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阶段(Stages)

$unwind（聚合）

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  • 定义
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  • 其他资源

定义

$unwind

解构输入文档中的数组字段，以便为每个元素输出文档。每个输出文档都是输入文档，并用该元素替换该数组字段的值。

兼容性

可以使用 $unwind 查找托管在以下环境中的部署：

  • MongoDB Atlas：用于云中 MongoDB 部署的完全托管服务

  • MongoDB Enterprise：基于订阅、自我管理的 MongoDB 版本

  • MongoDB Community：源代码可用、免费使用且可自行管理的 MongoDB 版本

语法

您可传递字段路径操作数或文档操作数来展开数组字段。

字段路径操作数

您可以将数组字段路径传递给 $unwind。使用该语法时，如果字段值为 null、缺失或空数组，则 $unwind 不会输出文档。

{ $unwind: <field path> }

如需指定字段路径，在字段名称前加上美元符号 $，并用引号括起来。

带选项的文档操作数

您可以将文档传递给 $unwind 以指定各种行为选项。

{
  $unwind:
    {
      path: <field path>,
      includeArrayIndex: <string>,
      preserveNullAndEmptyArrays: <boolean>
    }
}
字段
类型
说明
字符串

数组字段的字段路径。如需指定字段路径，请在字段名称前加上美元符号 $，并用引号括起来。

字符串

可选。新字段的名称，用于保存该元素的数组索引。名称不能以美元符号 $ 开头。

布尔

可选。

  • 若为 true，如果 path 为 null、缺失或空数组，则 $unwind 会输出该文档。

  • 若为 false，如果 path 为 null、缺失或空数组，则 $unwind 不会输出文档。

默认值为 false。

行为

非数组字段路径

  • 如果操作数没有解析为数组，但没有缺失、为 null 或空数组，$unwind 会将该操作数视为单元素数组。

  • 当操作数为 null、缺失或空数组时，$unwind 遵循为 preserveNullAndEmptyArrays 选项设置的行为。

缺失字段

如果为输入文档中不存在的字段指定路径，或者字段为空数组，$unwind 默认会忽略此输入文档，不会输出该输入文档的文档。

请使用 preserveNullAndEmptyArrays 选项输出数组字段缺失、为 null 或空数组的文档。

示例

展开数组

在 mongosh 中创建名为 inventory 的示例集合，其中包含以下文档：

db.inventory.insertOne({ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] })

以下聚合使用 $unwind 阶段为 sizes 数组中的每个元素输出一个文档：

db.inventory.aggregate( [ { $unwind : "$sizes" } ] )

操作返回以下结果：

{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "L" }

每个文档都与输入文档完全相同，只是 sizes 字段的值不同，该字段现在采用原始 sizes 数组的值。

缺少或非数组值

考虑 clothing 集合。

db.clothing.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "Shirt", "sizes": [ "S", "M", "L"] },
  { "_id" : 2, "item" : "Shorts", "sizes" : [ ] },
  { "_id" : 3, "item" : "Hat", "sizes": "M" },
  { "_id" : 4, "item" : "Gloves" },
  { "_id" : 5, "item" : "Scarf", "sizes" : null }
])

如果满足以下条件，则 $unwind 将 sizes 字段视为单元素数组：

  • 该字段存在，

  • 该值不为空，并且

  • 该值不是空数组。

用 $unwind 展开 sizes 数组：

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

$unwind 操作返回：

{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'S' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'M' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'L' },
{ _id: 3, item: 'Hat', sizes: 'M' }

  • 在文档 "_id": 1 中，sizes 是一个填充数组。$unwind 为 sizes 字段中的每个元素返回一个文档。

  • 在文档 "_id": 3 中，sizes 解析为单元素数组。

  • 文档 "_id": 2, "_id": 4 和 "_id": 5 不会返回任何内容，因为 sizes 字段无法还原为单元素数组。

注意

{ path: <FIELD> } 语法是可选的。以下 $unwind 操作是等效的。

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: "$sizes" } ] )
db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

preserveNullAndEmptyArrays 和 includeArrayIndex

preserveNullAndEmptyArrays 和 includeArrayIndex 示例使用了以下集合：

db.inventory2.insertMany([
   { "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
   { "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
   { "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
   { "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
   { "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

preserveNullAndEmptyArrays

以下 $unwind 操作使用 preserveNullAndEmptyArrays 选项来纳入 sizes 字段为 null、缺失或空数组的文档。

db.inventory2.aggregate( [
   { $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true } }
] )

