$facet

8.0.2 版中的新内容。

Amazon DocumentDB 中的聚合阶段在一个阶段内处理同一组输入文档上的多个聚合管道。$facet每个输出字段定义自己的管道，每个管道接收相同的输入文档。这使您可以在单个查询中计算多个独立的聚合，例如计数、分组和汇总统计信息，而不必通过多个单独的查询来运行集合。

每个子管道独立运行并生成存储在其相应输出字段中的文档数组。由于子管道不共享状态，因此一个管道的输出不会影响另一个管道。

语法

{
  $facet: {
    <outputField1>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
    <outputField2>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
    ...
  }
}

参数

• outputField（必填）：保存其关联聚合管道结果数组的输出字段的名称。您可以指定一个或多个输出字段。每个输出字段都映射到应用于输入文档的聚合管道阶段数组。

输出

该$facet阶段返回单个文档。您指定的每个输出字段都包含由其相应子管道生成的文档数组。

限制

• $facet子管道不能包括以下阶段：$changeStream、$collStats、$facet（不允许嵌套）、、、$geoNear、$indexStats、$listSearchIndexes、$merge、$out、$planCacheStats$search$searchMeta、和。$vectorSearch

• 该$facet阶段返回的文档必须保持在 16 MB BSON 文档大小限制之内。

• $sort阶段之前的$facet阶段无法确定顺序敏感累加器（$first、、、$last、或$mergeObjects）在$push$firstN$lastN、或$bucketAuto阶段中的顺序$bucket，而该顺序必须跨界应用。$group $facet无论分组阶段是在$facet子管道内还是在$facet阶段之后，这都适用。在这种情况下，Amazon DocumentDB 会返回错误，而不是运行管道。要订购这样的累加器，请将$sort舞台放在分组阶段之前的$facet子管道内。 Order-insensitive 蓄能器（如$sum$min、$max$count、和）不受影响。

示例（MongoDB Shell）

以下示例演示如何使用该$facet阶段在单个查询中计算相同销售数据的多个聚合。

创建示例文档

db.sales.insertMany([
  { item: "abc", price: 10, quantity: 2, date: new Date("2020-09-01") },
  { item: "def", price: 20, quantity: 1, date: new Date("2020-10-01") },
  { item: "ghi", price: 5, quantity: 3, date: new Date("2020-11-01") },
  { item: "jkl", price: 15, quantity: 2, date: new Date("2020-12-01") },
  { item: "abc", price: 25, quantity: 1, date: new Date("2021-01-01") }
]);

查询示例

以下命令$facet用于在单个阶段中计算每件商品的总销售量、总体价格统计数据和总文档数量：

db.sales.aggregate([
  {
    $facet: {
      "totalByItem": [
        { $group: { _id: "$item", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } } }
      ],
      "priceStats": [
        { $group: { _id: null, avgPrice: { $avg: "$price" }, maxPrice: { $max: "$price" } } }
      ],
      "documentCount": [
        { $count: "total" }
      ]
    }
  }
])

输出

该命令将返回以下输出：

[
  {
    totalByItem: [
      { _id: "abc", totalQuantity: 3 },
      { _id: "def", totalQuantity: 1 },
      { _id: "ghi", totalQuantity: 3 },
      { _id: "jkl", totalQuantity: 2 }
    ],
    priceStats: [
      { _id: null, avgPrice: 15, maxPrice: 25 }
    ],
    documentCount: [
      { total: 5 }
    ]
  }
]

代码示例

要查看使用该$facet命令的代码示例，请选择要使用的语言的选项卡：

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const sales = db.collection('sales');

  const result = await sales.aggregate([
    {
      $facet: {
        "totalByItem": [
          { $group: { _id: "$item", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } } }
        ],
        "priceStats": [
          { $group: { _id: null, avgPrice: { $avg: "$price" }, maxPrice: { $max: "$price" } } }
        ],
        "documentCount": [
          { $count: "total" }
        ]
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

example();

Python

from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client['test']
    sales = db['sales']

    result = list(sales.aggregate([
        {
            '$facet': {
                'totalByItem': [
                    {'$group': {'_id': '$item', 'totalQuantity': {'$sum': '$quantity'}}}
                ],
                'priceStats': [
                    {'$group': {'_id': None, 'avgPrice': {'$avg': '$price'}, 'maxPrice': {'$max': '$price'}}}
                ],
                'documentCount': [
                    {'$count': 'total'}
                ]
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()