mongodb实现数组对象求和？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

/*1*/{"_id":ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),"date":"2019-01-1809","data":[{"app_platform":"ios","user":3028},{"app_platform":"android","user":4472},]}...

现在我们需要计算date日期为"2019-01-18 09"并且app_platform的类型为"ios"的user总数

如果可以，请先思考下mongodb语句如何实现。

实现过程中有个执行非常重要，即$unwind，官方解释:

Deconstructs an array field from the input documents to output a document for each element. Each output document is the input document with the value of the array field replaced by the element.

从输入文档中解构一个数组字段，为每个元素输出一个文档。每个输出文档都是输入文档，数组字段的值由元素替换。

于是我们便想到将data数组对象分条拆开，化繁为简，mongodb语句如下：

db.getCollection('user').aggregate([{$project:{_id:1,data:1,date:1}},{$match:{"date":"2019-01-1809"}},{$unwind:"$data"},])

得到结果如下：

/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "ios",
"user" : 3028
}
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "android",
"user" : 4472
}
}

可以看到数据由数组变成了多条文档数据，于是问题转变为计算结果的user总数，是不是觉得问题变简单了，而且我们也可以继续使用$match来过滤app_platform数据，mongodb语句如下：

db.getCollection('user').aggregate([{$project:{_id:1,data:1,date:1}},{$match:{"date":"2019-01-1809"}},{$unwind:"$data"},{$match:{"data.app_platform":{$in:["ios"]}},}])

执行结果如下：

/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5c414a6a0847e00385143003"),
"date" : "2019-01-18 09",
"data" : {
"app_platform" : "ios",
"user" : 3028
}
}

可以看到数据已经被过滤了，如果自信观察两个$match的作用可以发现，mongodb是按顺序执行的，即$match作用于其前面的操作结果集合

让我们继续计算，此时只需要使用group与sum对data里的user字段求和即可，mongodb语句如下：

db.getCollection('user').aggregate([{$project:{_id:1,data:1,date:1}},{$match:{"date":"2019-01-1809"}},{$unwind:"$data"},{$match:{"data.app_platform":{$in:["ios"]}}},{$group:{_id:null,"user":{$sum:"$data.user"}}}])

结果如下：

/* 1 */
{
"_id" : null,
"user" : 7500
}

计算得出的user即我们所需要的数据。

其实所有的难点如下：

计算数组对象数据时将其转变为多条简单的数据格式，$unwind指令将问题轻松得降低了难度

mongodb的执行顺序，$project，$match都是顺序执行并作用于之前的操作结果

理解了这两点，相信再难的mongodb语句你也能实现。

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