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$unwind(聚合)

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$unwind

解构输入文档中的数组字段,以便为每个元素输出文档。每个输出文档都是输入文档,并用该元素替换该数组字段的值。

可以使用 $unwind 查找托管在以下环境中的部署:

  • MongoDB Atlas :用于在云中部署 MongoDB 的完全托管服务

您可传递字段路径操作数或文档操作数来展开数组字段。

您可以将数组字段路径传递给$unwind 。使用此语法时,如果字段值为 null、缺失或空数组,则$unwind不会输出文档。

{ $unwind: <field path> }

如需指定字段路径,在字段名称前加上美元符号 $,并用引号括起来。

您可以将文档传递给$unwind以指定各种行为选项。

{
$unwind:
{
path: <field path>,
includeArrayIndex: <string>,
preserveNullAndEmptyArrays: <boolean>
}
}
字段
类型
说明
路径
字符串

数组字段的字段路径。如需指定字段路径,请在字段名称前加上美元符号 $,并用引号括起来。

字符串

可选。新字段的名称,用于保存该元素的数组索引。名称不能以美元符号 $ 开头。

布尔

可选。

  • 如果为true ,如果path为 null、缺失或空数组,则$unwind会输出文档。

  • 如果false ,如果path为 null、缺失或空数组,则$unwind不会输出文档。

默认值为 false

  • 如果操作数没有解析为数组,但没有缺失、为 null 或空数组,$unwind 会将该操作数视为单元素数组。

  • 当操作数为null 、缺失或空数组时, $unwind遵循为preserveNullAndEmptyArrays选项设置的行为。

如果您为输入文档中不存在的字段指定路径,或者该字段为空数组,则$unwind默认会忽略输入文档,并且不会输出该输入文档的文档。

要输出数组字段缺失、为 null 或空数组的文档,请使用preserveNullAndEmptyArrays选项。

mongosh中,使用以下文档创建名为inventory的示例集合:

db.inventory.insertOne({ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] })

以下聚合使用$unwind阶段为sizes数组中的每个元素输出一个文档:

db.inventory.aggregate( [ { $unwind : "$sizes" } ] )

操作返回以下结果:

{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "L" }

每个文档都与输入文档完全相同,只是 sizes 字段的值不同,该字段现在采用原始 sizes 数组的值。

考虑 clothing 集合。

db.clothing.insertMany([
{ "_id" : 1, "item" : "Shirt", "sizes": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "Shorts", "sizes" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "Hat", "sizes": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "Gloves" },
{ "_id" : 5, "item" : "Scarf", "sizes" : null }
])

在以下情况下, $unwindsizes字段视为单元素数组:

  • 该字段存在,

  • 该值不为空,并且

  • 该值不是空数组。

使用$unwind扩展sizes数组:

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

$unwind操作返回:

{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'S' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'M' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'L' },
{ _id: 3, item: 'Hat', sizes: 'M' }
  • 在文档"_id": 1中, sizes是一个填充数组。 $unwindsizes字段中的每个元素返回一个文档。

  • 在文档 "_id": 3 中,sizes 解析为单元素数组。

  • 文档 "_id": 2, "_id": 4"_id": 5 不会返回任何内容,因为 sizes 字段无法还原为单元素数组。

注意

{ path: <FIELD> }语法是可选的。以下$unwind操作是等效的。

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: "$sizes" } ] )
db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

preserveNullAndEmptyArraysincludeArrayIndex示例使用以下集合:

db.inventory2.insertMany([
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

以下$unwind操作使用preserveNullAndEmptyArrays选项包含sizes字段为 null、缺失或空数组的文档。

db.inventory2.aggregate( [
{ $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true } }
] )

输出包括 sizes 字段为 null、缺失或空数组的文档:

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }

以下$unwind操作使用includeArrayIndex选项在输出中包含数组索引。

db.inventory2.aggregate( [
{
$unwind:
{
path: "$sizes",
includeArrayIndex: "arrayIndex"
}
}])

该操作展开 sizes 数组并将该数组索引包含在新的 arrayIndex 字段中。如果 sizes 字段未解析为填充数组,但不缺失、不为 null 或空数组,则 arrayIndex 字段为 null

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S", "arrayIndex" : NumberLong(0) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : NumberLong(1) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L", "arrayIndex" : NumberLong(2) }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : null }

mongosh中,使用以下文档创建名为inventory2的示例集合:

db.inventory2.insertMany([
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

以下管道会展开 sizes 数组,并按展开的大小值对生成的文档进行分组:

db.inventory2.aggregate( [
// First Stage
{
$unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true }
},
// Second Stage
{
$group:
{
_id: "$sizes",
averagePrice: { $avg: "$price" }
}
},
// Third Stage
{
$sort: { "averagePrice": -1 }
}
] )
第一个阶段:

$unwind阶段为sizes数组中的每个元素输出一个新文档。该阶段使用PreserveNullAndEmptyArrays选项在输出中包含sizes字段缺失、为 null 或空数组的文档。此阶段将以下文档传递给下一阶段:

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
第二个阶段:

$group 阶段按 sizes 对文档进行分组,并计算每种尺寸的平均价格。该阶段将以下文档传递到下一阶段:

{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }
第三个阶段:

$sort 阶段按 averagePrice 降序对文档进行排序。该操作返回以下结果:

{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }

提示

另请参阅:

mongosh中,使用以下文档创建名为sales的示例集合:

db.sales.insertMany([
{
_id: "1",
"items" : [
{
"name" : "pens",
"tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ],
"price" : NumberDecimal("12.00"),
"quantity" : NumberInt("5")
},
{
"name" : "envelopes",
"tags" : [ "stationary", "office" ],
"price" : NumberDecimal("19.95"),
"quantity" : NumberInt("8")
}
]
},
{
_id: "2",
"items" : [
{
"name" : "laptop",
"tags" : [ "office", "electronics" ],
"price" : NumberDecimal("800.00"),
"quantity" : NumberInt("1")
},
{
"name" : "notepad",
"tags" : [ "stationary", "school" ],
"price" : NumberDecimal("14.95"),
"quantity" : NumberInt("3")
}
]
}
])

下面的操作按标签对已售出的物品进行分组,然后计算每个标签的总销售额。

db.sales.aggregate([
// First Stage
{ $unwind: "$items" },
// Second Stage
{ $unwind: "$items.tags" },
// Third Stage
{
$group:
{
_id: "$items.tags",
totalSalesAmount:
{
$sum: { $multiply: [ "$items.price", "$items.quantity" ] }
}
}
}
])
第一个阶段:

第一个$unwind阶段为items数组中的每个元素输出一个新文档:

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ], "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : [ "stationary", "office" ], "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : [ "office", "electronics" ], "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : [ "stationary", "school" ], "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
第二阶段

第二个$unwind阶段为items.tags数组中的每个元素输出一个新文档:

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "writing", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "electronics", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
第三个阶段

$group 阶段按标签对文档进行分组,并计算每个标签的商品的总销售额:

{ "_id" : "writing", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("60.00") }
{ "_id" : "stationary", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("264.45") }
{ "_id" : "electronics", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("800.00") }
{ "_id" : "school", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("104.85") }
{ "_id" : "office", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("1019.60") }

提示

另请参阅:

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