Агрегат MongoDB в ежедневной группировке

В Mongo 2.8 RC2 появился новый оператор агрегирования данных: $ dateToString который можно использовать для группировки по дням и просто иметь в результате "ГГГГ-ММ-ДД":

Пример из документации:

db.sales.aggregate(
  [
     {
         $project: {
                yearMonthDay: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
                time: { $dateToString: { format: "%H:%M:%S:%L", date: "$date" } }
         }
     }
  ]
)

приведет к:

{ "_id" : 1, "yearMonthDay" : "2014-01-01", "time" : "08:15:39:736" }

ОБНОВЛЕНИЕ. Обновленный ответ основан на функциях даты в 3.6, а также показывает, как включать даты в диапазон, по которому не было продаж (что не было упомянуто ни в одном исходном ответе, включая мой).

Пример данных:

db.inventory.find()
{ "_id" : ObjectId("5aca30eefa1585de22d7095f"), "make" : "Nissan", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T12:39:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30eefa1585de22d70960"), "make" : "Nissan" }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70961"), "make" : "Nissan", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T11:39:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70962"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-09T11:39:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70963"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T11:38:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70964"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T11:37:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70965"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T11:36:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30effa1585de22d70966"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-10T11:35:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30f9fa1585de22d70967"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-11T11:35:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca30fffa1585de22d70968"), "make" : "Toyota", "saleDate" : ISODate("2013-04-13T11:35:50.676Z") }
{ "_id" : ObjectId("5aca3921fa1585de22d70969"), "make" : "Honda", "saleDate" : ISODate("2013-04-13T00:00:00Z") }

Определение startDate и endDate как переменных и их использование в агрегировании:

startDate = ISODate("2013-04-08T00:00:00Z");
endDate = ISODate("2013-04-15T00:00:00Z");

db.inventory.aggregate([
  { $match : { "saleDate" : { $gte: startDate, $lt: endDate} } },
  {$addFields:{
     saleDate:{$dateFromParts:{
                  year:{$year:"$saleDate"},
                  month:{$month:"$saleDate"},
                  day:{$dayOfMonth:"$saleDate"}
     }},
     dateRange:{$map:{
        input:{$range:[0, {$subtract:[endDate,startDate]}, 1000*60*60*24]},
        in:{$add:[startDate, "$$this"]}
     }}
  }},
  {$unwind:"$dateRange"},
  {$group:{
     _id:"$dateRange", 
     sales:{$push:{$cond:[
                {$eq:["$dateRange","$saleDate"]},
                {make:"$make",count:1},
                {count:0}
     ]}}
  }},
  {$sort:{_id:1}},
  {$project:{
     _id:0,
     saleDate:"$_id",
     totalSold:{$sum:"$sales.count"},
     byBrand:{$arrayToObject:{$reduce:{
        input: {$filter:{input:"$sales",cond:"$$this.count"}},
        initialValue: {$map:{input:{$setUnion:["$sales.make"]}, in:{k:"$$this",v:0}}}, 
        in:{$let:{
           vars:{t:"$$this",v:"$$value"},
           in:{$map:{
              input:"$$v",
              in:{
                 k:"$$this.k",
                 v:{$cond:[
                     {$eq:["$$this.k","$$t.make"]},
                     {$add:["$$this.v","$$t.count"]},
                     "$$this.v"
                 ]}
              }
           }}
        }}
     }}}
  }}
])

На выборочных данных это дает результаты:

{ "saleDate" : ISODate("2013-04-08T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : {  } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-09T00:00:00Z"), "totalSold" : 1, "byBrand" : { "Toyota" : 1 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-10T00:00:00Z"), "totalSold" : 6, "byBrand" : { "Nissan" : 2, "Toyota" : 4 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-11T00:00:00Z"), "totalSold" : 1, "byBrand" : { "Toyota" : 1 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-12T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : {  } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-13T00:00:00Z"), "totalSold" : 2, "byBrand" : { "Honda" : 1, "Toyota" : 1 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-14T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : {  } }

Это агрегирование также может быть выполнено с двумя $group этапами и простым $project вместо $group и сложным $project. Вот:

db.inventory.aggregate([
   {$match : { "saleDate" : { $gte: startDate, $lt: endDate} } },
   {$addFields:{saleDate:{$dateFromParts:{year:{$year:"$saleDate"}, month:{$month:"$saleDate"}, day:{$dayOfMonth : "$saleDate" }}},dateRange:{$map:{input:{$range:[0, {$subtract:[endDate,startDate]}, 1000*60*60*24]},in:{$add:[startDate, "$$this"]}}}}},
   {$unwind:"$dateRange"},
   {$group:{
      _id:{date:"$dateRange",make:"$make"},
      count:{$sum:{$cond:[{$eq:["$dateRange","$saleDate"]},1,0]}}
   }},
   {$group:{
      _id:"$_id.date",
      total:{$sum:"$count"},
      byBrand:{$push:{k:"$_id.make",v:{$sum:"$count"}}}
   }},
   {$sort:{_id:1}},
   {$project:{
      _id:0,
      saleDate:"$_id",
      totalSold:"$total",
      byBrand:{$arrayToObject:{$filter:{input:"$byBrand",cond:"$$this.v"}}}
   }}
])

