MongoDB Aggregatabfrage Gruppe von Daten

Question

Ich habe die folgende Sammlung in mongoDB

{ _id, startTime, duration } 

So ist die Grundidee ist, dass eine Kamera für Menschen schaut und wenn es eine Person erkennt er die Startzeit spart und sobald eine Person verschwindet es speichert die Dauer. Also sagt die Entität im Grunde: "Eine Person erschien zur X-Zeit und war für Y Millisekunden im Kamerabereich". Sowohl startTime als auch duration sind numerische Werte.

Also, ich möchte wie verschiedene Abfragen durchführen: 1. Geben Sie mir die Anzahl der Personen pro Monat/Jahr 2. Geben Sie mir die Anzahl der Personen pro Monat mit einer Dauer> 5000ms

usw.

Ich bin ziemlich neu in MongoDB und ich habe ein bisschen Probleme mit der Aggregation Framework, so würde ich mich freuen, wenn jemand mir eine Idee gibt, wie man eine Abfrage wie die oben genannten, um eine Art von Vorsprung.

EDIT:

Ok ich ein paar Versuche gemacht haben, aber kein Glück. Gerade jetzt meine Objekte haben diese Form:

{ 
    "_id" : ObjectId("52de407c75895eaf5ea99715"), 
    "startTime" : "new Date('02 01 2011 08:36:54')", 
    "duration" : 27000 
} 

und ich versuche, diese Abfrage:

db.collection.aggregate(
     {$project : { 
      year : {$year : "$startTime"} 

     }}, 
     {$group : { 
      _id : {year : "$year"}, 
      count : {$sum : 1} 
     }} 
    ) 

aber ich erhalte die folgende Ausnahme:

Error occurred in performing aggregation 
Command 'aggregate' failed: exception: can't convert from BSON type String to Date (response: { "errmsg" : "exception: can't convert from BSON type String to Date", "code" : 16006, "ok" : 0.0 }) 
Type: MongoDB.Driver.MongoCommandException 
Stack: at MongoDB.Driver.Operations.CommandOperation`1.Execute(MongoConnection connection) 
    at MongoDB.Driver.MongoCollection.RunCommandAs[TCommandResult](IMongoCommand command, IBsonSerializer resultSerializer, IBsonSerializationOptions resultSerializationOptions) 
    at MongoDB.Driver.MongoCollection.RunCommandAs[TCommandResult](IMongoCommand command) 
    at MongoDB.Driver.MongoCollection.Aggregate(IEnumerable`1 operations) 
    at MangoUI.ComAggregate.kRemove_Click(Object sender, EventArgs e) 
Inputs:: 
Command: aggregate 
Ok:  False 
ErrorMsg: exception: can't convert from BSON type String to Date 
Request: { "aggregate" : "person", "pipeline" : [{ "$project" : { "year" : { "$year" : "$startTime" } } }, { "$group" : { "_id" : { "year" : "$year" }, "count" : { "$sum" : 1 } } }] } 
Response: { "errmsg" : "exception: can't convert from BSON type String to Date", "code" : 16006, "ok" : 0.0 } 

Answer 1

Sie können sie tun mit Aggregationsframework.

Gib mir die Anzahl der Personen pro Monat/Jahr

db.collection.aggregate(
    {$project : { 
     year : {$year : "$startTime"}, 
     month : {$month : "$startTime"} 
    }}, 
    {$group : { 
     _id : {year : "$year", month : "$month"}, 
     count : {$sum : 1} 
    }} 
) 

Gib mir die Anzahl der Personen pro Monat mit einer Dauer> 5000ms

db.collection.aggregate(
    {$project : { 
     year : {$year : "$startTime"}, 
     month : {$month : "$startTime"}, 
     duration: {$cond: [{$gt: ['$duration', 5000]}, 1, 0]} 
    }}, 
    {$group : { 
     _id : {year : "$year",month : "$month"}, 
     duration : {$sum : "$duration"} 
    }} 
) 

Weitere Informationen erhalten Sie Aggregation Framework.

Answer 2

Bitte Das kompatible Datenformat von MongoDB finden Sie unter http://docs.mongodb.org/manual/reference/bson-types/#document-bson-type-date

Und unten ist die Möglichkeit, Aggressionen zu testen.

rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "1", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "microsoft" }) 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "2", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "google" }) 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "3", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "ibm" }) 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "4", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "cisco" }) 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.insert({ "_id" : "5", "LastUpdatedOn" : new Date() , "company" : "dbversity.com" }) 
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.find() 
{ "_id" : "1", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.203Z"), "company" : "microsoft" } 
{ "_id" : "2", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.207Z"), "company" : "google" } 
{ "_id" : "3", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.210Z"), "company" : "ibm" } 
{ "_id" : "4", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:13.213Z"), "company" : "cisco" } 
{ "_id" : "5", "LastUpdatedOn" : ISODate("2014-11-28T13:09:14.035Z"), "company" : "dbversity.com" } 
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.aggregate(
... { 
...  "$project" : 
...  { 
...  _id : 0, 
...  "datePartDay" : {"$concat" : [ 
...   {"$substr" : [{"$dayOfMonth" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 2]}, "-", 
...   {"$substr" : [{"$month" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 2]}, "-", 
...   {"$substr" : [{"$year" : "$LastUpdatedOn"}, 0, 4]} 
...  ] } 
...  } 
... }, 
... { "$group" : 
...  { "_id" : "$datePartDay", "Count" : { "$sum" : 1 } } 
...  } 
...) 
{ "result" : [ { "_id" : "28-11-2014", "Count" : 5 } ], "ok" : 1 } 
rs1:PRIMARY> 
rs1:PRIMARY> 



rs1:PRIMARY> db.dbversitycol.aggregate(
...  {$project : { 
...   year : {$year : "$LastUpdatedOn"}, 
...   month : {$month : "$LastUpdatedOn"} 
...  }}, 
...  {$group : { 
...   _id : {year : "$year", month : "$month"}, 
...   count : {$sum : 1} 
...  }} 
...) 
{ 
     "result" : [ 
       { 
         "_id" : { 
           "year" : 2014, 
           "month" : 11 
         }, 
         "count" : 5 
       } 
     ], 
     "ok" : 1 
} 
rs1:PRIMARY> 

können Sie mehr aufeinander bezogene Kommentare http://www.dbversity.com/