$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" }
])

Supongamos que, para fines de informes, desea calcular el importe total de cada venta completada al momento de la ejecución del informe. La siguiente operación busca todas las ventas con estado C y crea nuevos documentos utilizando la etapa$replaceWith. La etapa$replaceWithcalcula el importe total y utiliza la variableNOWpara 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

Se completa una colección de ejemplo reportedsales con la información de ventas reportada por trimestre y regiones:

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, puede utilizar la siguiente secuencia 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$groupagrupa por trimestre y utiliza$pushpara acumular los campos obj en un nuevo campo de matriz 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 }