Най-„ефективният“ начин да направите това е да пропуснете $unwind
общо и просто $group
да броим. По същество „филтърните“ масиви получават $size
от резултатите до $sum
:
db.objects.aggregate([
{ "$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]
]
}
}
}
}}
])
Бъдещите издания на MongoDB ще имат $filter
, което прави това много по-просто:
db.objects.aggregate([
{ "$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" ]
}
}
}
}
}
}}
])
Използване на $unwind
кара документите да се денормализират и ефективно създава копие за запис в масив. Когато е възможно, трябва да избягвате това поради често екстремната цена. Филтрирането и преброяването на записи в масив на документ е много по-бързо в сравнение. Както е просто $match
и $group
тръбопровод в сравнение с много етапи.