MongoDB集約パイプラインの問題

Question

私はmongoDBを初めて使用しており、集約パイプラインの周りに頭を下げるのが難しいです。

私は自分の株式取引に関する情報を保持しているデータベースを作成しています。カットダウンバージョン私のポートフォリオから一つの文書を収集だから少しこの

{ 
    "date" : 2015-12-31T15:50:00.000Z, 
    "time" : 1550, 
    "aum" : 1000000, 
    "basket" :[ 
    { 
    "_id" : "Microsoft", 
    "shares" : 10, 
    "price" : 56.53, 
    "fx"  : 1.0 
    }, 
    . 
    . 
    . 
    { 
    "_id" : "GOOG.N", 
    "shares" : 20, 
    "price" : 759.69, 
    "fx"  : 1.0 
    } 

]

のように見えるでは、それぞれの日のために、私は（AUM）の管理下に私の資産を追跡し、すべてのリスト私は現在の価格で保持している位置。私がしなければならないことは、ポートフォリオの毎日の純および総エクスポージャーをaumのパーセンテージとして計算することです。ネットエクスポージャーは単純です：すべての株式を超える

sum(shares*price*fx)/aum

。総曝露は、次のとおり

abs(shares*price*fx)/aum

（負の位置が短い位置を意味します）。私は集約フレームワークを使用してこれを単一のクエリとして実行する必要があります。私はいくつかの質問を試みましたが、どれもそれほど明確に機能していないようです。私は暗闇の中をさまよっています。誰か助言を与えることはできますか？私のクエリは、この

db.strategy.aggregate(

    // Pipeline 
    [ 
    // Stage 1 
    { 
     $project: { 
     "_id": 0, 
     "date":1, 
     "time":1, 
     "aum":1, 
     "strategyName":1, 
     "gExposure": {$divide: ["$grossExposure","$aum"]} 
     } 
    }, 

    // Stage 2 
    { 
     $group: { 
     _id :{ date:"$date",time:"$time",strategyName:"$strategyName"}, 
     grossExposure: { $sum: { $abs: {$multiply: [ "$basket.sysCurShares","$basket.price","$basket.fx" ] } }} 
     } 
    }, 

    // Stage 3 
    { 
     $sort: { 
     "_id.date": 1, "_id.time": 1, "_id.strategyName": 1 
     } 
    } 

    ] 
); 

のように見えます

クエリが実行されますが、計算値はゼロです。私の予測は、私が期待しているように、すべてのデータを2次元のテーブルにフラット化したいと思っているので、うまくいきません。

Answer 1

バスケットフィールドが配列であるので、あなたは$group集計操作を実行する前に、$unwindを使用して、それを平らにする必要があります。また、$projectに、$groupパイプラインの前に公開を保持する新しいフィールドを作成します。以前の試みに引き続き、次のパイプラインを試みることができる：

db.strategy.aggregate([ 
    { "$unwind": "$basket" }, 
    { 
     "$project": { 
      "date": 1, 
      "time": 1,   
      "strategyName": 1, 
      "exposure": { 
       "$multiply": ["$basket.sysCurShares", "$basket.price", "$basket.fx"] 
      } 
     } 
    },  
    { 
     "$group": { 
      "_id": { 
       "date": "$date", 
       "time": "$time", 
       "strategyName": "$strategyName" 
      }, 
      "totalExposure": { "$sum": "$exposure" }, 
      "aum": { "$first": "$aum" } 
     } 
    }, 
    { 
     "$project": { 
      "_id": 0, 
      "date": "$_id.date", 
      "time": "$_id.time",   
      "strategyName": "$_id.strategyName", 
      "netExposure": { "$divide": ["$totalExposure", "$aum"] }, 
      "grossExposure": { 
       "$abs": { "$divide": ["$totalExposure", "$aum"] } 
      } 
     } 
    }, 
    { "$sort": { "date": 1, "time": 1, "strategyName": 1 } } 
]); 

Answer 2

あなたは、単一の段階でのMongoDB 3.4で

db.strategy.aggregate([ 
{ 
    $project:{ 
     "date": 1, 
     "time": 1,   
     "strategyName": 1, 
     "netExposure":{ "$divide": [{"$reduce":{input:"$basket",initialValue:0,in:{$add:[{$multiply: ["$$this.fx","$$this.shares","$$this.price"]},"$$value"]}}}, "$aum"] }, 
     "grossExposure":{"$abs":{ "$divide": [{"$reduce":{input:"$basket",initialValue:0,in:{$add:[{$multiply: ["$$this.fx","$$this.shares","$$this.price"]},"$$value"]}}}, "$aum"] }} 
}, 
{ "$sort": { "date": 1, "time": 1, "strategyName": 1 } } 
]);