我有以下文件
users = [
{
type: 'A',
name: 'anil',
logins: [
{ at: '2-3-2019', device: 'mobile' },
{ at: '3-3-2019', device: 'desktop' },
{ at: '4-3-2019', device: 'tab' },
{ at: '5-3-2019', device: 'mobile' }
]
},
{
type: 'A',
name: 'rakesh',
logins: [
{ at: '2-3-2019', device: 'desktop' },
{ at: '3-3-2019', device: 'mobile' },
{ at: '4-3-2019', device: 'desktop' },
{ at: '5-3-2019', device: 'tab' }
]
},
{
type: 'A',
name: 'rahul',
logins: [
{ at: '2-3-2019' device: 'tab' },
{ at: '3-3-2019' device: 'mobile' },
{ at: '4-3-2019' device: 'tab' },
{ at: '5-3-2019' device: 'tab' }
]
}
]
我需要计算每个用户使用的设备类型“ A”的百分比。
如果我们查看用户anil的设备使用情况，
mobile: 50%
desktop: 25%
tab: 25%
使用率最高的是50％使用率的移动设备，因此应将其视为移动设备。就像上面的最终输出一样，
[
{
name: 'anil',
device: 'mobile',
logins: 50%
},
{
name: 'rakesh',
device: 'desktop',
logins: 50%
},
{
name: 'rahul',
device: 'tab',
logins: 75%
}
]
谢谢你的帮助。
您可以使用以下汇总
这里的整体逻辑是在数组内查找重复项，之后您只需要$map在logins数组上执行以下操作即可使用公式计算设备的百分比
(numberOfDevices * 100) / total size of the array
如果您从以下汇总中一步一步地删除它来理解它会更好。
db.collection.aggregate([
{ "$match": { "type": "A" }},
{ "$addFields": {
"logins": {
"$arrayToObject": {
"$map": {
"input": { "$setUnion": ["$logins.device"] },
"as": "m",
"in": {
"k": "$$m",
"v": {
"$divide": [
{
"$multiply": [
{ "$size": {
"$filter": {
"input": "$logins",
"as": "d",
"cond": {
"$eq": ["$$d.device", "$$m"]
}
}
}},
100
]
},
{ "$size": "$logins" }
]
}
}
}
}
}
}}
])
[
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000000"),
"logins": {
"desktop": 25,
"mobile": 50,
"tab": 25
},
"name": "anil",
"type": "A"
},
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000001"),
"logins": {
"desktop": 50,
"mobile": 25,
"tab": 25
},
"name": "rakesh",
"type": "A"
},
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000002"),
"logins": {
"mobile": 25,
"tab": 75
},
"name": "rahul",
"type": "A"
}
]
确切的输出->在$max获得所有设备的百分比之后，我刚刚从对象数组中找到了元素。
db.collection.aggregate([
{ "$match": { "type": "A" }},
{ "$addFields": {
"logins": {
"$map": {
"input": { "$setUnion": ["$logins.device"] },
"as": "m",
"in": {
"k": "$$m",
"v": {
"$divide": [
{
"$multiply": [
{ "$size": {
"$filter": {
"input": "$logins",
"as": "d",
"cond": {
"$eq": ["$$d.device", "$$m"]
}
}
}},
100
]
},
{ "$size": "$logins" }
]
}
}
}
}
}},
{ "$replaceRoot": {
"newRoot": {
"$mergeObjects": [
"$$ROOT",
{
"$arrayElemAt": [
"$logins",
{
"$indexOfArray": [
"$logins.v",
{ "$max": "$logins.v" }
]
}
]
}
]
}
}},
{ "$project": { "logins": 0 }}
])
[
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000000"),
"k": "mobile",
"name": "anil",
"type": "A",
"v": 50
},
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000001"),
"k": "desktop",
"name": "rakesh",
"type": "A",
"v": 50
},
{
"_id": ObjectId("5a934e000102030405000002"),
"k": "tab",
"name": "rahul",
"type": "A",
"v": 75
}
]
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