Те же результаты:

{ "saleDate" : ISODate("2013-04-08T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : { "Honda" : 0, "Toyota" : 0, "Nissan" : 0 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-09T00:00:00Z"), "totalSold" : 1, "byBrand" : { "Honda" : 0, "Nissan" : 0, "Toyota" : 1 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-10T00:00:00Z"), "totalSold" : 6, "byBrand" : { "Honda" : 0, "Toyota" : 4, "Nissan" : 2 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-11T00:00:00Z"), "totalSold" : 1, "byBrand" : { "Toyota" : 1, "Honda" : 0, "Nissan" : 0 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-12T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : { "Toyota" : 0, "Nissan" : 0, "Honda" : 0 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-13T00:00:00Z"), "totalSold" : 2, "byBrand" : { "Honda" : 1, "Toyota" : 1, "Nissan" : 0 } }
{ "saleDate" : ISODate("2013-04-14T00:00:00Z"), "totalSold" : 0, "byBrand" : { "Toyota" : 0, "Honda" : 0, "Nissan" : 0 } }

Исходный ответ, основанный на версии 2.6:

Возможно, вы захотите взглянуть на мою запись в блоге о том, как бороться с различными манипуляциями с датой в Aggregation Framework здесь.

Что вы можете сделать, так это использовать фазу $project для усечения ваших дат до ежедневного разрешения, а затем запустить агрегирование для всего набора данных (или только его части) и агрегировать по дате и производителю.

Предположим, вы хотите узнать, сколько автомобилей вы продали по маркам и датам в этом году:

match={"$match" : {
               "saleDate" : { "$gt" : new Date(2013,0,1) }
      }
};

proj1={"$project" : {
        "_id" : 0,
        "saleDate" : 1,
        "make" : 1,
        "h" : {
            "$hour" : "$saleDate"
        },
        "m" : {
            "$minute" : "$saleDate"
        },
        "s" : {
            "$second" : "$saleDate"
        },
        "ml" : {
            "$millisecond" : "$saleDate"
        }
    }
};

proj2={"$project" : {
        "_id" : 0,
        "make" : 1,
        "saleDate" : {
            "$subtract" : [
                "$saleDate",
                {
                    "$add" : [
                        "$ml",
                        {
                            "$multiply" : [
                                "$s",
                                1000
                            ]
                        },
                        {
                            "$multiply" : [
                                "$m",
                                60,
                                1000
                            ]
                        },
                        {
                            "$multiply" : [
                                "$h",
                                60,
                                60,
                                1000
                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    }
};

group={"$group" : {
        "_id" : {
            "m" : "$make",
            "d" : "$saleDate"
        },
        "count" : {
            "$sum" : 1
        }
    }
};

Теперь запуск агрегации дает вам:

db.inventory.aggregate(match, proj1, proj2, group)
{
    "result" : [
        {
            "_id" : {
                "m" : "Toyota",
                "d" : ISODate("2013-04-10T00:00:00Z")
            },
            "count" : 4
        },
        {
            "_id" : {
                "m" : "Toyota",
                "d" : ISODate("2013-04-09T00:00:00Z")
            },
            "count" : 1
        },
        {
            "_id" : {
                "m" : "Nissan",
                "d" : ISODate("2013-04-10T00:00:00Z")
            },
            "count" : 2
        }
    ],
    "ok" : 1
}

Вы можете добавить еще одну фазу {$ project}, чтобы улучшить результат, и вы можете добавить шаг {$ sort}, но в основном для каждой даты, для каждого make вы получаете счет того, сколько было продано.

Мне нравится ответ user1083621, но этот метод вызывает некоторые ограничения при следующих операциях с этим полем - потому что вы не можете использовать его как поле даты (например) в следующих этапах конвейера агрегации. Вы не можете ни сравнивать, ни использовать какие-либо операции агрегирования дат и после агрегирования. у вас будут струны (!). Все это можно решить путем проецирования исходного поля даты, но в этом случае у вас возникнут некоторые трудности с его сохранением на этапе группировки. И в конце концов, иногда нужно просто манипулировать началом дня, а не произвольным временем дня. Итак, вот мой метод:

{'$project': {
    'start_of_day': {'$subtract': [
        '$date',
        {'$add': [
            {'$multiply': [{'$hour': '$date'}, 3600000]},
            {'$multiply': [{'$minute': '$date'}, 60000]},
            {'$multiply': [{'$second': '$date'}, 1000]},
            {'$millisecond': '$date'}
        ]}
    ]},
}}

Это дает вам следующее:

{
    "start_of_day" : ISODate("2015-12-03T00:00:00.000Z")
},
{
    "start_of_day" : ISODate("2015-12-04T00:00:00.000Z")
}

Не могу сказать, быстрее ли он, чем метод user1083621.