Nejvýkonnějším způsobem, jak toho dosáhnout, je přeskočit $unwind
celkem a jednoduše $group
počítat. V podstatě „filtrovaná“ pole získají $size
z výsledků na $sum
:
db.objects.aggregate([
{ "$match": {
"createddate": {
"$gte": ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")
},
"activity.action": "test_action"
}},
{ "$group": {
"_id": null,
"count": {
"$sum": {
"$size": {
"$setDifference": [
{ "$map": {
"input": "$activity",
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el.action", "test_action" ] },
"$$el",
false
]
}
}},
[false]
]
}
}
}
}}
])
Budoucí vydání MongoDB budou mít $filter
, díky čemuž je to mnohem jednodušší:
db.objects.aggregate([
{ "$match": {
"createddate": {
"$gte": ISODate("2015-08-30T00:00:00.000Z")
},
"activity.action": "test_action"
}},
{ "$group": {
"_id": null,
"count": {
"$sum": {
"$size": {
"$filter": {
"input": "$activity",
"as": "el",
"cond": {
"$eq": [ "$$el.action", "test_action" ]
}
}
}
}
}
}}
])
Pomocí $unwind
způsobí, že se dokumenty denormalizují a efektivně vytvoří kopii na položku pole. Pokud je to možné, měli byste se tomu vyhnout kvůli často extrémním nákladům. Filtrování a počítání položek pole na dokument je ve srovnání mnohem rychlejší. Jako jednoduchý $match
a $group
potrubí ve srovnání s mnoha fázemi.