mongodb分組統計
從使用過程感受來看,MongoDB的語法還是很強大的,但是確實也很有限制
限制一:
我們經常要group by 多個欄位。但是MongoDB沒有找到方案
mysql的巢狀查詢沒有找到MongoDB的替代方案比如:select count(*) from (select date from table group by date)
$data = [
['$match' =>
[
'channel_attribute' =>
[
'$in' => explode(",", $where["channel_attribute"]),
]
],
],
['$group' =>
[
'_id' => ['$create_date'],
'channel_id' =>
[
'$first' => '$channel_id'
],
'create_date' =>
[
'$first' => '$create_date'
],
'sum_wx_user_num' =>
[
'$sum' => '$wx_user_num'
],
'phone_user_num' =>
[
'$sum' => '$phone_user_num'
],
'trade_sum_fee' =>
[
'$sum' => '$trade_sum_fee'
],
'anticipated_income' =>
[
'$sum' => '$anticipated_income'
]
]
],
// ['$limit' => $page_num],
// ['$skip' => 0],
];
// 過濾時間
if(isset($where["from_date"]) && $where["from_date"] != ''){
$date['$gte'] = $where["from_date"];
}
if(isset($where["to_date"]) && $where["to_date"] != ''){
$date['$lte'] = $where["to_date"];
}
if(isset($date)) $data[0]['$match']['create_date'] = $date;
// 過濾計數級別
if(isset($where["channel_depth"]) && $where["channel_depth"] != ''){
$depth['$lte'] = $where["channel_depth"];
$data[0]['$match']['channel_depth'] = $depth;
}
$cursor = $this->mongo->aggregate($data);
print_r(iterator_to_array($cursor));exit;
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