Agrégation Mongo :partitionner les valeurs en groupes

Oui c'est possible. Pour comparer plusieurs documents, vous devez les placer dans un tableau en utilisant $groupe et en passant null comme _id . Ensuite, pour commencer à comparer les valeurs, vous avez besoin d'un index comme dans la boucle for afin que vous puissiez le générer en utilisant $plage opérateur.

Pour déterminer les partitions, vous avez besoin du double $map . Le premier renverra un tableau de 0 et 1 valeurs où 1 signifie que cette date commence une nouvelle partition.

Deuxième $map est de fusionner les dates avec les index de partition. Pour obtenir l'index de partition, vous pouvez $sum un sous-tableau ($slice ) de zéros et de uns.

Par exemple :

db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T21:00:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T21:15:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T21:45:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T23:00:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T20:00:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T18:30:00.000Z") })
db.col.save({ date: ISODate("2019-04-12T20:10:00.000Z") })

Pour l'intervalle de 20 minutes que vous pouvez exécuter sous l'agrégation :

db.col.aggregate([
    { $sort: { date: 1 } },
    { $group: { _id: null, dates: { $push: "$date" } } },
    {
        $addFields: {
            partitions: {
                $map: {
                    input: { $range: [ 0, { $size: "$dates" } ] },
                    as: "index",
                    in: {
                        $let: {
                            vars: {
                                current: { $arrayElemAt: [ "$dates", "$$index" ] },
                                prev: { $arrayElemAt: [ "$dates", { $add: [ "$$index", -1 ] } ] }
                            },
                            in: {
                                $cond: [
                                    { $or: [ { $eq: [ "$$index", 0 ] }, { $lt: [ { $subtract: [ "$$current", "$$prev" ] }, 1200000 ] } ] },
                                    0,
                                    1
                                ]
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    {
        $project: {
            datesWithPartitions: {
                $map: {
                    input: { $range: [ 0, { $size: "$dates" } ] },
                    as: "index",
                    in: {
                        date: { $arrayElemAt: [ "$dates", "$$index" ] },
                        partition: { $sum: { $slice: [ "$partitions", { $add: [ "$$index", 1 ] } ] } }
                    }
                }
            }
        }
    }
])

qui imprimera :

{
    "_id" : null,
    "datesWithPartitions" : [
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T18:30:00Z"),
            "partition" : 0
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T20:00:00Z"),
            "partition" : 1
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T20:10:00Z"),
            "partition" : 1
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T21:00:00Z"),
            "partition" : 2
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T21:15:00Z"),
            "partition" : 2
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T21:45:00Z"),
            "partition" : 3
        },
        {
            "date" : ISODate("2019-04-12T23:00:00Z"),
            "partition" : 4
        }
    ]
}

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