输出包括 sizes 字段为 null、缺失或空数组的文档：

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }

includeArrayIndex

以下 $unwind 操作使用 includeArrayIndex 选项以在输出中纳入数组索引。

db.inventory2.aggregate( [
  {
    $unwind:
      {
        path: "$sizes",
        includeArrayIndex: "arrayIndex"
      }
   }])

该操作展开 sizes 数组并将该数组索引包含在新的 arrayIndex 字段中。如果 sizes 字段未解析为填充数组，但不缺失、不为 null 或空数组，则 arrayIndex 字段为 null。

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S", "arrayIndex" : NumberLong(0) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : NumberLong(1) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L", "arrayIndex" : NumberLong(2) }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : null }

按未展开值分组

在 mongosh 中创建名为 inventory2 的示例集合，其中包含以下文档：

db.inventory2.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
  { "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
  { "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
  { "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
  { "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

以下管道会展开 sizes 数组，并按展开的大小值对生成的文档进行分组：

db.inventory2.aggregate( [
   // First Stage
   {
     $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true }
   },
   // Second Stage
   {
     $group:
       {
         _id: "$sizes",
         averagePrice: { $avg: "$price" }
       }
   },
   // Third Stage
   {
     $sort: { "averagePrice": -1 }
   }
] )
第一个阶段：

$unwind 阶段为 sizes 数组中的每个元素输出一个新文档。该阶段使用 preserveNullAndEmptyArrays 选项以在输出中包含 sizes 字段缺失、为 null 或空数组的文档。该阶段将以下文档传递到下一阶段：

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
第二个阶段：

$group 阶段按 sizes 对文档进行分组，并计算每种尺寸的平均价格。该阶段将以下文档传递到下一阶段：

{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }
第三个阶段：

$sort 阶段按 averagePrice 降序对文档进行排序。该操作返回以下结果：

{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }

提示

另请参阅：

展开嵌入式数组

在 mongosh 中创建名为 sales 的示例集合，其中包含以下文档：

db.sales.insertMany([
  {
    _id: "1",
    "items" : [
     {
      "name" : "pens",
      "tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ],
      "price" : NumberDecimal("12.00"),
      "quantity" : NumberInt("5")
     },
     {
      "name" : "envelopes",
      "tags" : [ "stationary", "office" ],
      "price" : NumberDecimal("19.95"),
      "quantity" : NumberInt("8")
     }
    ]
  },
  {
    _id: "2",
    "items" : [
     {
      "name" : "laptop",
      "tags" : [ "office", "electronics" ],
      "price" : NumberDecimal("800.00"),
      "quantity" : NumberInt("1")
     },
     {
      "name" : "notepad",
      "tags" : [ "stationary", "school" ],
      "price" : NumberDecimal("14.95"),
      "quantity" : NumberInt("3")
     }
    ]
  }
])

下面的操作按标签对已售出的物品进行分组，然后计算每个标签的总销售额。

db.sales.aggregate([
  // First Stage
  { $unwind: "$items" },
  // Second Stage
  { $unwind: "$items.tags" },
  // Third Stage
  {
    $group:
      {
        _id: "$items.tags",
        totalSalesAmount:
          {
            $sum: { $multiply: [ "$items.price", "$items.quantity" ] }
          }
      }
  }
])
第一个阶段：

第一个 $unwind 阶段为 items 数组中的每个元素输出一个新文档：

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ], "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : [ "stationary", "office" ], "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : [ "office", "electronics" ], "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : [ "stationary", "school" ], "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
第二阶段

第二个 $unwind 阶段为 items.tags 数组中的每个元素输出一个新文档：

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "writing", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "electronics", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
第三个阶段

$group 阶段按标签对文档进行分组，并计算每个标签的商品的总销售额：

{ "_id" : "writing", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("60.00") }
{ "_id" : "stationary", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("264.45") }
{ "_id" : "electronics", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("800.00") }
{ "_id" : "school", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("104.85") }
{ "_id" : "office", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("1019.60") }

提示

另请参阅：

其他资源

后退

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来年

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