簡介

在MongoDB中，聚合(aggregate)主要用于進行處理數據，比如統計求和，求平均數等，并返回計算后的數據結果，這給我們帶來了很多便捷之處，因為可以在讀取數據的同時進行數據處理。

場景介紹

在日常開發環境中經常涉及到數據報表，需要根據年月日對數據進行統計，下面我將簡單介紹如何根據日期(yyyy-MM-dd)對營業額進行分組，并計算其當天的收入。

數據結構

Order表數據如下：

{

"_id" : ObjectId("578c7cf8c2b8941e375a1178"),

"price" : 10,

"shop" : ObjectId("57751e70d35e816989656eb3"),

"created_at" : ISODate("2016-07-01T06:53:44.148Z"),

},

{

"_id" : ObjectId("578c7cf8c2b8941e375a2345"),

"price" : 20,

"shop" : ObjectId("57751e70d35e816989656eb3"),

"created_at" : ISODate("2016-07-01T07:50:24.242Z"),

},

{

"_id" : ObjectId("5778d62630cc9e92a723c370"),

"price" : 5,

"shop" : ObjectId("57751e70d35e816989656eb3"),

"created_at" : ISODate("2016-07-02T09:08:54.656Z"),

}

可以看出上面數據有兩條2016-07-01以及一條2016-07-02，現在讓我們來聚合出我們想要的結果。

代碼實現

var shop = req.shop; //店鋪數據

//聚合

Order.aggregate([

{

$match: {

"shop": shop._id //獲取shop字段為shop._id，如同find

}

},

{

$project : {

day : {$substr: [{"$add":["$created_at", 28800000]}, 0, 10] },//時區數據校準，8小時換算成毫秒數為8*60*60*1000=288000后分割成YYYY-MM-DD日期格式便于分組

"price": 1 //設置原有price字段可用，用于計算總價

},

},

{

$group: {

_id:"$day", //將_id設置為day數據

totalPrice:{$sum: "$price"}, //統計price

}

},

{

$sort: {_id: 1}//根據date排序

}

]).exec(function (err, turnover){//返回結果

console.log(turnover);

});

代碼解讀

$match用于匹配滿足條件的文檔，如同find函數。

$project用于指示字段是否輸出以及字段輸出控制。

$substr與$add，一個是分割操作，另一個相加操作。不難發現我們的原始數據created_at字段是具體到秒，因此如果想根據日期進行分割的話，那么需要將created_at分割成我們想要的日期格式，這其中需要特別注意的是mongoodb存儲的數據是按照世界時存儲的，因此進行分割操作時候需要對時間進行時區校正，因此需使用$add加上時區差8小時(毫秒數)才能得到正確的數據，最后一步便是利用$group進行分組了。

細心的小伙伴可以會發現aggregate自帶日期操作$year,$month,$dayOfMonth用于獲取年，月，日，會想著通過這三個參數來拼裝成yyyy-MM-dd日期格式，可惜，fidding之前也是這么操作的，只是最后發現appregate并解析不了，故在此使用了$substr分割方法。

$group分組以及統計，其中_id對應值便是我們所需分組的字段數據，totalPrice則是用$sum對同組數據的字段price進行求和，并將結果存放于totalPrice中。

$sum字段求和。

$sort排序。

結果返回

上面聚合結果turnover的值如下

[

{_id: "2016-07-01", totalPrice: 30},

{_id: "2016-07-02", totalPrice: 5}

]

正如我們所需要的，我們得到了按日期分組而成的當天收入總價。

happy coding!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mongodb 日期分组聚合_mongoose聚合aggregate按日期分组计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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