "items2" : [ { "k" : "_id", "v" : "2019Q1" }, { "k" : "A", "v" : 400 }, { "k" : "B", "v" : 550 }, { "k" : "C", "v" : 1000 } ] }

Cuarta etapa:

El $replaceWith usa el para convertir $arrayToObject el items2 en un documento, utilizando los k pares de clave y valor especificados,v y envía ese documento a la siguiente etapa. Por ejemplo:

{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }

La agregación devuelve el siguiente documento:

{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }
{ "_id" : "2019Q2", "A" : 660, "B" : 500, "C" : 1200 }